B Ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯ ỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM NGUY ỄN NGỌC HUY D Ự BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN SỬ DỤNG MẠNG WAVELET VÀ FUZZY LOGIC LU ẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : K ỹ Thuật Điện Mã s ố ngành: 60520202 TP. H Ồ CHÍ MINH, thán g 01 năm 2014 B Ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯ ỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM NGUY ỄN NGỌC HUY D Ự BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN SỬ DỤNG WAVELET VÀ FUZZY LOGIC LU ẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành : K ỹ Thuật Điện Mã s ố ngành:6052 0202 CÁN B Ộ H ƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGÔ CAO CƯỜNG TP. H Ồ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2014 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯ ỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM Cán b ộ hướng dẫn khoa học : TS. NGÔ CAO CƯỜNG Lu ận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP. HCM ngày 18 tháng 01 năm 2014 Thành ph ần Hội đồng đá nh giá Lu ận văn Thạc sĩ gồm: (Ghi rõ h ọ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ) TT H ọ và tên Ch ức danh Hội đồng 1 TS. VÕ NG ỌC ĐIỀU Ch ủ tịch 2 TS. NGUY ỄN H ÙNG Ph ản biện 1 3 TS. HU ỲNH QUANG MINH Ph ản biện 2  PGS. TS. LÊ KIM HÙNG Ủy vi ên 5 TS. TRƯƠNG VI ỆT ANH Ủy vi ên, Thư ký Xác nh ận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận sau khi Lu ận văn đã được s ửa chữa (nếu có). Ch ủ tịch Hộ i đ ồng đánh giá LV TRƯ ỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP. HCM PHÒNG QLKH – ĐTSĐH C ỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Đ ộc lập – T ự do – H ạnh phúc TP. HCM, ngày … tháng… năm 20 … NHI ỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ H ọ tên học viên: NGUYỄN NGỌC HUY . Gi ới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 1980. .Nơi sinh: M ỹ Tho Chuyên ngành: K ỹ thuật điện . MSHV:1241830011 I- Tên đ ề tài: Dự Báo Phụ Tải Điện Sử Dụng Mạng Wavelet và Fuzzy II- Nhi ệm vụ và nội dung: N ội dung: - Nghiên c ứu t ìm hiểu về phép phân tích Wavelet và Fuzzy logic - Tìm hi ểu ứng dụng của Wavelet trong xây dựng mô hình dự báo phụ tải. Phương pháp nghiên c ứu: - S ử dụng phương pháp phân tích vận dụng phép biến đổi wavelet k ết hợp Fuzzy Logic đ ể tạo ra các giá trị ng õ ra của mạng wavelet là các giá trị phụ tải điện cần dự báo. - T ận dụng khả năng linh hoạt của phần mềm Matlab trong việc xử lý số liệu v à bi ểu diễn các kết quả dự báo. K ết quả đạt đ ược: - Ứng dụng phép phân tích Wavelet và Fuzzy logic đ ể dự báo phụ tải cho tỉnh Tiền Giang. - So sánh k ết quả dự báo với thực tế và đưa ra hướng phát triển của đề tài. III- Ngày giao nhi ệm vụ: 12/6/2013 IV- Ngày hoàn thành nhi ệm vụ: V- Cán b ộ hướng dẫn: TS. NGÔ CAO CƯ ỜNG CÁN B Ộ HƯỚ NG D ẪN KHOA QU ẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (H ọ tên và chữ ký) (H ọ tên và chữ ký) i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công tr ình nghiên c ứu của riêng tôi. Các số liệu, kết qu ả n êu trong Lu ận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tôi xin cam đoan r ằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận văn này đ ã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong Luận văn đã được chỉ rõ nguồn g ốc. H ọc viên thực hiện Luận văn (Ký và ghi rõ họ tên) Nguy ễn Ngọc Huy ii L ỜI CÁM ƠN Tôi xin chân thành c ảm ơn TS.NGÔ CAO CƯỜNG – Trư ởng Ph òng Tổ Ch ức Trường Đại Học Công Nghệ TPHCM , người thầy đã hết lòng chỉ bảo, hư ớng d ẫn, truyền đạt những kiến thức chuy ên môn cũng như những kinh nghiệm nghiên c ứu trong suốt thời gian học tập và thực hiện luận văn này. Xin chân thành c ảm ơn Ban Giám Hiệu, Ban chủ nhiệm khoa Cơ - Đi ện – Điện tử, Phòng quản lý sau đại học của Trường Đại Học Công nghệ Tp.HCM đã t ạo những điều kiện tốt nhất về vật chất lẫn tinh thần để chúng tôi ho àn thành tốt lu ận văn này. Xin chân thành cám ơn đ ến tất cả Quí Thầy, Cô c ủa Tr ường Đại Học Công ngh ệ Tp.HCM đ ã giảng dạy, trang bị cho tôi những kiến thức r ất bổ ích và quí báu trong su ốt quá tr ình học tập cũng như nghiên cứu sau này. Xin c ảm ơn bạn bè, đồng nghiệp và đặc biệt là nhóm thực nghiệm chung Trư ờng Đại Học Công nghệ Tp.HCM dưới sự hướng dẫn của Thầy Ngô Cao Cường nh ững người luôn giành những tình c ảm sâu sắc nhất, giúp đỡ và khuyến khích tôi đ ể cùng nhau vượt qua mọi khó khăn trong suốt quá trình thực hiện luận văn này. Xin c ảm ơn Gia đ ình đã tạo mọi điều kiện để tôi yên tâm học tập tốt trong su ốt thời gian vừa qua. Xin c ảm ơn Ban Giám Hiệu Trường Cao Đ ẳng Nghề TG và tất cả bạn bè thân thu ộc đ ã động viên, tạo điều kiện thuận lợi và hỗ trợ cho tôi rất nhiều trong quá trình h ọc tập, công tác cũng nh ư trong suốt thời gian thực hiện luận văn. (H ọ v à tên của Tác giả Luận văn) Nguy ễn N g ọc Huy iii TÓM T ẮT o0o D ự báo phụ tải điện đóng một vai tr ò hết sức quan trọng trong việc lập kế ho ạch thiết kế và vận hành hệ thống điện. Dự báo sẽ giúp chúng ta định hướng được phương hư ớng v à kế hoạch cho tương lai, chủ động trong công v i ệc v à xử lí được nh ứng biến cố xảy ra. Nếu như không có công việc dự báo phụ tải điện, ta sẽ gặp ph ải hai tr ường hợp có thể xảy ra : một là chúng ta sẽ thiếu hụt điện năng sử dụng và hai là chúng ta sẽ sản xuất ra một lượng điện năng thừa vô ích. Đ ối với trư ờng hợp thiếu hụt điện năng, chúng ta sẽ không có đủ điện năng để ph ục vụ cho nhu cầu sinh hoạt, giải trí của nhân dân và không đủ điều kiện để cung c ấp điện năng cho các ng ành kinh tế như công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ. Nó gây ra m ột hậu quả hết s ức nghiêm trọng: các dây chuyền tự động, các máy móc, thi ết bị sẽ ng ưng hoạt động, nền kinh tế sẽ bị ảnh hưởng. Đ ối với trường hợp dư thừa điện năng, không giống như các loại hàng hóa khác, đi ện năng có tính chất rất đặc biệt đó là không thể lưu trữ hay c ất vào kho khi dư th ừa. Do vậy chúng ta sẽ bị lãng phí một lượng lớn điện năng dư thừa vô ích, gây thi ệt hại kinh tế cho đất nước. Đ ể đảm bảo lượng điện năng sản xuất ra không dư thừa và cũng không thiếu h ụt so với nhu cầu sử dụng thì bài toán dự báo phụ t ải điện cần được quan tâm đúng m ức. Việc dự báo chính xác góp phần cải thiện chất lượng điện năng cũng như giảm chi phí s ản xuất, vận hành và đảm bảo an toàn cho hệ thống điện. Ti ền Giang l à tỉnh nằm trong khu vực đồng bằng sông Cửu Long, là tỉnh nằm trong vùng kinh t ế trọng điểm phía nam. Do vậy như cầu sử dụng điện ở Tiền Giang r ất cao v à việc dự báo phụ tải điện được đặt lên hàng đầu trong việc thiết kế và vận hành h ệ thống điện. Trong khuôn khổ luận văn này, phương pháp dự báo kết hợp m ạng Wavelet v à F uzzy Logic s ẽ đ ược nghiên cứu và áp dụng để dự báo đồ thị phụ t ải ngày của tỉnh Tiền Giang với dữ liệu công suất được thu thập từ ngày 01/01/2011 đ ến 31/12/2011. iv ABSTRACT Load forecast plays a very important role in planning the design and operation of electrical systems. It will help us to forecast the direction and orientation plan for the future, work actively and treat the incident. Without the work of the load forecast, we can meet two cases: the power shortage and the power redundancy. In case of the power shortage, we will not have enough power to serve people’s daily as well as to provide for industries such as industrial, agriculture and services. It causes a serious consequence: the automated production lines, machines and equipment will be shut down, the economy will be affected. In case of the power redundancy, unlike other commodities, electricity is a very special properties that it can not be stored or put into storage. So we will waste a large amount of excess energy in vain, to cause great damage to the national economy. To ensure that power does not produce surplus nor deficit relative to the problem using the electricity load forecast should be well heeded. The predictions improve power quality and reduce production costs, operation and safety for the electrical system. Tien Giang province is located in the Cuu Long River Delta - a key economic area of the south. Thus the demand for electricity is very high in Tien Giang and load forecast is placed on top in the design and operation of electrical systems. In the framework of this thesis, Wavelet and Fuzzy Logic networks will be studied and applied to predict daily load graph of Tien Giang province with a capacity of data collected from 1.1 days / 2011 to 31/12/2011. v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i L ỜI CÁM ƠN ii TÓM T ẮT iii MỤC LỤC v DANH M ỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT viii DANH M ỤC CÁC BẢNG ix DANH M ỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ, S Ơ ĐỒ , HÌNH ẢNH x Chương 1 1 1.1. Đ ặc vấn đề 1 1.2. Tính c ấp thiết của đề t ài 1 1.3. M ục tiêu của đề tài 2 1.4. N ội dung nghiên cứu 2 1.5. Phương pháp lu ận và phương pháp nghiên cứu 2 1.5.1. Phương pháp lu ận 2 1.5.2. Phương pháp nghiên c ứu 3 1.6 T ổng quan về dự báo 3 1.7 Các phương pháp d ự báo phụ tải điện: 6 1.7.1 Phương pháp tính h ệ số vư ợt trước: 6 1.7.2 Phương pháp tính tr ực tiếp: 6 1.7.3 Phương pháp so sánh đ ối chiếu : 7 1.7.4Phương pháp chuyên gia: 7 1.7.5 Phương pháp san b ằng h àm mũ: 7 1.7.6Phương pháp ngo ại suy theo th ời gian: 9 1.8 Nh ững đề tài đã công bố 11 Chương 2 14 LÝ THUY Ế T WAVELET VÀ FUZZY LOGIC 14 2.1 Lý thuy ết Wavelet: 14 2.1.1 T ổng quan : 14 2.1.2 Bi ển đổi Wavelet liên tục (CWT): 15 2.1.3 Bi ển đổi wavelet rời rạc (DWT): 17 2.1.4 Gi ới thiệu một số họ wavelet thông d ụng: 17 2.1.5 M ột số ứng dụng nổi bật của phân tích Wavelet: 19 vi 2.2. Lý thuy ết Fuzzy Logic: 20 2.2.1 Khái niệm tập hợp kinh điển: 20 2.2.2 Khái ni ệm tập mờ - các khái ni ệm cơ bản: 21 2.2.3 Lu ật hợp thành mờ: 23 2.2.4 Giải mờ: 32 2.2.5 Các bư ớc thiết kế một bộ mờ: 35 Chương 3 37 3.1. Gi ới thiệu: 37 3.2. Phân tích wavelet ti ền xử lý: 38 3.2.1 Bi ến đổi wavelet rời rạc (DWT – Discrete Wavelet Transform): 38 3.2.2 Biến đổi wavelet rời rạc phủ toàn diện (MODWT): 38 3.3. Xây d ựng mô h ình Fuzzy cho bài toán dự báo dựa trên giải thuật ước lượng nhóm (Cluster Estimation): 41 3.3.1 Gi ới thiệu giải thuật ước lượng nhóm : 41 3.3.2 Phân nhóm d ữ liệu dựa trên giải thuật Moutain Clustering: 42 3.3.3 Mô hình nh ận dạng mờ (Fuzzy Model Identification): 44 3.4. Mô hình d ự báo mạng Fuzzy -Wavelet: 48 3.5 Các sơ đ ồ khối: 50 3.5.1Mô hình d ự báo Fuzzy -Wavelet: 50 3.5.2Xây d ựng mô h ình nhận dạng mờ Fuzzy Identification: 51 3.5.3Gi ải thuật t ìm tâm nhóm theo Moun tain Clustering: 52 3.5.4Sơ đ ồ khối dự báo: 53 Chương 4 54 4.1 Gi ới thiệu về Tiền Giang 54 4.2 Đ ặc điểm đồ thị phụ tải tỉnh Tiền Giang 56 4.3 D ự báo đồ thị phụ tải ngày tỉnh Tiền Giang 58 4.3.1 Lựa chọn mẫu dữ liệu đưa vào luyện mạng 58 4.3.2 Áp d ụng mạng Wavelet -Fuzzy Logic trong công tác d ự báo: 59 4.3.3D ự báo từng hệ số MODWT v à tổ hợp dự báo: 65 4.3.4D ự báo 23 thời điểm tiếp theo để đ ưa ra kết quả công suất ngày: 67 Chương 5 77 PH ẦN LẬP TRÌNH 78 1. Chương tr ình chính (main function): 78 2. Chương tr ình thiết lập ma trận input -output (build_IO): 79 [...]... - Dự báo ngắn hạn : dự báo theo ngày, vài ngày hoặc tháng - Dự báo trung hạn : thời gian dự báo theo năm, khoảng từ 5 – 7 năm - Dự báo dài hạn: thời gian dự báo theo năm, khoảng 10 – 20 năm Tính đúng đắn của dự báo phụ thuộc nhiều vào các phương pháp dự báo mà chúng ta áp dụng, mỗi phương pháp dự báo ứng với các sai số cho phép khác nhau Đối với dự báo điều độ thì sai số cho phép nhỏ hơn 5%, dự báo. .. về phép phân tích Wavelet và Fuzzy logic - Tìm hiểu ứng dụng của Wavelet trong xây dựng mô hình dự báo phụ tải - Ứng dụng phép phân tích Wavelet và Fuzzy logic để dự báo phụ tải cho tỉnh Tiền Giang - So sánh kết quả dự báo với thực tế và đưa ra hướng phát triển của đề tài 1.5 Phương pháp luận và phương pháp nghiên cứu 1.5.1 Phương pháp luận Phương pháp nghiên cứu là những nguyên tắc và cách thức hoạt... phân tích vận dụng phép biến đổi Wavelet kết hợp Fuzzy Logic để tạo ra các giá trị ngõ ra của mạng Wavelet là các giá trị phụ tải điện cần dự báo Tính toán : Tận dụng khả năng linh hoạt của phần mềm Matlab trong việc xử lý số liệu và biểu diễn các kết quả dự báo Dữ liệu : Sử dụng số liệu phụ tải điện thực tế năm 2011 của tỉnh Tiền Giang trong việc phân tích 1.6 Tổng quan về dự báo Dự báo là một khoa... dựa trên mạng Neural Wavelet Giới thiệu phương pháp tiếp cận cho việc dự đoán hệ thống điện tải sử dụng mạng Neural Wavelet Kết quả: Mạng Neural Wavelet có thể làm tốt hơn những cấu trúc truyền thống trong phương diện xấp xỉ và dự báo liên quan đến hệ thống điện  Năm 2000, các tác giả Zidan Bashir, El-Hawary có bài báo: “ Sử dụng mạng Neural Wavelet dự báo tải ngắn hạn” 12 Dữ liệu đầu vào được thu... Liên có bài báo về: “Ứng dụng về mạng Neural và Wavelet để dự báo phụ tải dài hạn” Bài nghiên cứu đề nghị đặc tính xấp xỉ của mạng Wavelet và Neural để xác định chức năng biểu thị mối liên hệ giữa biến số và năng lượng đầu ra Kiến nghị của bài báo là mạng lưới liên kết chức năng, mạng lướ i Neural nhiều lớp và mạng Wavelet Kết quả: Trong 3 năm thử nghiệm, kỹ thuật dự báo hiện đại: mạng Wavelet Neural... nghiên cứu mạng lưới và dữ liệu của năm 1996 dùng để kiểm tra mạng lưới Kết quả : Mạng lưới được so sánh với mạng Neural nhân tạo và đưa ra dự báo cải thiện với độ hội tụ nhanh  Năm 2001, các tác giả C.M.Huang, H.T.Yang có bài báo: “ Ứng dụng mạng Wavelet cho dự báo phụ tải ngắn hạn” Kết quả: Bài báo đề nghị phương pháp tiếp cận được kiểm tra lại qua các dữ liệu khác nhau đối với hệ thống điện và tải trạm... 1,7548%) và mạng Emal (sai số 2,59%) đưa ra nhiều kết quả tốt hơn so với kỹ thuật dự báo truyền thống (sai số 3,51%)  Năm 2007, các tác giả Nguyễn Hoàng Việt, Trần Anh Dũng, Nguyễn Quang Thi có bài báo về: Mạng Wavelet cho các bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn trong các ngày đặc biệt” Bài báo này đưa ra vấn đề dự báo phụ tải tiêu thụ bằng phương pháp mạng Wavelet Phương pháp này kết hợp mô hình mạng Neural... mạng Neural nhân tạo, hàm Wavelet và logic mờ để dự báo ngắn hạn của phụ tải tiêu thụ trong các ngày lễ, Tết Phụ tải tiêu thụ trong các ngày này rất khác biệt so với các ngày bình thường Nếu áp dụng chương trình dự báo các ngày bình thư ờng để dự báo các ngày này sẽ đưa ra kết quả sai lệch rất lớn, do vậy ta phải xây dựng chương trình dự báo cho các ngày đặc biệt Chương trình dự báo được viết trên ngôn... bước chinh phục được thiên nhiên và làm chủ được cuộc sống của mình 1.2 Tính cấp thiết của đề tài Dự báo phụ tải điện đóng một vai trò hết sức quan trọng trong việc lập kế hoạch thiết kế và vận hành hệ thống điện Dự báo sẽ giúp chúng ta định hướng được phương hướng và kế hoạch cho tương lai, chủ động trong công việc và xử lí được những biến cố xảy ra Nếu như không có công việc dự báo phụ tải điện, ta... nếu dự báo không chính xác hoặc sai lệch quá nhiều về khả năng cung cấp nhu cầu năng lượng sẽ dẫn đến những hạn chế không tốt cho nền kinh tế Từ những yêu cầu cụ thể mà ta lựa chọn tầm dự báo, ví dụ để xây dựng kế hoạch hay chiến lược phát triển ta phải dự báo dài hạn hay trung hạn Nếu để phục vụ công việc vận hành ta tiến hành dự báo ngắn hạn Các tầm dự báo : - Dự báo điều độ : dự báo theo giờ hoặc vài . phép phân tích Wavelet và Fuzzy logic - Tìm hi ểu ứng dụng của Wavelet trong xây dựng mô hình dự báo phụ tải. - Ứng dụng phép phân tích Wavelet v à Fuzzy logic đ ể dự báo phụ tải cho tỉnh Ti ền. thuật điện . MSHV:1241830011 I- Tên đ ề tài: Dự Báo Phụ Tải Điện Sử Dụng Mạng Wavelet và Fuzzy II- Nhi ệm vụ và nội dung: N ội dung: - Nghiên c ứu t ìm hiểu về phép phân tích Wavelet và Fuzzy logic -. so với nhu cầu sử dụng thì bài toán “ d ự báo phụ tải điện sử dụng mạng wavelet và fuzzy logic c ần được quan tâm đúng mức. Việc dự báo chính xác góp phần cải thiện chất lượng điện năng cũng