Đồ án: Xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện sử dụng mạng nơron nhân tạo

Đồ án Xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện sử dụng mạng nơron nhân tạo giới thiệu tổng quan về dự phụ tải ngắn hạn; tìm hiểu về mạng nơron và ứng dụng mạng nơron trong dự báo phụ tải điện.

Đồ án: Xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện sử dụng mạng nơron nhân tạo

1. Mở đầu

Dự báo là bài toán quan trọng mang lại nhiều lợi ích thiết thực phục vụ con người, nó giúp con người nắm bắt được các qui luật vận động trong tự nhiên và trong đời sống kinh tế xã hội. Trong những năm gần đây, các mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp được thực tiễn chứng minh là khá mạnh và hiệu quả trong các bài toán dự báo và phân tích số liệu, đặc biệt trong các bài toán dự báo phụ tải, dự báo kinh tế, dự báo thời tiết,... Cho đến nay đã có khá nhiều phương pháp luận cho hoạt động dự báo, trong đó đa số các phương pháp luận đều mang tính chất kinh nghiệm thuần tuý. Dùng cách giải quyết theo kinh nghiệm vào việc dự báo là chưa đầy đủ, vì cách làm ấy hoàn toàn chỉ dựa vào kinh nghiệm của giai đoạn quá khứ, mà các kinh nghiệm ấy không phải lúc nào cũng có thể vận dụng vào hoàn cảnh đã thay đổi so với trước.

2. Nội dung

2.1 Tổng quan về dự phụ tải ngắn hạn

Vai trò của dự báo phụ tải ngắn hạn trong công tác điều độ

Tầm quan trọng của dự báo phụ tải điện

Các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến phụ tải ngày

Phương hướng nghiên cứu dự báo phụ tải

2.2 Mạng nơron

Giới thiệu về mạng nơron 

  • Lịch sử phát triển
  • Ứng dụng
  • Căn nguyên sinh học

Nơron nhân tạo

Hàm xử lý

  • Hàm kết hợp
  • Hàm kích hoạt (hàm chuyển)

Cấu trúc của mạng nơron

  • Mạng truyền thẳng
  • Mạng hồi qui

Luật học

Hàm mục tiêu

2.3 Ứng dụng mạng nơron trong dự báo phụ tải điện

Mạng nơron truyền thẳng

  • Kiến trúc cơ bản
  • Khả năng biểu diễn
  • Vấn đề thiết kế cấu trúc mạng
  • Số lớp ẩn
  • Số nơron trong lớp ẩn

Thuật toán lan truyền ngược (Back – Propagation Algorithm)

  • Mô tả thuật toán
  • Sử dụng thuật toán lan truyền ngược
  • Một số biến thể của thuật toán lan truyền ngược 

Chương trình dự báo đỉnh và đáy biểu đồ phụ tải

  • Cấu trúc mạng nơron dự báo đỉnh biểu đồ phụ tải
  • Dữ liệu dự báo phụ tải 
  • Sơ đồ khối của chương trình
  • Hướng dẫn sử dụng chương trình

3. Kết luận

Dự báo phụ tải ngắn hạn sử dụng mạng nơron là phương pháp hiện nay đang được áp dụng mạnh trong rất nhiều lĩnh vực, đặc biệt là giải quyết các bài toán mà quan hệ đầu vào và đầu ra là phi tuyến với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra, được các chuyên gia đánh giá là có độ chính xác cao so với các phương pháp trước đó. Trong luận văn, mạng nơron nhân tạo nhiều lớp lan truyền ngược được nghiên cứu, ứng dụng để giải quyết bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn.

Giai đoạn 1 là giai đoạn nhận dạng biểu đồ. Với dữ liệu của quá khứ lưu trữ được ta dễ dàng xác định được kiểu ngày của ngày cần dự báo.

Giai đoạn 2, mạng nơron truyền ngược sai số qua quá trình huấn luyện với tập mẫu là các giá trị phụ tải đỉnh (phụ tải đáy) và nhiệt độ cao nhất (nhiệt độ thấp nhất) của các ngày có cùng kiểu ngày với ngày dự báo, được sử dụng để dự báo phụ tải đỉnh và phụ tải đáy theo nhiệt độ môi trường.

4. Tài liệu tham khảo

Đinh Mạnh Tường (2002), Trí tuệ nhân tạo, NXB Khoa học và Kỹ thuật

Nguyễn Hữu Tình, Lê Tấn Hùng, Phạm Ngọc Yến, Nguyễn Lan Hương(1999), Cơ sở và ứng dụng Matlab, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

Trần Đình Long VS GS TSKH(1998), Quy hoạch phát triển Năng lượng và Điện lực, NXB ĐHBK Hà Nội

Dipti Srinivasan, A. C. Liew, John S., P. Chen(1991), “Short term forecasting using neural network aproach”, IEEE 91TH0374-9/91/0000-0012, pp. 12-16

Hagan M. T., Demuth H. B., Beale M(1996), Neural Networks Design, PWS Publishing Company, Boston, Ma...

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Đồ án trên ---

Ngày:03/09/2020 Chia sẻ bởi:Chương

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM