Dự báo tải điện tỉnh tiền giang trên cơ sở NEURAL NETWORK


2014

GVHD: PGS. TS Lê Mvii HVTH: Lê Hoàng Phúc

MCăLC

TrangătựaăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăTrang

 i
 iii
 iv
 v
 vii
 x
Danh sách các hình xi
 1
CHNG 1: TNGăQUANăVăDăBÁOăPHăTẢI
1  5
 5
1.1.2  5
1.1.3  6
1.2 Các  8
1.2.1 P 8
 8
 9
 11
 12
 12
 13
 14

 16
 16
1.2.2.2  28

2014

GVHD: PGS. TS Lê Mviii HVTH: Lê Hoàng Phúc

1.2.2.3   (neural network) 33
1.2.2.4  37
- FNN) 40
CHNG 2: TNGăQUANăVăMẠNGăNEURAL NHỂNăTẠOă(ANN)ăVÀă
NGăDNGăTRONGăDăBÁOăPHăTẢI
2.1   41
 42
 49
2. 49
 49
 51
 51
  56
 56
 56
 58
 59
 60
 61
2.5.1 Mô hình  62
 63
 66

 66
2.6   69
CHNG 3: GIẢIăTHUTăDăBÁO,ăĐăXUT
3.1  77
3.2  82
3.3  83

2014

GVHD: PGS. TS Lê Mix HVTH: Lê Hoàng Phúc

CHNG 4: THIẾTăKẾăMẠNGăNEURALăDăBÁOăPHăTẢI
4.1  84
4.2  86
 87
 88
 88
 88
CHNG 5: GIẢIăTHUTăLPăTRÌNHăVÀăLPăTRÌNHăBNGăMATLAB
5.1  93
5.2  94
 95
  95
 96
 97
CHNG 6: KẾTăQUẢăDăBÁOăPHăTẢIăTNHăTINăGIANG
 98
 98
 108
6.1.3  12 tháng 111

6.2 
 114
6.3  chung 117
CHNG 7: KẾTăLUNăVÀăHNGăPHÁTăTRINăĐăTÀI
 119
 119
 121
 123



2014

x HVTH: Lê Hoàng Phúc


DANH SÁCH CÁCăTỪăVIẾTăTT

ANN: Artificial Neural Network
BP: BackPropagation.
MLP: MultiLayer Perceptron.
FL: Fuzzy Logic
FNN: Fuzzy neural network.
FLN: Function Link Net
SSE: Sum of Square Errors
MSE: Mean Sum of Square Errors.
MAPE: Mean absolute percentage error
AME: Absolute mean error
GDP: Gross Domestic Product
SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition

DWT: Discrete Wavelet Transform



2014

 xi HVTH: Lê Hoàng Phúc


DANH SÁCH CÁC HÌNH

HÌNH TRANG
Hình 1.1 19
Hình 1.2 19
Hình 1.3 20
Hình 1.4 20
Hình 1.5. 21
Hình 1.6 23
Hình 1.7 24
Hình 1.8 26
Hình 1.9  26
Hình 1.10 t) 27
Hình 1.11  27
Hình 1.12  28
Hình 1.13 36
Hình 2.1 43
Hình 2.2  45
Hình 2.3 46
Hình 2.4 46
Hình 2.5 47

Hình 2.6 47

2014

 xii HVTH: Lê Hoàng Phúc

Hình 2.7 48
Hình 2.8 49
Hình 2.9 56
Hình 2.10 57
Hình 2.11 58
Hình 2.12 59
Hình 2.13ron trong Matlab 60
Hình 2.14 62
Hình 2.15 trong matlab 63
Hình 2.16: 

1 

,  64
Hình 2.17: 1 

,  64
Hình 2.18: 

 65
Hình 2.19 70
Hình 2.20: 

FNN

1
72
Hình 2.21: 

FNN
2
và FNN
3
73
\
Hình 2.22: 

 và  74
Hình 2.23: 
ngày 08/5/2004 74
Hình 2.24: 
ngày 19/11/2005 75
Hình 2.25: 
ngày 25/7/2006 75
Hình 3.1: Mô hình  78

2014

 xiii HVTH: Lê Hoàng Phúc

Hình 3.2:  82
Hình 3.3:  83
Hình 4.1:   89
Hình 4.2:  91
Hình 5.1: L 93

Hình 5.2:  95
Hình 5.3:  96
Hình 5.4:  97
Hình 5.5:  97
Hình 6.1:  101
Hình 6.2:  102
Hình 6.3:  103
Hình 6.4:  104
Hình 6.5:   105
Hình 6.6:  106
Hình 6.7:  107
Hình 6.8:  110
Hình 6.9:  114
Hình 6.10:  115
Hình 6.11:  116
Hình 6.12:  116


LUNăVĔNăTTăNGHIP
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă1 HVTH: Lê Hoàng Phúc

GIIăTHIUăĐăTÀI

1. ĐTăVNăĐ
Trongăngànhănĕngălượng,ădựăbáoăphụătảiăcóăýănghĩaăvô cùngăquanătrọngăvìănóă
gắnăliền vàăảnhăhưởngătrựcătiếpăđếnăđờiăsngăsinhăhoạtăcủaănhânădânăvàăcácăngànhă
kinhătếăqucădân.ăNgoàiăra, dựăbáoăphụătảiăcóăýănghĩaăquyếtăđịnhătrongăvicăđảmăbảoă
chếăđộălàmăvicăanătoànăvàătiếtăkimăcủaăhăthngăđin,ăđồngăthờiăcóătínhăchấtăquyếtă

địnhătrongăvicăhoạchăđịnhăchiếnălượcăphátătriểnăhăthng.
Cácăphươngăphápădựăbáoăphụătảiătruyềnăthngăthườngăkhôngăthểămiêuătảăđầyă
đủăvàăchínhăxácăquáătrìnhăthựcătếăxảyăraăvìăsălượngăcơăsởădữăliuăkhôngăđầyăđủăvàă
cóănhiềuăsaiăsăhoặcăđòiăhiăquáănhiềuăthờiăgianăchoătínhătoán. Trongăthựcătế, không
tồnătạiăphươngătrìnhăvớiănhữngăthamăsăcóăsẵnămàătaăchỉăbiếtăđượcăgiáătrịăgầnăđúngă
hoặcăkỳăvọngătoánăhọc.ăVìăthếătaăphảiăđưaăraămộtăphươngătrìnhăcóăsẵnăvớiănhữngă
thamăsăchưaăđượcăbiết,ădùngăphươngăphápăgầnăđúngăđểătìmăraănhữngăthamăsănàyă
vàănhưăvyăđộăchínhăxácăsẽăgiảmăđiărấtănhiều.ăPhươngăphápăcổăđiểnăđượcăsửădụngă
cóăhiuăquảăchỉătrongăcácătrườngăhợpăcácădữăliuăquanăhătuyếnătínhăvớiănhau,ănóă
khôngăthểătrìnhăbàyărõăràngăcácămiăquanăhăphiătuyến, phứcătạpăgiữaăphụătảiăvàăcácă
thamăsăliênăquan.
Đểăcảiăthinănhượcăđiểmăcủaăcácăphươngăphápădựăbáoăphụătảiătruyềnăthng,ă
cácă nhàă khoaă họcă đãă ứngă dụngă kỹăthutădựăbáoă hină đạiănhư:ă fuzzyălogic,ă mạngă
neural,ăphépăphânătíchăwavelet,ă…Cácăphươngăphápădựăbáoăhinăđạiătrênăngày càng
đượcăquanătâmăvìăkếtăquảădựăbáoăkháăchínhăxác.
Trongăthờiăgianăgầnăđây,ămạngănơronănhânătạoăcóănhiềuăưuăđiểmăhơnăcảăvìălàă
mộtămôăhìnhărõăràng,ădăthựcăhin,ăhiuăquả.ăCóăthểănói,ădựăbáoăphụătảiălàămộtătrongă
nhữngăứngădụngăthànhăcôngănhấtăcủaămạngănơronănhânătạoătrongăhăthngăđin.ăDoă
đó,ăsửădụngăkỹăthutămạngănơronănhână tạoă đểă dựă báoă phụătảiăđinăchoătỉnhăTiềnă
Giangălàăđiềuăcầnăthiếtăvàăđượcănghiênăcứuătrongăđềătàiănày.
LUNăVĔNăTTăNGHIP
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă2 HVTH: Lê Hoàng Phúc

 Kếtăquảănghiênăcứuătrongănướcăvàăngoàiănước:
 Nĕmă199η,ăbàiăbáo:ă“Fuzzyăneuralănetworksăforătime-series forecasting of
electricăload”ă- P.K. Dash, G. Ramakrishna, A.C. Liew, S. Rahman
Bàiăviếtănày trình bày ba mô hình mạngănơronă- mờ (FNN) theo chuỗiăthờiă
gian củaădựăbáo phụătải đin. Môăhìnhăđầuătiên, FNN

1
sửădụng cácăgiáătrị mờ củaătảiă
trong quáăkhứăvà thờiătiết và đầuăraăcủaăcác FNN
1
cungăcấpăcho cácăgiáătrị của dựă
báoăphụătải. Các mô hình thứăhai và thứăba, FNN
2
và FNN
3
giớiăthiu khảănĕng họcă
ởămứcăđộăthấp củaămột mạngănơron nhânătạoăvào một hăthngămờ vàăcungăcấp mứcă
độăhiểuăcaoăcủaăconăngười. Ngoài ra, cácăphươngătrình lọc Kalman cpănht trong
giaiăđoạn giám sát họcătp của FNN
3
cho hộiătụăttăhơnăvà chính xác hơnăsoăvới giảiă
thutălanătruyềnăngược giảmădcă(gradient gc)ăthutătoán trong giaiăđoạn họcăgiám
sát của FNN
2
.
 Nĕmă2012,ăbàiăbáo:ă“ăShortăậ term load forecasting Using Artificial Neural
Networkă”ă- Muhammad Buhari, Member, IAENG and Sanusi Sani Adamu
Mộtămôăhình dự báoăphụătải đượcăthiếtăkế sửădụngăMatlab R2008b ANN hộp
côngăcụ. Vicăxâyădựng cấuătrúcămạng,ăhuấnăluynămạngănơron và môăphngăkếtă
quảăkiểmătra đều thànhăcôngăvớiămột mứcăđộăchínhăxác cao. Mộtătpăhợpăcácătrọngă
s tiăưu và trọngăngưỡngăsauăkhi huấnăluynămạngăvới tảiădữăliu thuăđượcătừ các
côngătyăđinălực. Tínhăchínhăxácăcủa dựăbáoăđãăđượcăchứng minh bằngăcáchăsoăsánh
cácăkếtăquả môăphng từămạng với kếtăquảăthuăđược từ các công ty đinălực. Nhiềuă
cấuătrúcă mạngă đã đượcăhuấnăluynăvà môăphngă trướcăkhiăđến saiă să ttă nhấtălàă
5,84e
-6

.
 Bàiăbáo:ă“ngădụngăvềămạngănơron đểădựăbáoăphụătảiătỉnhăGiaăLai”ă- tác
giảăPhạmăAnhăCường,ăPhanăVĕnăHiền.
Vớiăcấuătrúcăsửădụngălàămạngănơronătruyềnăthẳng,ăbaoăgồmămộtălớpăra,ămộtălớpă
ẩnăđượcăhuấnăluynăbằngăthutătoánălanătruyềnăngược,ăhàmăkíchăhoạtăcủaăcácăđơnăvịă
trongălớpăẩnălàăhàmătansig,ăhàmăkíchăhoạtăcủaăcácăđơnăvịăởălớpăraălàăhàmăđồngănhấtă
purelin,ăsănơronăởăđầuăraălàă24ăvàăsănơronătrongălớpăẩnălàă23ăthìămạngăcơăbảnăđãă
LUNăVĔNăTTăNGHIP
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă3 HVTH: Lê Hoàng Phúc

đápăứngăđượcăyêuăcầuăcủaăbàiătoánăcụăthểăđặtăraălàădựăbáoăphụătảiăđinătạiătỉnhăGiaă
Lai,ăđạtăsaiăsădựăbáoă2.4θ%ă(saiăsăchoăphépă<ăη%).
Làămộtăchuyên viên đangăcôngă tácă tạiă SởăCôngă ThươngăTiềnă Giang,ăemăđãă
chọnă đềă tài: ắDựă báoă phă tiă đină choă tnhă Tină Giangă trênă că sở Neural
NetworkẰ vớiămongămunăkhám phá nhữngăưuăđiểmăcủaămạngănơronănhânătạo và
ứngădụngăvàoăcôngătácădựăbáoăphụătảiăchoătỉnhăTiềnăGiang.
2. MCăTIểUăCAăĐăTÀI
- Nghiênăcứuăứngădụngămạngănơron nhânătạoătrongădựăbáoănóiăchungăvàădựă
báoăphụătảiănóiăriêng.
- NghiênăcứuăxâyădựngămôăhìnhădựăbáoăphụătảiăchoătỉnhăTiềnăGiang.
- Nghiênăcứuăgiảiăthutălpătrìnhăvàăxâyădựngăphầnămềmădựăbáoăphụătảiăchoă
tỉnhăTiềnăGiang.
3. NHIMăVăVÀăGIIăHẠNăĐăTÀI
- Nhimăvụăcủaăđềătài:
 Nghiênăcứuănhữngăứngădụngăcủaămạngănơron nhânătạoătrongădựăbáo.
 Nghiênăcứuăcácăthutătoánăđểăgiảiăbàiătoánădựăbáoăphụătải.
 Thiếtăkếăchươngătrìnhădựăbáo phụătải.
- Giớiăhạnăcủaăđềătài:

