Ứng dụng mạng NƠRON xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện năng thành phố quảng ngãi

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
--------------------------------------TRẦN THỊ HOÀI MY

TRẦN THỊ HOÀI MY

ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON XÂY DỰNG
HỆ THỐNG DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NĂNG
THÀNH PHỐ QUẢNG NGÃI
KHOA HỌC MÁY TÍNH
LUẬN VĂN THẠC SĨ
CHUYÊN NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH

K33 QNG
Đà Nẵng – Năm 2019


ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
---------------------------------------

TRẦN THỊ HOÀI MY

ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON XÂY DỰNG
HỆ THỐNG DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NĂNG
THÀNH PHỐ QUẢNG NGÃI

Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Mã số: 60.48.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. Đặng Hoài Phƣơng

Đà Nẵng – Năm 2019


ỜI CẢM ƠN
Trƣ tiên t i xin gửi l i m ơn s u s t i TS Đặng Hoài Phƣơng ngƣ i ã
tận t nh hỉ o và hƣ ng ẫn t i trong suốt qu tr nh th hiện luận v n tốt nghiệp
T i h n thành m ơn
thầy
ã t o iều kiện thuận l i ho t i họ tập
nghiên u và gi p
t i trong qu tr nh họ tập t i trƣ ng.
Cuối ng t i xin gửi l i m ơn t i gi
nh n
và nh ng ngƣ i th n lu n
ên nh ng viên t i trong suốt qu tr nh th hiện luận v n tốt nghiệp.
T i xin h n thành m ơn
Tác giả

Trần Thị Hoài My


ỜI CAM ĐOAN
T i xin m o n:
Nh ng n i ung trong luận v n này là o t i th hiện ƣ i s hƣ ng ẫn tr
tiếp
TS. Đặng Hoài Phƣơng.

Mọi th m kh o ng trong luận v n ều ƣ tr h ẫn r ràng tên t gi tên
ng tr nh th i gi n ị iểm ng ố.
Mọi s o h p kh ng h p lệ vi ph m quy hế ào t o h y gi n tr t i xin hịu
hoàn toàn tr h nhiệm.
Tác giả

Trần Thị Hoài My


MỤC ỤC
MỞ ĐẦU .........................................................................................................................1
1.

Lý o họn ề tài .................................................................................................... 1

2.

Mụ

h và ý nghĩ

ề tài ...................................................................................... 1

h ...............................................................................................................1

a.

Mụ

b.

Ý nghĩ kho học ..................................................................................................1

c.

Ý nghĩ th c tiễn ..................................................................................................1

3.

Mụ tiêu và nhiệm vụ ............................................................................................. 1

a.

Mụ tiêu ................................................................................................................2

b.

Nhiệm vụ ..............................................................................................................2

4.

Đối tƣ ng và ph m vi nghiên

5.

Phƣơng ph p nghiên

u .......................................................................... 2

u ........................................................................................ 2

a.

Phƣơng ph p lý thuyết .........................................................................................2

b.

Phƣơng ph p th c nghiệm ...................................................................................2

6.

Ý nghĩ khoa họ và th c tiễn c

7.

Cấu tr

ề tài ................................................................ 2

a luận v n.............................................................................................. 3

Chƣơng I: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH DỰ BÁO ............................. 4
1.1.TỔNG QUAN VỀ BÀI TỐN DỰ BÁO ................................................................. 4
1.2. TÌNH HÌNH THỰC TẾ NHU CẦU TIÊU THỤ ĐIỆN THÀNH PHỐ QUẢNG
NGÃI. .............................................................................................................................. 5
1.2.1. Hệ thống phụ t i iện thành phố Qu ng Ngãi .....................................................5
1.2.2. Bài to n th c tế nh hƣởng ến phụ t i iện n ng (TP. Qu ng Ngãi) ................9
1.2.3. C

m h nh phƣơng ph p

o phụ t i iện n ng [2] ..................................13

KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 .............................................................................................. 18
Chƣơng II ......................................................................................................................18
MƠ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NĂNG SỬ DỤNG ..........................................19
MẠNG NEURAL NHÂN TẠO ...................................................................................19
2.1. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NEURAL NHÂN TẠO ............................................ 19
2.1.1. Kiến tr

tổng qu t

m t ANN .....................................................................19

2.1.2 M h nh m ng Neur l nh n t o..........................................................................22
2.1.3 M ng truyền thẳng .............................................................................................28
2.1.4 Thuật to n l n truyền ngƣ

(Back-Propagation) .............................................29

2.2. MƠ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NĂNG .................................................... 29


2.2.1. M ng Neur l và phƣơng tr nh hồi quy tuyến t nh trong m h nh
2.2.2. Bài to n
2.2.3. X y

o .........30

o phụ t i iện sử dụng m ng nerur l nh n t o ...........................31

ng cấu tr

m ng ....................................................................................32

2.3.ỨNG DỤNG MẠNG NEEURAL NHIỀU LỚP VÀ THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN
NGƢỢC XÂY DỰNG BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI HỆ THỐNG ĐIỆN .................. 40
2.3.1 C

ƣ

x y

ng ài to n

o phụ t i iện n ng ......................................40

Chƣơng 3 .......................................................................................................................43
XÂY DỰNG, TRIỂN KHAI HỆ THỐNG DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NĂNG ...........43
3.1. XÂY DỰNG CẤU TRÚC PHẦN MỀM MÔ PHỎNG MẠNG NEURAL LAN
TRUYỀN NGƢỢC SAI SỐ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO ĐỈNH VÀ
ĐÁY ĐỒ THỊ PHỤ TẢI ............................................................................................... 43
3.1.1 Cấu tr

m ng Neural d

o phụ t i ỉnh ........................................................43

3.1.2 Cấu tr

m ng Neural d

o phụ t i

3.1.3 D

y .........................................................46

o phụ t i cho m t ngày ất kỳ. .................................................................48

3.2. H n chế c a ng dụng .......................................................................................... 49
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI ......................................................51
A. Kết luận .....................................................................................................................51
B. H n chế .....................................................................................................................51
C. Hƣ ng ph t triển .......................................................................................................51
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................52


ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỰ BÁO PHỤ
TẢI ĐIỆN NĂNG THÀNH PHỐ QUẢNG NGÃI
Họ viên: Trần Thị Hoài My Chuyên ngành: Kho họ m y t nh
Mã số: 60.48.01 Khó : K33QNG. Trƣ ng Đ i họ B h kho - ĐHĐN
Tóm tắt - D
o phụ t i lu n gi v i trò ặ iệt qu n trọng ối v i ngành iện.
D
o phụ t i quyết ịnh kế ho h vận hành kế ho h s n xuất và hƣ ng ầu tƣ ph t
triển trong tƣơng l i.
Qua ph n t h hiện tr ng hiện t i
C ng ty Điện l Qu ng Ngãi t gi thấy
ng t

o iện n ng là
kỳ qu n trọng ối v i C ng ty. Nếu kết qu
o thiếu
h nh x th sẽ ẫn ến hiện tƣ ng ph t triển lƣ i iện kh ng theo kịp hoặ vƣ t qu nhu
cầu th tế. Điều này sẽ g y r hiện tƣ ng thiếu hoặ lãng ph nguồn iện. Để gi m r i ro
ho C ng ty hàng n m lu n nghiên u và ó kế ho h ể ƣ r on số
o s o ho
h nh x nhất. Tuy nhiên v i
h th
o nhƣ hiện n y th ngƣ i
o kh ng thể
nào kh i qu t hết
yếu tố t
ng ến nhu ầu iện n ng. V vậy kết qu
o h
h n sẽ khó h nh x . Để kh phụ t nh tr ng trên ịi hỏi ần ph i ó m t ng ụ
o kho họ hiệu qu và ng tin ậy hơn ho C ng ty.
Trong ài viết này t gi l
họn
o phụ t i iện ƣ th hiện trên hƣơng
tr nh
o huyên ụng ( p ụng M h nh Neural nh n t o và thuật to n l n truyền
ngƣ ) nhằm p ng ƣ yêu về ầu trong
o và phụ vụ tốt ng t lập phƣơng
th vận hành (gi ngày và tuần) t i
C ng ty iện l hiện n y.
Cũng nhƣ
o kh
o phụ t i ũng ph i
vào số liệu thống kê ph n

