Mạng neuron trong dự báo nhu cầu điện

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 3(38).2010

23

MẠNG NEURON TRONG DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN

NEURON NETWORK IN FORCASTING ELECTRICITY DEMAND

Đàm Xuân Hiệp

Trường Đại học Điện lực

Đoàn Văn Bình

Trung tâm KHTN và CNQG

TÓM TẮT

Một trong số các bộ phận hợp thành quan trọng của chiến lược phát triển Năng lượng

Quốc gia là công tác dự báo nhu cầu tiêu thụ điện. Đã có nhiều phương pháp khác nhau cho

bài toán dự báo năng lượng và điện năng. Mặc dù vậy thì dự báo vẫn là một ngành khoa học

còn non trẻ với nhiều vấn đề giải quyết.

Bài báo này giới thiệu kỹ thuật mạng neuron bằng cách sử dụng giải thuật di truyền để

dự báo nhu cầu điện cho 1 tỉnh thuộc đồng bằng Bắc bộ. Các kết quả chứng tỏ tính ưu việt hơn

hẳn của phương pháp này so với các phương pháp truyền thống khác.

ABSTRACT

An important part of development strategy in the energy sector of each country is

forcasting the electricity consumption demand. There have been many diverse methods for the

forcasting of energy and electricity. However, forcasting is still a new science which abounds in

problems.

This paper presents a Neuron Network Technique by using the genetic algorithm to

forcast electricity demand in intermedium term of a Northern Delta province. The results showed

that this method was more advantageous than other traditional methods.

1. Đặt vấn đề

Đa số các phương pháp dự báo đều dựa trên các mô hình thống kê ngoại suy.

Thực tế, khi tập dữ liệu phức tạp và nhiều chiều thì việc sử dụng các kỹ thuật mô hình

hoá thống kê để dự báo sẽ gặp nhiều khó khăn. Ngoài ra, dùng các số liệu thống kê sẽ

gặp các sai số lớn khi khoảng dự báo dài. Gần đây, một kỹ thuật dự báo được nhiều

người sử dụng - kỹ thuật mạng neuron lan truyền ngược sai số kết hợp với giải thuật di

truyền (GAs-Genetic Algorithms). Đây là phương pháp có nhiều ưu điểm :

- Mạng neuron có khả năng mô hình hoá những dữ liệu phức tạp và nhiều chiều.

- Mạng neuron được đóng gói thành một giải pháp hoàn chỉnh. Điều này cho

phép mạng neuron được chuẩn bị kỹ càng cho một ứng dụng.

- Mạng neuron được đóng gói với những thông tin trợ giúp của các chuyên gia

đáng tin cậy và được các chuyên gia đảm bảo các mô hình này làm việc tốt.

- Tự động tìm kiếm tất cả các mối quan hệ có thể giữa các nhân tố chính.

- Mô hình hoá tự động các bài toán phức tạp mà không cần biết trước mức độ

phức tạp.