 TpătrungănghiênăcứuăphụătảiăđinătỉnhăTiềnăGiang,ăsă liuădựăbáoălàăă
côngăsuấtă cựcăđạiă từngă giờ,ă đină nĕngă tiêuă thụă ngày,ătháng,ă nĕmă tỉnhă
TiềnăGiang.
 SửădụngăphầnămềmăMATLABăđểăthiếtăkếăchươngătrìnhădựăbáo.
4. PHNGăPHÁPăNGHIểNăCU
- Thamăkhảo,ă nghiênă cứuă cácă bàiă báoă ứngă dụngă củaă mạngă Neurală nhână tạoă
trongădựăbáo;ătổngăhợp,ăđềăxuấtăgiảiăthutăđểăgiảiăbàiătoánădựăbáoăphụătải.
- Sửădụngăphầnămềmăđểăthiếtăkếăchươngătrìnhădựăbáoăphụătải.
LUNăVĔNăTTăNGHIP
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă4 HVTH: Lê Hoàng Phúc

5.ăĐIMăMIăCAăLUNăVĔNă:
- Tổngăhợpăcácăbàiătoánădựăbáoăphụătảiătheoăgiờ,ăngày,ăthángătrongăcùngămộtă
chươngătrìnhădựăbáo.
- Chươngătrìnhădựăbáoătinălợiăchoăngườiăsửădụng.
6.ăBăCCăLUNăVĔN: gmă7ăchng:
Chươngă1:ăTổngăquanăvềădựăbáoăphụătải
Chươngă2:ăTổngăquanăvềămạngănơronănhânătạoă(ANN) vàăứngădụngătrongădựă
báoăphụătải
Chươngă3:ăGiảiăthutădựăbáo,ăđềăxuất
Chươngă4:ăThiếtăkếămạngănơronădựăbáoăphụătải
Chươngăη:ăGiảiăthutălpătrìnhăvàălpătrìnhăbằngăMATLAB
Chươngăθ:ăKếtăquảădựăbáoăphụătảiătỉnhăTiềnăGiang
Chươngă7:ăKếtălunăvàăhướngăphátătriểnăđềătài


LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă5 HVTH: Lê Hoàng Phúc

Chngă1
TNGăQUANăVăDăBÁOăPHăTẢI

1.1 Tngăquanăvădựăbáo
1.1.1ăKháiănimăchung
Dựăbáoălàămộtăkhoaăhọcăvàănghăthutătiênăđoánănhữngăsựăvicăsẽăxảyăraătrongă
tươngălai,ătrênăcơăsởăphânătíchăkhoaăhọcăvềăcácădữăliuăđãăthuăthpăđược.ăKhiătiếnă
hànhădựăbáoăcầnăcĕnăcứăvàoăvicăthuăthp,ăxửălýăsăliuătrongăquáăkhứăvàăhinătạiăđểă
xácăđịnhăxuăhướngăvnăđộngăcủaăcácăhinătượngătrongătươngălaiănhờăvàoămộtăsămôă
hìnhătoánăhọc. Dựăbáoălàăđiătìmămộtămôăhìnhătoánăthíchăhợpămôătảămiăquanăhăphụă
thuộcăcủaă cácăđạiălượngăcầnădựăbáoăvớiăcácăyếuătăkhác,ăhayăchínhăbảnăthânănó;
nhimăvụăchínhăcủaădựăbáoălàăvicăxácăđịnhăcácăthamăsămôăhình.ăVềămặtălýălunăthìă
cácătínhăchấtăcủaămôăhìnhădựăbáoăđượcănghiênăcứuătrênăcơăsởăgiảăđịnhărằngănóăđượcă
ứngădụngăđểădựăbáoămộtăquáătrìnhănàoăđóăđượcăsinhăraătừămộtămôăhìnhăgiảiătích.
1.1.2ăĐcăđimăcaădựăbáo
Khôngăcóăcáchănàoăđểăxácăđịnhătươngălaiălàăgìămộtăcáchăchắcăchắnă(tính không
chínhăxácăcủaădựăbáo)ădùăphươngăphápăchúngătaăsửădụngălàăgìăthìăluônătồnătạiăyếuătă
khôngăchắcăchắnăchoăđếnăkhiăthựcătếădinăra.
Luônăcóăđiểmămùătrongăcácădựăbáo, chúngătaăkhôngăthểădựăbáoămộtăcáchăchínhă
xácăhoànătoànăđiềuăgìăsẽăxảyăraătrongătươngătươngălai.ăHayănóiăcáchăkhác,ăkhôngă
phảiăcáiăgìăcũngăcóăthểădựăbáoăđượcănếuăchúngătaăthiếuăhiểuăbiếtăvềăvấnăđềăcầnădựă
báo.
Dựăbáoăcungăcấpăkếtăquảăđầuăvàoăchoăcácănhàăhoạchăđịnhăchínhăsáchătrongă
vicăđềăxuấtăcácăchínhăsáchăphátătriểnăkinhătế,ăxãăhội.ăChínhăsáchămớiăsẽăảnhăhưởngă
đếnătươngălai,ăvìăthếăcũngăsẽăảnhăhưởngăđếnăđộăchínhăxácăcủaădựăbáo.
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă6 HVTH: Lê Hoàng Phúc

Dựăbáoăvàălpăkếăhoạchălàăhaiăgiaiăđoạnăgắnăkếtăchặtăchẽăvớiănhauăcủaămộtăquáă
trìnhăquảnălý.ăNếuăcôngătácădựăbáoămàădựaătrênăcácălpălunăkhoaăhọcăthìănóăsẽătrởă
thànhăcơăsởăđểăxâyădựngăcácăkếăhoạchăphátătriểnănềnăkinhătếăqucădân.ăDựăbáoăsẽă
gópăphầnăgiảiăquyếtăcácăvấnăđềăcơăbảnănhưăsau:
- Xácăđịnh xu thế phát triển.
- Đề xuất những yếu t cụ thể quyếtăđịnh các xu thế ấy.
- Xácăđịnh quy lutăvàăđặcăđiểm của sự phát triển.
Đặcăbit, điăvớiăngànhănĕngălượngăthìătácădụngăcủaădựăbáoăcàngăcóăýănghĩaă
quanătrọngăvìănĕngălượngăcóăliênăquanărấtăchặt chẽăvớiătấtăcácăcácăngànhăkinhătếă
qucădân,ăcũngănhưămọiăsinhăhoạtăbìnhăthườngăcủaănhânădân.ăDoăđóănếuădựăbáoă
khôngăchínhăxácăhoặcăsaiălchăquáănhiềuăvềăkhảănĕngăcungăcấpănhuăcầuănĕngălượngă
sẽădnăđếnănhữngăhạnăchếăkhôngăttăchoănềnăkinhătế.
Tùy theo yêu cầuăcụăthểămàătaă lựaăchọnă tầmădựă báo,ă víă dụă đểă xâyădựngă kếă
hoạchăhayăchiếnălượcăphátătriểnătaăphảiădựăbáoădàiăhạnăhayătrungăhạn,ănếuăđểăphụcă
vụăcôngăvicăvnăhànhătaătiếnăhànhădựăbáoăngắnăhạn. Cácătầmădựăbáo:
- Dự báoăđiềuăđộ: dự báo theo giờ hoặc vài phút.
- Dự báo ngắn hạn: dự báo theo ngày, vài ngày hoặc tháng.
- Dự báo trung hạn: thời gian dự báoătheoănĕm,ăkhoảng từ 5 ậ 7ănĕm.
- Dự báo dài hạn: thời gian dự báoătheoănĕm,ăkhoảng 10 ậ 20ănĕm.
1.1.3 Cácăphngăphápădựăbáo: Hinănayăcóămột săphươngăphápădựăbáoă
thườngă dùngă trênă thếă giớiă như:ă tiênă đoán,ă ngoạiă suyă xuă hướng,ă chuyênă gia,ă môă
phngă(môăhìnhăhóa),ămaătrnătácăđộngăquaă lại,ăkịchăbản,ăcây quyếtăđịnh,ădựăbáoă
tổngăhợp,
Vicălựaăchọnăphươngăphápădựăbáoăphụăthuộcăvàoălĩnhăvựcăhoạtăđộng,ăcácălĩnhă
vựcădựăbáoăliênăquanăđếnăhinătượngătựănhiênăthìăphươngăphápăđịnhălượngăhayăđượcă
sửădụngănhưămôăhìnhăhóa,ăphươngăphápăkịchăbản,…Tuy nhiên, tùyăvàoătừngălĩnhă
vực,ăngànhămàăcácăphươngăphápădựăbáoăcóăthểăkhácănhau. ăđâyătaăquanătâmăhai

LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă7 HVTH: Lê Hoàng Phúc

phươngă phápă dựă báo:ă dựă báoă theo chuỗiă thờiă giană vàă dựă báoă theoă phươngă phápă
tươngăquan.
Dựăbáoătheoăchuỗiăthờiăgianălàătìmămộtăquyălutăthayăđổiăcủaăđạiălượngăcầnădựă
báoăphụăthuộcăvàoăgiáătrịăcủaăđạiălượngăđóătrongăquáăkhứ.
Môăhìnhătoánăhọc:
Ŷ(t)ă=ăf (a
0
, a
1
, a
2
,…a
n
, Y(t-1), Y(t-2),…, Y(t-n)
= a
0
+ a
1
Y(t-1) + a
2
Y(t-2) + a
3
Y(t-3)… a
n
Y(t-n) (1.1)

Trongăđó:
Ŷ(t):ălàăgiáătrịăđạiălượngăcầnădựăbáoătạiăthờiăđiểmăt.
Y(t-1), Y(t-2)…Y(t-n) :ăcácăgiáătrịăcủaăđạiălượngătrongăquáăkhứ.
a
0
, a
1
, … a
n
:ăcácăthôngăsăcủaămôăhìnhădựăbáoăcầnătìm.
Dựăbáoătheoăphươngăphápătươngăquanălàătìmăquyălutăthayăđổiăcủaăđạiălượngă
cầnădựăbáoăphụăthuộcăvàoăcácăđạiălượngăliênăquan.
Môăhìnhătoánăhọc :
Ŷ(t)ă=ăf(a
1
, a
2
, a
n
, A
0
, A
1
, A
2
, , A
n
)
= A
0

+ a
1
A
1
+ a
2
A
2
+ a
3
A
3
+…+ a
n
A
n
(1.2)
Trongăđóă:
Ŷ(t)ă:ălàăgiáătrịăcầnădựăbáo.
A
1
, A
2
, … A
n
:ăgiáătrịăcủaăcácăđạiălượngăliênăquan.
a
1
, a
2

, …a
n
:ăthôngăsăcủaămôăhìnhădựăbáoăcầnătìm.
Vicăxácăđịnhăcácăgiáătrịăcủaăcácăthôngăsămôăhìnhădựăbáoăchoăcảăhaiăphươngă
phápădựăbáoătrênăphầnălớnălàădựaătrênănguyênătắcăbìnhăphương cựcătiểu:

min
1











n
i
ii
YY
(1.3)
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă8 HVTH: Lê Hoàng Phúc

Điăvớiăphươngăphápădựăbáoătheoăchuỗiăthờiăgian:

2
01
1
[ ( , , , , ( 1), ( 2), ( ))] min
n
in
i
Y f a a a Y t Y t Y t n

    

(1.4)
Điăvới phươngăphápădựăbáoătươngăquan:

2
0 1 0 1
1
[ ( , , , , , , , )] min
n
i n n
i
Y f a a a A A A



(1.5)
TrongăđóăY
i
làăgiáătrịăthựcăcủaăđạiălượngăcầnădựăbáo.
Đểătìmăcácăthôngăsăcủaămôăhìnhădựăbáoătaăđạoăhàmăphươngătrìnhătrênătheoă

cácăthôngăsămôăhình.ăGiảiăhănăphươngătrìnhătaăsẽătìmăđượcănăthôngăsăcủaămôăhìnhă
dựăbáo :
01
1
0
[ ( , , , , ( 1), ( 2), ( ))] 0
n
in
i
f
Y f a a a Y t Y t Y t n
da


    


(1.6)

01
1
1
[ ( , , , , ( 1), ( 2), ( ))] 0
n
in
i
f
Y f a a a Y t Y t Y t n
da



    


(1.7)

……

01
1
[ ( , , , , ( 1), ( 2), ( ))] 0
n
in
i
n
f
Y f a a a Y t Y t Y t n
da


    


(1.8)

1.2 Cácăphngăphápădựăbáoăphătiăđin
1.2.1ăPhngăphápădựăbáoătruynăthng
1.2.1.1 PhngăphápăhăsăđƠnăhi
Phươngăphápănàyăxácăđịnhămiătươngăquanăgiữaănhuăcầuătiêuăthụăđină(côngă
suất,ăđinănĕng)ăcủaăphụătảiăvớiătĕngătrưởngăkinhătếă(hăsăđànăhồiăgiữaănhuăcầuăđină

vàăGDP,ătĕngătrưởngăcôngănghip,ăthươngămại,ăhăsătiếtăkimănĕngălượng ).ăMiă
tươngăquanănàyăđượcăthểăhinăquaăhăsăđànăhồiănhưăsau:
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă9 HVTH: Lê Hoàng Phúc


