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

Nội dung bài viết dưới đây trình bày một trong những phương pháp toán học để điều khiển, hiệu chỉnh các hệ số hồi quy trong hàm hồi quy tuyến tính xác định nhu cầu phụ tải điện: phương pháp hàm gradient giảm nhanh nhất.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phương pháp xử lý bất định trong dự báo phụ tải điện khu vực nông thônPh−¬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 beenconsidered to be close. However, due to recent rapid changes in the energy costs and economicstructure the relationship has also undergone changes. There are many indefinite factorsinfluencing electricity consumption of a rural household such as cost of electricity, family sizeand accommodation area. The present paper summarizes a study on indefinite factors used forforecasting electricity demand (load). A most rapid gradient decrease function was used foradjusting regression coefficients in a linear model for determining electricity demand. Themethod 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¸ttriÓn ®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 ®ébÊt ®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 ®échÝnh 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 viph©n, ph−¬ng ph¸p t×m kiÕm trùc tiÕp, ph−¬ng ph¸p tùa tuyÕn tÝnh... Néi dung bµi viÕt d−íi ®©ytr×nh bµy mét trong nh÷ng ph−¬ng ph¸p to¸n häc ®Ó ®iÒu khiÓn, hiÖu chØnh c¸c hÖ sè håi quytrong hµm håi quy tuyÕn tÝnh x¸c ®Þnh nhu cÇu phô t¶i ®iÖn: ph−¬ng ph¸p hµm gradient gi¶mnhanh 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−¬ngph¸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 m¹ngn¬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 saisè 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. KüthuËt c¬ b¶n nhÊt lµ cËp nhËt träng sè theo h−íng gi¶m gradient nhanh nhÊt. Ph−¬ng ph¸p nµynh»m gi¶m thiÓu sai sè cña m« h×nh. Trong tr−êng hîp m« h×nh cã nhiÒu yÕu tè ¶nh h−ëng, nÕucoi et – sai sè gi÷a gi¸ trÞ thùc víi gi¸ trÞ −íc l−îng lµ mét hµm lçi, ph−¬ng ph¸p gradient gi¶mnhanh 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 4. Xem ®iÓm nµy nh− ®iÓm x0 míi; LÆp ®i lÆp l¹i qu¸ tr×nh tõ b−íc (2) ®Õn b−íc (4) th× ®Õn mét lóc nµo ®ã c¸c gi¸ trÞ cña béträng sè sÏ tiÕp cËn ®−îc ®iÓm thÊp nhÊt trong mÆt lçi. Víi mçi mÉu, ®¹o hµm hµm lçi ®−îc biÓudiÔn lµ mét vect¬ cã h−íng, ®é lín mçi vect¬ øng víi sai sè cña mÉu ®ã (h×nh 1). Nh− vËy ®¹ohµm hµm lçi trªn toµn bé tËp mÉu chÝnh lµ tæng vect¬ cña tõng vect¬ ®¹o hµm cña tõng mÉutrong tËp mÉu. NÕu m¹ng chØ cã 2 träng sè th× tæng lçi lµ tæng vect¬ cña 2 ®¹o hµm riªng hµmlçi nµy. §é lín vect¬ tæng chÝnh lµ ®−êng chÐo h×nh ch÷ nhËt t¹o tõ 2 vevt¬ ®¹o hµm riªng vµh−íng theo gãc ®èi nghÞch cña h×nh ch÷ nhËt. Theo quy t¾c céng vect¬ th× ®é lín vect¬ tængt−¬ng øng víi ®é dèc nhÊt cña mÆt lçi t¹i ®iÓm ®ã, vµ vect¬ theo h−íng ng−îc l¹i lµ vect¬ tængbiÓu diÔn h−íng gi¶m nhanh nhÊt. C¸c t¸c gi¶ §oµn V¨n B×nh & cs (2005) còng ®· tr×nh bµy ph−¬ng ph¸p x¸c ®Þnh ®Þnhmøc phô t¶i ®iÖn n«ng th«n b»ng m« h×nh håi quy tuyÕn tÝnh ®a biÕn, trong ®ã c¸c hÖ sè håi quycña ph−¬ng tr×nh cho phÐp ®¸nh gi¸ møc ®é ¶nh h−ëng cña c¸c biÕn ngÉu nhiªn Xi víi biÕn ngÉunhiªn Y mµ trong ®ã sù thay ®æi cña ®¹i l−îng Y phô thuéc vµo sù thay ®æi cña ®¹i l−îng Xi.Tuy nhiªn trong thùc tÕ sù t¸c ®éng lÉn nhau gi÷a c¸c yÕu tè kh«ng ph¶i lµ cè ®Þnh, v× vËy phÐphåi quy th«ng th−êng víi c¸c hÖ sè kh«ng ®æi sÏ bÞ h¹n chÕ trong øng dông. ViÖc hiÖu chØnh vµ®æi míi c¸c hÖ sè cña nã cho phÐp ph¶n ¸nh khuynh h−íng vµ tÝnh chÊt ph¸t triÓn cña c¸c mèiquan hÖ lÉn nhau gi÷a c¸c biÕn. NÕu coi Y lµ mét ®¹i l−îng ph¶n ¸nh møc tiªu thô ®iÖn n¨ng cñamét hé gia ®×nh vµ Xit lµ c¸c tham sè ¶nh ...