Phương pháp xử lý bất định trong dự báo phụ tải điện khu vực nông thôn

Ph−¬ng ph¸p xö lý bÊt ®Þnh trong dù b¸o phô t¶i ®iÖn khu

vùc n«ng th«n

A method of analysis of indefinite factors in forecasting electricity load

in rural areas

TrÞnh Träng Ch−ëng

Summary

The conjunction between economic growth and electricity consumption has been

considered to be close. However, due to recent rapid changes in the energy costs and economic

structure the relationship has also undergone changes. There are many indefinite factors

influencing electricity consumption of a rural household such as cost of electricity, family size

and accommodation area. The present paper summarizes a study on indefinite factors used for

forecasting electricity demand (load). A most rapid gradient decrease function was used for

adjusting regression coefficients in a linear model for determining electricity demand. The

method allowed for minimizing effects of indefinite factors influencing the forecasting outputs,

increasing the forecasting accuracy.

Key works: Rural areas, electricity, gradient, indefinite factors, regression.

1. §Æt vÊn ®Ò

ViÖc x¸c ®Þnh nhu cÇu phô t¶i ®iÖn lµ bµi to¸n quan träng trong qu¸ tr×nh quy ho¹ch vµ ph¸t

triÓn ®iÖn lùc. §é chÝnh x¸c cña bµi to¸n trªn cho phÐp n©ng cao hiÖu qu¶ sö dông m¹ng ®iÖn.

Tuy nhiªn ®é chÝnh x¸c ®ã phô thuéc rÊt nhiÒu vµo l−îng th«ng tin ban ®Çu, n¬i th−êng cã ®é

bÊt ®Þnh lín. VÊn ®Ò ®Æt ra lµ lµm thÕ nµo ®Ó xö lý c¸c th«ng tin bÊt ®Þnh ®ã nh»m ®¹t ®−îc ®é

chÝnh x¸c cña bµi to¸n x¸c ®Þnh nhu cÇu phô t¶i nh− mong muèn.

HiÖn nay cã nhiÒu ph−¬ng ph¸p ®Ó xö lý c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng: ph−¬ng ph¸p xÊp xØ vi

ph©n, ph−¬ng ph¸p t×m kiÕm trùc tiÕp, ph−¬ng ph¸p tùa tuyÕn tÝnh... Néi dung bµi viÕt d−íi ®©y

tr×nh bµy mét trong nh÷ng ph−¬ng ph¸p to¸n häc ®Ó ®iÒu khiÓn, hiÖu chØnh c¸c hÖ sè håi quy

trong hµm håi quy tuyÕn tÝnh x¸c ®Þnh nhu cÇu phô t¶i ®iÖn: ph−¬ng ph¸p hµm gradient gi¶m

nhanh nhÊt.

2. Ph−¬ng ph¸p nghiªn cøu

Trªn c¬ së hµm håi quy tuyÕn tÝnh, x©y dùng hµm håi quy thÝch nghi, ¸p dông ph−¬ng

ph¸p hµm gi¶m gradient nhanh nhÊt ®Ó hiÖu chØnh träng sè trong hµm håi quy thÝch nghi.

NguyÔn §×nh Thóc (2000) ®· tr×nh bµy kh¸i niÖm c¬ b¶n vÒ m¹ng lan truyÒn (MLT) trong m¹ng

n¬ron nh©n t¹o, trong ®ã MLT chÝnh lµ mét hµm phi tuyÕn xÊp xØ gÇn ®óng nhÊt mét hµm ®Ých

®−îc cho qua mét sè mÉu trong tËp mÉu. §Ó häc mçi mÉu, MLT thi hµnh 2 b−íc: lan truyÒn tiÕn

– thùc hiÖn phÐp ¸nh x¹ c¸c biÕn nhËp thµnh c¸c gi¸ trÞ xuÊt, vµ lan truyÒn ng−îc – tÝnh to¸n sai

sè ë b−íc tr−íc (do c¸c kÕt xuÊt th−êng ch−a chÝnh x¸c), m¹ng sÏ cËp nhËt l¹i c¸c träng sè. Kü

thuËt c¬ b¶n nhÊt lµ cËp nhËt träng sè theo h−íng gi¶m gradient nhanh nhÊt. Ph−¬ng ph¸p nµy

nh»m gi¶m thiÓu sai sè cña m« h×nh. Trong tr−êng hîp m« h×nh cã nhiÒu yÕu tè ¶nh h−ëng, nÕu

coi et

– sai sè gi÷a gi¸ trÞ thùc víi gi¸ trÞ −íc l−îng lµ mét hµm lçi, ph−¬ng ph¸p gradient gi¶m

nhanh nhÊt gåm c¸c b−íc sau:

1. Chän ngÉu nhiªn mét ®iÓm x0 trong kh«ng gian träng sè;

2. TÝnh ®é dèc cña hµm lçi t¹i x0 ;

3. CËp nhËt c¸c träng sè theo h−íng dèc nhÊt cña hµm lçi

trang 1