Y
Y
A
A
Y
A
ET



%
%



(1.9)
Trongăđó:ăă
- α
ET
làăhăsăđànăhồi;
- A%ăvàăY%ălàătĕngătrưởngăcủaăđin nĕng,ăcôngăsuấtăvàătĕngătrưởngăkinhătếă(hă
săđànăhồiăgiữaănhuăcầuăđinăvàăGDP,ătĕngătrưởngăcôngănghip,ăthươngămại );ă

- Aălàăđinănĕng,ăcôngăsuất;ă
- Yălàăsăliuătĕngătrưởngăkinhătếă(hăsăđànăhồiăgiữaănhuăcầuăđinăvàăGDP,ă
tĕngătrưởngăcôngănghip,ăthươngămại,ăhăsătiếtăkimănĕngălượng ).
Cácăhăsăđànăhồiăđượcăxácăđịnhătheoătừngăngànhăkinhătế,ătoànăqucăvàătừngă
miềnă lãnhă thổ.ă Vică dựă báoă nhuă cầuă đină nĕngă toànă qucă đượcă tổngă hợpă theoă
phươngăphápătừădướiălênă(Bottom-up)ătừădựăbáoănhuăcầuăđinănĕngăcho các ngành
kinhătế,ăkhuăvựcădânădụngăvàătừăcácăvùngălãnhăthổ.
1.2.1.2ăPhngăphápătínhătngăquan-xuăth:
Phươngăphápănàyăxácăđịnhămiătươngăquanăgiữaănhuăcầuătiêuăthụăđină(côngă
suất,ăđinănĕng)ăcủaăphụătảiăvớiăcácăyếuătăảnhăhưởngăquanătrọngă(tĕngătrưởng kinh
tế,ăgiáăđin,ăthờiătiết,ătỷăgiá…)ăvàăđượcăthựcăhinătrênănềnăExcelăvớiăcácăbướcăsauă
đây:ă
a) Dựăbáoăđồăthịăphụătảiăgiờătới
Điăvớiătừngămiền,ăsoăsánhăcácăbiểuăđồăngàyăquáăkhứăthuăđượcăvớiăbiểuăđồă
ngàyăhinătạiăD đểătìmăđượcăbiểuăđồăcóăhìnhădạngăgingănhấtăvớiăbiểuăđồăngày D.
Cáchăsoăsánhăđượcăthựcăhinătựăđộngăvớiăhàm:
)2,1( arrayarrayCorrel

Vớiăthutătoánăsau:
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă10 HVTH: Lê Hoàng Phúc

(1.10)
Trongăđó:
- X làăcôngăsuấtăphụătảiă24ăgiờăthựcătếăcủaăngày D - i;
-

x

làăcôngăsuấtătrungăbìnhă24ăgiờăthựcătếăcủaăngày D - i;
-

y
làăcôngăsuấtătrungăbìnhă24ăgiờădựăbáoăcủaăngàyăD;
-
Y
làăcôngăsuấtăphụătảiă24ăgiờădựăbáoăcủaăngàyăD.
HàmăCorrelătrảălạiăkếtăquảă làăsựătươngăquanăgiữaăhaiăbiếnămảngă X, Y.ăNếuă
biếnămảng X, Y càngăgingănhauăthìăkếtăquảăcủaăhàmăCorrel càngăgầnă1.ăDoăvyăsauă
khiăsoăsánhă21ăngàyăquáăkhứăvớiăngàyăhinătạiăD sẽătìmăđượcăngàyăcóăhìnhădạngăphụă
tảiăgingănhấtăvớiăngày D,ăgiảăsửăngàyăD - i.
Điăvớiătừngămiền,ăsửădụngăhàmăxuăthếăđểădựăbáoăcôngăsuấtăphụătảiăchoă04ăgiờă
tớiă(từăgiờăH đếnăgiờăH + 3)ăvớiăhàmăFORECAST vàăcúăphápălnhăsau:

)'_,'_,( sxknownsyknownxFORECAST
(1.11)
Trongăđó:
- x làăcôngăsuấtăphụătảiăgiờăH - 1;
-
syknown '_
làăcôngăsuấtăphụătảiă0ηăgiờăquáăkhứăkểătừăgiờăH - 1 củaăngàyă
iD 
;
-
sxknown '_
làăcôngăsuấtăphụătảiă0ηăgiờăquáăkhứăkểătừăgiờăH - 1 củaăngày D.
b. Soăsánhăđồăthịăphụătảiădựăbáoăvớiăđồăthịăphụătảiăquáăkhứ
Sauăkhiăcóăđồăthịăphụătảiădựăbáoătừngămiềnăchoă04ăgiờătới,ătiếnăhànhăsoăsánhăđồă
thịăphụătảiănàyăvớiăđồăthịăphụătảiăquáăkhứătừngămiềnătheoăcácăgiáătrịăCorrelătừăcaoăđếnă

thấpă(soăsánhăbiểuă đồă quáăkhứă cóă dạngăgingănhấtărồiăđếnăcácă biểuăđồăquáăkhứă ítă
gingăhơn).ăQuáătrìnhăsoăsánhănàyăđểăxửălýăcácăsăliuăphụătảiăquáăkhứăcóăthểăbịăsaiă
doăcắtătải,ădoălỗiăSCADAă(khôngăthuăthpăđượcăcácăsăliuăphụătảiăquáăkhứ).
 




22
)()(
))((
),(
yyxx
yyxx
YXCorrel
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă11 HVTH: Lê Hoàng Phúc

c. Hiuăchỉnhălạiăđồăthịăphụătải
Sauăkhiăsoăsánhăđồăthịăphụătảiădựăbáoăvớiăđồăthịăphụătảiăquáăkhứăvàăđồăthịăphụă
tảiăhinătại,ănếuăhàmăCorrelăchoăkếtăquảă<ă0,9ăthìăchoăphépănhânăcácăkếtăquảătươngă
ứngăvớiăhăsăchuyênăgiaăh
chuyen_gia
theoăquyăđịnh:ăă
1,19,0
_

