Ứng dụng mạng Nơron xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện năng thành phố Quảng Ngãi

Abstract

Dự báo phụ tải luôn giữ vai trò đặc biệt quan trọng đối với ngành điện. Dự báo phụ tải quyết định kế hoạch vận hành, kế hoạch sản xuất và hướng đầu tư phát triển trong tương lai. Qua phân tích hiện trạng hiện tại của Công ty Điện lực Quảng Ngãi, tác giả thấy công tác dự báo điện năng là cực kỳ quan trọng đối với Công ty. Nếu kết quả dự báo thiếu chính xác thì sẽ dẫn đến hiện tượng phát triển lưới điện không theo kịp hoặc vượt quá nhu cầu thực tế. Điều này sẽ gây ra hiện tượng thiếu hoặc lãng phí nguồn điện. Để giảm rủi ro cho Công ty, hàng năm luôn nghiên cứu và có kế hoạch để đưa ra con số dự báo sao cho chính xác nhất. Tuy nhiên, với cách thức dự báo như hiện nay thì người dự báo không thể nào khái quát hết các yếu tố tác động đến nhu cầu điện năng. Vì vậy, kết quả dự báo chắc chắn sẽ khó chính xác. Để khắc phục tình trạng trên đòi hỏi cần phải có một công cụ dự báo khoa học, hiệu quả và đáng tin cậy hơn cho Công ty. Trong bài viết này, tác giả lựa chọn dự báo phụ tải điện được thực hiện trên chương trình dự báo chuyên dụng (áp dụng Mô hình Neural nhân tạo và thuật toán lan truyền ngược) nhằm đáp ứng được yêu về cầu trong dự báo và phục vụ tốt công tác lập phương thức vận hành (giờ, ngày và tuần) tại các Công ty điện lực hiện nay. Cũng như các dự báo khác, dự báo phụ tải cũng phải dựa vào số liệu thống kê, phân tích và áp dụng các thuật toán để xác định mối quan hệ giữa phụ tải và các yếu tố ảnh hưởng, từ đó thực hiện bài toán dự báo dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đó đưa ra kết quả chính xác nhất. Đối với yêu cầu dự báo ở đây, yếu tố ảnh hưởng lớn đến kết quả dự báo đó là: thời tiết và đồ thị phụ tải của các ngày trong tuần (ngày làm việc bình thường và ngày nghỉ). Dựa vào kết quả dự báo, chương trình sẽ đưa ra các đánh giá đối với kết quả dự báo, từ đó đưa ra kế hoạch vận hành hệ thống điện an toàn và kinh tế.