Đang tải... (xem toàn văn)
Dự báo nhu cầu tiêu thụ điện là bài toán hết sức cần thiết trong quá trình vận hành, quy hoạch, phát triển, điều khiển tối ưu chế độ mạng điện v.v… Hầu hết các bài toán dự báo phụ tải đều dựa trên cơ sở các mô hình toán học hoặc các mô hình thực nghiệm nhằm tìm ra các quy luật biến đổi của phụ tải điện trong chu kỳ xét. Kinh nghiệm thực tế cho thấy không có phương pháp dự báo chung cho mọi quá trình. Mỗi quá trình, mỗi ngành sản xuất có những đặc điểm riêng biệt, đồng thời ở mỗi lĩnh vực lại có những nét chung mà có thể sử dụng làm cơ sở cho việc thiết lập các mô hình dự báo. Việc phân tích, đánh giá các phương pháp dự báo nhu cầu phụ tải nhằm tìm ra những nét chung, nét riêng để có thể áp dụng cho những điều kiện cụ thể là vấn đề hết sức cấp thiết đối với sự phát triển mạng điện nước ta, đặc biệt trong bối cảnh các ngành kinh tế ở Việt Nam đang có những biến chuyển lớn.
Trng i hc in lc Khoa Qun lý Nng lng Phng phỏp d bỏo ph ti Ni dung Nhng ni dung c bn v d bỏo Cỏc phng phỏp d bỏo Gii thiu mụ hỡnh d bỏo theo PP mụ phng The weather forecast has no effect on the weather but the economics forecast may well affect the economy John Mason (1940) If you can get the forecast right, you have the potential to get everything else in the supply chain right Al Enns Motts North America Chng 1: Nhng ni dung c bn v d bỏo Khỏi nim c bn v d bỏo - D bỏo l quỏ trỡnh lp bỏo cỏo v cỏc s vic m cỏc kt qu thc t ca chỳng núi chung cha c quan sỏt/nhỡn thy - D bỏo c bt u bng cỏc gi thuyt nht nh da trờn cỏc kinh nghim qun lý, hiu bit, s phỏn oỏn S cn thit ca cụng tỏc d bỏo - Cỏc nc phỏt trin hng nm chi mt khon tin tng i ln (nhiu hn so vi cỏc nc ang phỏt trin) cho cụng tỏc d bỏo núi chung v nhu cu in núi riờng - Nhiu nc ang phỏt trin cng thc hin cỏc d bỏo v: phỏt trin kinh t-xó hi, nhu cu in nng v nng lng, lm c s cho cụng tỏc quy hoch phỏt trin kinh t-xó hi, ngnh in, nhm ỏp ng nhu cu phỏt trin t nc Tm quan trng ca cụng tỏc d bỏo - Lp k hoch: da vo kt qu d bỏo nhu cu lp k hoch sn xut, chuyn, tin mt, nhõn lc m bo vic s dng ngun lc mt cỏch cú hiu qu - Chun b ngun lc: cú thi gian chun b nguyờn liu thụ, thuờ nhõn lc, mua mỏy múc v thit b, - Xỏc nh cỏc yờu cu ngun lc: cỏc c quan/t chc phi xỏc nh nhu cu di hn v cỏc ngun lc da trờn kt qu d bỏo Giỏ tr ca cỏc d bỏo chớnh xỏc - ỏnh giỏ nhu cu thp: dn n khụng ỏp ng nhu cu (vi h thng phỏt in, cú tin cy thp v khụng cú kh nng ỏp ng mt phn ca nhu cu in) - ỏnh giỏ nhu cu cao: dn n cung nhiu v cú th tha cung (vi h thng in s lm cho chi phớ ca h thng tng lờn) Cỏc nguyờn tc ca d bỏo Cú quan h nhõn qu Cú tớnh lp li Cú tớnh thit thc Cn kim tra nhy Duy trỡ tớnh n gin 10 ỏnh giỏ cht lng ca quan h gia cỏc bin s c lp v bin s ph thuc, s dng: - H s hi quy, - Cỏc thng kờ theo phõn phi t, - Tng cỏc sai s bỡnh phng gia cỏc giỏ tr d bỏo v giỏ tr quan sỏt (SSE: sum of squre errors), 54 H s tng quan r gia A v t: n ( A i A )( t i t ) r i ( Ai A ) i n ( t i t ) i n Ai : in nng ó cho nm i, n A 1n Ai i n ; t 1n t i i 55 Sau tính đợc hệ số tơng quan r ta tính hệ số nh sau : * Nếu n < 25 : * Nếu n 25 thì: n2 r r r n 1 r Sau tra bảng Student ứng với mức ý nghĩa số bậc tự f ta tìm đợc hệ số Student ,f 56 Phân bố student Mức ý nghĩa Số bậc tự f 0,20 0,10 0,05 0,02 0,01 0,005 0,001 3,08 6,31 12,71 31,82 63,66 127,32 636,62 1,98 2,92 4,30 6,97 9,93 14,09 31,60 1,64 2,35 3,18 4,54 5,84 7,45 12,94 1,53 2,13 2,78 3,75 4,60 5,60 8,61 1,48 2,02 2,57 3,37 4,03 4,77 6,86 1,44 1,94 2,45 3,14 3,71 4,32 5,96 1,42 1,90 2,37 3,00 3,50 4,03 5,41 1,40 1,86 2,31 2,90 3,36 3,83 5,01 1,38 1,83 2,26 2,82 3,25 3,69 4,78 10 1,37 1,81 2,23 2,76 3,17 3,58 4,59 11 1,36 1,80 2,20 2,72 3,11 3,50 4,44 57 12 1,36 1,78 2,18 2,68 3,06 3,43 4,32 - nói lên khả phạm sai lầm giả thiết thống kê, lấy từ 0,001 đến 0,1 thờng đợc chọn mức trung bình 0,05 - Số bậc tự f phụ thuộc vào số thông số đo đợc n: + Khi n < 25 f=n-2 + Khi n 25 f=n-1 - Đem so tính đợc với ,f vừa tra, ,f quan hệ tuyến tính đợc chấp nhận ngợc lại [...]... Chương 2: Các phương pháp dự báo 21 Các PP dự báo nhu cầu năng lượng -điện năng Hiện nay, có 2 loại PP được dùng để dự báo nói chung, đó là: 1 Phương pháp dự báo mô tả (descriptive): (định tính) 2 Phương pháp định lượng (quantitative): 22 Phương pháp dự báo định tính Các phương pháp này mang tính trực giác và chủ quan phụ thuộc vào cách nhìn nhận và sự hiểu biết của các nhà dự báo nhiều hơn là dựa vào các... các đánh giá nhanh và mới 23 Phương pháp dự báo định lượng 1 Phương pháp dự báo theo chuỗi thời gian (time series method) 2 Phương pháp dự báo theo mô hình kinh tế lượng (econometric method) hay theo quan hệ nhân quả (causal method) 3 Phương pháp dự báo mô phỏng (simulation method) hay còn gọi là phương pháp dự báo theo mô hình sử dụng cuối cùng (end-use method) 4 Phương pháp phân tích kết hợp (combined... Các sai số dự báo (khi Yt+1, Yt+2,… đã có) (Yt+1 – Ft+1), (Yt+2 – Ft+2), …… 12 7 Quá trình đánh giá phương pháp dự báo Giai đoạn 1: Chọn một chuỗi số liệu theo thời gian để phân tích Chia chuỗi thành 2 tập: tập ban đầu và tập thử Giai đoạn 2: Lựa chọn phương pháp dự báo Giai đoạn 3: Sử dụng tập dữ liệu ban đầu với phương pháp lựa chọn để dự báo Giai đoạn 4: Sử dụng phương pháp lựa chọn để dự báo với tập... theo chu kỳ Xu thế theo mùa 16 9 Đo độ chính xác của dự báo Có một vài giá trị đo độ chính xác của dự báo như sau: - Sai số dự báo (sai số dự báo một bước): et = Yt - Ft Yt: giá trị quan sát thực ở thời kỳ t và Ft: giá trị dự báo thời kỳ t Ft được dự báo bằng cách sử dụng các dữ liệu Y1,… Yt-1 n - Sai số trung bình (mean error) – ME: ME = ý nghĩa: dự báo cao/thấp (chệch) 1 et n t 1 17 - Sai số tuyệt... điểm: Độ chính xác của dự báo sẽ phụ thuộc nhiều vào sự ổn định của các xu thế quá khứ Đặc điểm: Thường được sử dụng cho dự báo ngắn hạn 27 Giả sử X là biến độc lập được dùng để dự báo biến phụ thuộc Y có dạng hàm Y=a + b * X; Y = a + b * t Với n quan sát (dãy số liệu) (Xi, Yi) thì chúng ta có thể xác định a, b bằng PP bình phương cực tiểu để cho sai số/đọ lệch của giá trị dự báo so với giá trị thực...6 Các bước cơ bản của công tác dự báo Bước 1: Xác định bài toán Bước 2: Thu thập thông tin Bước 3: Phân tích sơ bộ (thăm dò) Bước 4: Lựa chọn mô hình dự báo phù hợp Bước 5: Đánh giá và sử dụng mô hình dự báo 11 Chúng ta đang ở đây a Thời gian tham chiếu b Số liệu quá khứ đã có Yt-n+1 Yt-2 Yt-1 Thời gian t Thời gian Yt c Dự báo tương lai yêu cầu Ft+1 Ft+2 Ft+m Thời gian d Các giá... 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 32 Phương pháp giá trị trung bình (mean) PP này lấy giá trị trung bình của tất cả các dữ liệu quan sát được (Y) làm giá trị dự báo (F) Ft 1 1 t Yi t i 1 Khi có một quan sát mới, Yt+1 thì dự báo cho thời gian t+2 là một giá trị trung bình mới gồm dữ liệu quan sát được từ trước và cộng thêm quan sát mới này: Phương pháp này thích hợp với chuỗi dữ liệu quan... cộng thêm quan sát mới này: Phương pháp này thích hợp với chuỗi dữ liệu quan sát không có 33 yếu tố xu thế và mùa rõ rệt Phương pháp trung bình dịch chuyển (Moving average) Trung bình dịch chuyển là một phương pháp đơn giản được dùng để san bằng dữ liệu quá khứ Có một vài phương pháp trung bình dịch chuyển không phức tạp, gồm: - Trung bình dịch chuyển đơn, - Trung bình dịch chuyển kép, và - Trung bình... làm công cụ dự báo Nếu E là năng lượng tiêu thụ, t là thời gian, và a, b, c là các tham số điều chỉnh thì có các quan hệ sau đây để biểu thị mối liên hệ của E với t như sau: - Liên hệ tuyến tính: E = a + b * t - Liên hệ phi tuyến: E = a + b * t + c * t2 - Liên hệ logarit: E = a * log(b * t) 26 Ưu điểm: - Yêu cầu thu thập số liệu đơn giản - Dễ hiểu, chi phí thấp hơn so với các kỹ thuật dự báo khác Nhược... dự báo Giai đoạn 4: Sử dụng phương pháp lựa chọn để dự báo với tập dữ liệu thử (để xem phương pháp này làm việc thế nào với các dữ liệu chưa được dùng ở giai đoạn 3) để đánh giá các thành phần của mô hình Đánh giá kiểm tra: MAPE, MSE,… Tối ưu các giá trị của tham số Giai đoạn 5: Đánh giá sự thích hợp của phương pháp lựa chọn đối với các loại dữ liệu khác nhau và xác định khả năng áp dụng13 8 Các kiểu/loại