giachuyen

h
.
1.2.1.3 Phngăphápătínhătrựcătip
Nộiădungăcủaăphươngăphápă nàyălàă xácăđịnhă nhuă cầuă đinănĕngăcủaănĕmădựă
báo,ădựaătrênătổngăsảnălượngăkinhătếăcủaăcácăngànhăcủaănĕmăđóăvàăsuấtătiêuăhaoăđină
nĕngăđiăvớiătừngăloạiăsảnăphẩm.ăĐiăvớiănhữngătrườngăhợpăkhôngăcóăsuấtătiêuăhaoă
đinănĕngăthìăđượcăxácăđịnhănhuăcầuăđinănĕngăchoătừngătrườngăhợpăcụăthểă(víădụă
như:ăcôngăsuấtăđinătrungăbìnhăchoămỗiăhộăgiaăđình,ăbnhăvin,…).
uăđiểm:
 Tínhătoánăđơnăgiản
 Ngoàiăyêuăcầuăxácăđịnhătổngălượngăđinănĕngădựăbáoăchúngătaăcònăbiếtă
đượcătỉălăsửădụngăđinănĕngătrongăcácăngànhăkinhătế,ăchẳngăhạnănhưă
đinănĕngădùngăchoăcôngănghip,ănôngănghip,ădânădụng,…ăcũng nhưă
xácăđịnhăđượcănhuăcầuăđinăởăcácăkhuăvựcăđịaălýăkhácănhau.ăTừăđóăcóă
thểăđềăxuấtăphươngăhướngăđiềuăchỉnh,ăquyăhoạchăchoăcânăđi.
Nhượcăđiểm:
 Vicăxácăđịnhămứcăđộăchínhăxácăcủaăphươngăphápănàyăcũngăgặpănhiềuă
khóăkhĕnăvìănóăphụăthuộcăvàoămứcăđộăchínhăxác củaătổngăsảnălượngăcácă
ngànhăkinhătếăqucădânătrongătươngălaiădựăbáoănhưăphụăthuộcăvàoăsuấtă
tiêuăhaoăđinănĕngăcủaămộtăđơnăvịăsảnăphẩmăsảnăxuấtăraăcủaăcácăngànhă
kinhătếăấy.
Doăđó,ăphươngăphápănàyăthườngăđượcăápădụngăđểădựăbáoănhuăcầuăđinănĕngă
choăthờiăgianăngắnăvàătrungăbình.
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă12 HVTH: Lê Hoàng Phúc

1.2.1.4ăPhngăphápăchuyênăgia:ăphươngăphápănàyădựaătrênănhữngăhiểuăbiếtă
sâuăsắcăcủaăcácăchuyênăgiaăgiiăvềăcácălĩnhăvựcăcủaăcácăngànhăđểădựăbáo. Trongălĩnhă

vựcăđinănĕng,ăngườiătaălấyătrungăbìnhătrọngăsăýăkiếnăcủaăcácăchuyênăgiaăphátăbiểuă
vềănĕngălượngăcủaănướcămìnhăđểădựăbáoănhuăcầuăsửădụngăđin.ăVicălấyăýăkiếnăđượcă
tiếnăhànhătheoăcácăbướcăsau:
 Chuyênă giaă choă điểmă theoă từngă tiêuă chuẩn.ă Mỗiă tiêuă chuẩnă cóă mộtă
thangăđiểmăthngănhất.
 Lấyătrọngăsăcủaăcácăýăkiếnăcủaăhộiăđồngătưăvấnăđểătổngăhợp.
Tuyănhiênăphươngăphápănàyăchỉămangătínhăchủăquanănênăđộăchínhăxácăvàăđộă
tinăcyăkhôngăcao.
1.2.1.5ăPhngăphápăhiăquy:
Phươngăphápănàyăxácăđịnhămiătươngăquanăgiữaănhuăcầuătiêuăthụăđină(côngă
suất,ăđinănĕng)ăcủaăphụătảiăvớiăcácăyếuătăảnhăhưởngăquanătrọngă(tĕngătrưởngăkinhă
tế,ăgiáă đin,ăthờiătiết,ătỷăgiá…).ăMiătươngăquanănàyăđượcăphảnăánhăquaăhaiăloạiă
phươngătrìnhănhưăsau:
- Phươngătrìnhădạngătuyếnătính:

i
n
i
i
XaaY .
1
0



(1.12)
Trongăđó:ă
 nălàăsăthngăkêăquáăkhứă(sănĕm,ătháng,ătuần,ăngày);ăă
 a
0

, a
i
làăcácăhăs;ă
 X
i
làă să liuă quáă khứă củaă cácă yếuă tă ảnhă hưởngă quană trọngă (tĕngă
trưởngăkinhătế,ăgiáăđin,ăthờiătiết,ătỷăgiá…);ă
 Yălàăhàmăsăđinănĕng,ăcôngăsuấtăcủaănĕm (tháng,ătuần,ăngày,ăgiờ).
- Phươngătrìnhădạngăphiătuyến:
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă13 HVTH: Lê Hoàng Phúc


an
n
aa
XXXaY
2
2
1
10

(1.13)
Trongăđó:ă
 nălàăsăthngăkêăquáăkhứă(sănĕm,ătháng,ătuần,ăngày);ăă
 a
0
, a

i
làăcácăhăs;ă
 X
i
làăsăliuăquáăkhứă củaă cácă yếuătăảnhăhưởngăquanătrọngă(tĕngă
trưởngăkinhătế,ăgiáăđin,ăthờiătiết,ătỷăgiá…);ă
 Yălàăhàmăsăđinănĕng,ăcôngăsuấtăcủaănĕmă(tháng,ătuần,ăngày,ăgiờ).
Dạngăphươngătrìnhă2ăcóăthểăđưaăvềădạngăphươngătrìnhă1ăbằngăcáchălấyălogarită
2ăvế.ăVicălựaăchọnăhàmăhồiăquyăđượcătiếnăhànhătrênăcơăsởăsoăsánhăcácăhăsătươngă
quan,ăhăsătươngăquanăcủaădạngăphươngătrìnhănàoălớnăthìăchọnădạngăphươngătrìnhă
đó.
1.2.1.6 PhngăphápăsanăbngăhƠmămũ
Trongăphươngăphápănày,ămỗiătoánătửăđượcăđặcătrưngăbởiămộtăhàmăhồiăquy (gọiă
làăhàmăxuăthế).ăTrongăcácăhàmăhồiăquyăấy,ăthườngăcácăhăsăđượcăxácăđịnhătheoă
phươngăphápăbìnhăphươngătiăthiểu.ăBảnăthânăphươngăphápănàyăchoătaăcácăhăsă
khôngăđổiăcủaămôăhìnhădựăbáoădựaătrênăcơăsởănhữngăsăliuăquanăsátătrongăquáăkhứ.ă
Sửădụngămôăhìnhănàyăđểătínhădựăbáoăchoătươngălaiăvớiăcácăhăsăhằngăsẽăphạmă
mộtăsaiăsănàoăđóătùyăthuộcăvàoăkhoảngăthờiăgianădựăbáo.ăNếuătầmădựăbáoăcàngăxaă
thìăsaiăsăcàngălớn.ăNgoàiăra,ănhữngăsăliuăgầnăhinătạiăcóăảnhăhưởngăđếnăgiáătrịădựă
báoănhiềuăhơnănhữngăsăliuăởăquáăkhứăxa.ăNóiăcáchăkhác,ătỉătrọngăcủaăcácăsăliuă
điăvớiăgiáătrịădựăbáoăsẽăgiảmătheoăhàmămũăkhiălùiăvềăquáăkhứ.
Phươngăphápănàyădựaătrênănguyênătắcăhiuăchỉnhăcácăhăsăcủaătoánătửădựăbáoă
theoăphươngăphápătruyăứng.
Giảăthuyếtăcóămộtăchuỗiăthờiăgianăy
t
(t=1,2,…, n)ăvàăđượcămôătảăbằngămộtăđaă
thứcăbcăp:ă
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă14 HVTH: Lê Hoàng Phúc


2
2
01
1

! 2! !
p
p
ip
i
t I t
i
a
a
a
y t a a t t t
ip


       

(1.14)
Trongăđóăa
i
,ătă=ă0,1…pălàăcácăhăsăcủaăhàmădựăbáo,ă
t


làăsaiăsăcủaădựăbáo.ă
Dựaăvàoăphươngătrìnhătrênătaăcóăthểădựăbáoăgiáătrịăy
t
tạiăthờiăđiểmă(nă+ăl)ăvớiă
l=1,ă2,ă…,ăL.ăVicăthựcăhinăbáoăgiáătrịăy
t
tạiăthờiăđiểmătă+ălă(vớiătă=ăn)ădựaătheoă
phươngăphápăphânătíchăchuỗiăTaylor :

2
(0) (1) (2) ( )

2! !
p
p
t l t t t t
ll
y y ly y y
p

    
(1.15)
Trongăđóă
()k
t
y
làăđạoăhàmăbcăkătạiăthờiăđiểmăt,ăvàăbấtăcứăđạoăhàmăbcăkănàoă
(k=0,ă1,ă2….,ăp)ăcủaăphươngătrìnhătrênăđềuăcóăthểăbiểuădinăbằngămộtătổăhợpătuyếnă
tínhăcủaătrungăbìnhămũăđếnăbcă(p+1),ăvàătaăcầnăxácăđịnhătrungăbìnhăhàmămũăấy.
Giáătrịătrungăbìnhămũăbcă1ăcủaăchuỗiăy

t
xácăđịnhănhưăsau :

[1]
0
( ) (1 )
n
i
t t i
i
S y y






(1.16)
Trongăđóă

làăhăsăsanăbằngăvớiă0ă<  <ă1,ănóăthểăhinăảnhăhưởngăcủaăcácă
quanăsátăquáăkhứăđếnădựăbáo.ăNếuă tiếnătớiă1,ănghĩaălàăchỉăxétăđếnăquanăsátăsauă
cùng.ăNếuă tiếnăvềă0,ănghĩaălàăxétăđếnăảnhăhưởngăcủaămọiăquanăsátătrongăquáăkhứ.
Giáătrịăhàmămũăbcăkăcủaăchuỗiăy
t
đượcăbiểuădinătheoăbcă[k+1]:

[ 1]
1
1

( ) (1 ) ( )
n
k i k
tt
i
S y S y






(1.17)
Browm.R.G đãăphânătíchăcôngăthứcătruy ứngăđểăxácăđịnhătrungăbìnhămũănhư
sau:

[ ] [ 1] [ ]
1
( ) ( ) (1 ) ( )
k k k
t t t
S y S y S y



  
(1.18)
1.2.1.7 Phngăphápăngoiăsuyătheoăthờiăgian: phương phápănàyănghiênăcứuă
sựădinăbiếnăcủaănhuăcầuăđinănĕngătrongămộtăthờiăgianăquáăkhứăổnăđịnh, tìmăraămộtă
quyălutănàoăđó,ărồiăkéoădàiăquyălutăđóăraăđểădựăbáoătươngălai. Tuyănhiên,ăvicătínhă

LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă15 HVTH: Lê Hoàng Phúc

toánătheoăphươngăphápănàyăkháăphứcătạpăvàăsẽăkhôngăchínhăxácănếuădữăliuăquáăkhứă
bịănhiuăhoặcăquyălutăbịăthayăđổiăđộtăngột.
Giảăsửămôăhìnhăcóădạngăhàmămũănhưăsau:

0
(1 )
t
t
AA


(1.19)
Trongăđó : A
t
ậ làăđinănĕngădựăbáoăởănĕmăthứăt.
A
0
ậ làăđinănĕngăởănĕmăchọnălàmăgc
- làătcăđộăphátătriểnăbìnhăphầnăhàngănĕm.
t ậ thờiăgianădựăbáo.
Đểăxácăđịnhăthừaăsă(1+) chúngătaădựaăvàoăbiểuăthức:

1
1
t

t
A
const C
A


   
(1.20)
Nhưăvyădạngăhàmămũăcóădạngăđơnăgiản,ăphảnăánhăchỉăsăphátătriểnăhàngănĕmă
khôngăthayăđổi.ăCóăthểăxácăđịnhăhằngăsăCăbằngăcáchălấyăgiáătrịătrungăbìnhănhânăchỉă
săphátătriểnănhiềuănĕm:

12
1
.
n
n
n
in
i
C C C C C



(1.21)
Mộtăcáchătổngăquátămôăhìnhădựăbáoăđượcăviếtănhưăsau:

0
t
t

A A C
(1.22)
Lấyălogarită2ătaăđược :
0
log log log
t
A A t C

Đặtăy=logA
t
; a=logA
0
;ăb=logCăthìăphươngătrìnhătrênătrở thành:
Y = a + bt (1.23)
Dùngăphươngăphápăbìnhăphươngăcựcătiểuătaăsẽătìmăđượcăhăsăaăvàăb
uăđiểm:
 Đơnăgiản
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă16 HVTH: Lê Hoàng Phúc

 Cóăthểăápădụngăđểădựăbáoătầmăgầnăvàătầmăxa.
Khuyếtăđiểm:
 Chỉăchoăkếtăquảăchínhăxácănếuătrongătươngălaiăkhôngăcóănhiuăvàăquáă
khứăphảiătuânătheoămộtăquyălut.
1.2.2ăPhngăphápădựăbáoăphătiăhinăđi
Đểăcảiăthinănhượcăđiểmăcủaăcácăphươngăphápădựăbáoăphụătảiătruyềnăthng,ă
cácănhàăkhoaăhọcăđãăứngădụngăkỹăthutădựăbáoăhinăđạiănhư:ăfuzzyălogic (FL),ămạngă
nơron, phép phân tích wavelet,…hay sựăkết hợpăgiữaăcácăphươngăpháp. Cácăphươngă

phápădựăbáoăhinăđạiătrênăngàyăcàngăđượcăquanătâmăvìăkếtăquảădựăbáoăkháăchínhă
xác.
1.2.2.1 PhngăphápădựăbáoăbngăFuzzyălogică(logicămờ)
Hăthngăchuyênăgiaămờălàăchươngătrìnhăkhungătínhătoánădựaătrênămiăquanăhă
giữaăthuyếtămờ,ălutămờănếuăthìăvàăsuyădinămờ.ăCấuătrúcăcủaăsuyădinămờăgồmă3ă
thànhăphầnăthôngădụngănhưăsau:
- Sựălựaăchọnăcơăsởălutămờ
- Cơăsởădữăliuăđịnhărõăhàmăthuộc.ăNhữngăhàmăthuộcănàyăđượcăsửădụngă
trongălutămờ.
- Cơăchếăsuyălunănhữngălutătrênăvàăthuăđượcăngõăraăthựcătếăđángă tină
cy.
Hàmăthuộcăđượcă lựaă chọnăbằngăphươngăphápă thửănghimăvàăsaiăs;ăcóăbnă
dạngăhàmăthuộcăcơăbản: Dạngăhìnhătamăgiác, hình thang, hình Gauss, hình chuông.
*ăTpămờăvƠăhotăđngămờ
HaiătpămờăAăvàăBăvớiăhàmăthuộcătươngăứngălàă
 
x
A

và
 
x
B

,ănhữngătpămờă
nàyăđượcăkếtăhợpăvớiănhauătheoănhiềuăcáchăđểăthuăđượcămongămunăgiáătrịăngõăraă
mongămun.
LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă17 HVTH: Lê Hoàng Phúc

- HợpăgiữaăhaiătpămờăCă=ăAă B:
      
Xxxxx
BABA



,max

- GiaoăcủaăhaiătpămờăCă=ăAă B:
      
Xxxxx
BABA



,max

- TổngăcủaăhaiătpămờăCă=ăAă+ăBă
     
 
 
Xxxxx
BAyxz



,minsup

*ăHăthngălogicămờăđcăsửădngătrongădựăbáoăphăti:

(Nguồn:ăTheoăCraigăStuartăCarlson,ă2012)

 
 
2
2
2
1





x
exf
(1.24)
Trongăđó:
:ătrịătrungăbìnhăcùaăhàmăsuyărộng
:ăđộălchăchuẩnăcủaăhàmăsuyărộng
Vịătrí ()ăvàăđộărộngă()ăcủaămỗiăhàmăthuộcăchoătpămờăngõăvào,ăngõăraăđượcă
chọnătrênăphươngăphápăthửăvà saiăsăđểăđạtăkếtăquảăchínhăxácănhất.
* ngă dngă dựă báoă phă tiă bngă logică mờ: nĕmă 2009,ă bàiă báo:ă “Aă
MethodologyăforăShortăTermăLoadăForecastingăUsingăFuzzyăLogicăandăSimilarity”
E. Srinivas, Amit Jain.
Dựăbáoăphụătảiăđãătrởăthànhămộtăphầnăkhôngăthểăthiếu trongăvicălpăkếăhoạchă
hiuăquả,ăhoạtăđộngăvàăduyătrìămộtăhăthngăđin; tuyănhiên,ăquáătrìnhădựăbáoăphụă
tảiăcóătồnătạiăsaiăsădựăbáoălớnăkhiăcóănhữngăbiếnăđộngănhanhătrongăphụătảiăvàănhită

LUNăVĔNăTTăNGHIPă
2014

GVHD:ăPGS.ăTSăLêăMinhăPhươngăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăăă18 HVTH: Lê Hoàng Phúc

độ.ăTrongătrườngăhợpănày,ădựăbáoăsửădụngăphươngăphápătiếpăcnălogicămờăđãăđượcă
sửădụngăđểăứng phóăvớiăcácăphầnăphiătuyếnăcủaăcácăđườngăcongăphụătảiădựăbáoăvàă
vớiăsựăthayăđổiăđộtăngộtătrongăcácăbiếnăthờiătiếtănhưănhităđộ, độăẩm,…
Theo phươngăphápănày,ăchúngătaăchọnăngàyătươngătựătừănhữngăngàyătrước đóă
choăđếnăngàyădựăbáoăsửădụng;ăcóăthểăcóămộtăsựăkhácăbităđángăkểăgiữaătảiăvàoăngàyă
dựăbáoăvàăvàoănhữngăngàyătươngătự,ămặcădùănhữngăngàyăđượcălựaăchọnălàărấtăgingă
vớiăngàyădựăbáoăvềăthờiătiếtăvàăcácăloạiăngàyăvới.ăVìăvy,ănhữngăngàyătươngătựănhưă
lựaăchọnăkhôngăthểăđượcătính trung bìnhăđểăcóăđượcăphụătảiădựăbáo;ăđểătránhăvấnăđềă
này,ăvicăđánhăgiáăgingănhauăgiữaătảiăvàoăngàyădựăbáoăvàăvàoănhữngăngàyătươngătựă
đượcăthựcăhinăbằngăcáchăsửădụngălogicămờ.
Cáchă tiếpă cnă nàyăđánhă giáă sựă gingă nhauă bằngă cáchă sửă dụngă thôngă tină vềă
ngày dựăbáoătrướcăđóăvàăngàyătươngătựătrướcăđó.ăGiáătrịăđánhăgiáăđạiădinămộtăsă
hiuăchỉnhăchoăđườngăcongătảiătrênămộtăngàyătươngătựănhưăhìnhădạngăvào ngàyădựă
báo.ăSauăkhiătínhătoánăcácăyếuătăđiềuăchỉnhăcácăđườngăcongătảiăvàoănhữngăngàyă
tươngătự,ăphụătảiădựăbáoăthuăđượcăbằngătrungăbìnhăcácăđườngăcongătảiăhiu chỉnhă
vàoănhữngăngàyătươngătự.
 Nhữngăbiếnăảnhăhưởngămu phụ tải.
Phân tích phụ tảiăhàngăthángăvàădữăliuăthờiătiếtăđểătìmăhiểuăcácăbiếnăcóăthểă
ảnhăhưởngăđếnădựăbáoăphụătải.ăPhânătíchădữăliuăchứaăcácăgiáătrịăphụătảiăhàngăgiờ,ă
nhităđộ,ăđộăẩmătrongă7ătháng.ăTrongăgiaiăđoạnăphânătích,ărútăraămiăquanăhăgiữaă
cácăphụătảiăvàăbiếnăthờiătiết.
*ăĐường cong phụ tải: các quan sát từ cácăđường cong phụ tảiănhưăsau:
o Cóătồnătạiămùaăvụăhàngătuầnănhưngăgiáătrịăcủaăhăsăphụătảiălênăxung.ă
o Cácăđườngăcongăphụătảiăcác ngàyătrongătuầnătươngătự.
o Các đườngăcongăphụătảiăvàoăcuiătuần tươngătự.ă

o Nhữngăngàyăđượcăphânăloại: cácăngàyătrongătuần thông thườngă(thứăbaă
- thứăsáu),ăthứăhai,ăchủănht, thứăbảy.