t h và p ụng
thuật to n ể x
ịnh mối qu n hệ gi phụ t i và
yếu tố nh
hƣởng từ ó th hiện ài to n
o
trên
yếu tố nh hƣởng ó ƣ r kết qu
h nh x nhất. Đối v i yêu ầu
o ở y yếu tố nh hƣởng l n ến kết qu
o
ó là: th i tiết và ồ thị phụ t i
ngày trong tuần (ngày làm việ
nh thƣ ng và
ngày nghỉ).
D vào kết qu
o hƣơng tr nh sẽ ƣ r
nh gi ối v i kết qu
o
từ ó ƣ r kế ho h vận hành hệ thống iện n toàn và kinh tế.
Từ khóa – M ng neur l nh n t o; thuật to n l n truyền ngƣ

.

APPLICATION OF NEURAL NETWORK TO LOAD FORECASTING IN
QUANG NGAI CITY
Abstract - Forecasting load always plays a particularly important role for the electricity
industry. Load forecast determines the operating plan, production plan and future
development investment direction.
By analyzing the current situation of Quang Ngai Electricity Company, the author found

that power forecasting is extremely important for the Company. If the forecast results are
inaccurate, it will lead to the development of the grid without keeping up or exceeding the
actual demand. This will cause a shortage or waste of power. In order to reduce risks for the


Company, every year, research and plan to make the forecast figures are most accurate.
However, with the current forecasting method, forecasters cannot generalize the factors
affecting power demand. Therefore, the forecast results will certainly be difficult to correct.
To overcome this situation requires a more scientific, effective and reliable forecasting tool for
the Company.
In this article, the author chooses the power load forecast made on a dedicated
forecasting program (applying artificial Neural Model and backpropagation algorithm) to
meet the demand for demand in forecasting Good service of operating modes (hours, days and
weeks) at the current power companies.
As with other forecasts, load forecasting must also be based on statistics, analysis and
application of algorithms to determine the relationship between the load and the influencing
factors, thereby performing the problem. The forecast based on the influencing factors gives
the most accurate results. For the forecasted requirements here, the major factor influencing
the forecast results is: weather and load graphs of the days of the week (normal working days
and holidays).
Based on the forecasted results, the program will make assessments of the forecasted
results, thereby providing a safe and economical power system operation plan.
Key words - Artificial neural network (ANN); Backpropagation algorithm


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt
HTĐ
ĐTPT
ANN

PE
LMS
SSE
MSE

Chữ đầy đủ
Hệ thống iện
Đồ Thị phụ t i
Artificial Neural Network (M ng Neural
nh n t o)
Pro essing Elements (C thành phần xử
lý)
Least Means Squares (Trung nh nh
phƣơng tối thiểu)
Sum of Squ res Errors (Tổng
nh
phƣơng số lỗi)
Mean Sum of Squares Errors


DANH MỤC CÁC BẢNG
S
hiệu

T n ảng

Trang

B ng s n lƣ ng iện tiêu thụ c HTĐ Qu ng Ngãi ( ơn vị
t nh kWh)

t ng trƣởng phụ t i
Bảng 1.2 Tố
D liệu phụ t i c a m t tuần làm việc c thành phố Qu ng
Bảng 1.3
Ngãi từ ngày 06/11/2017 ến ngày 12/11/2017
D liệu phụ t i
ngày ặc biệt trong n m so v i
ngày
nh thƣ ng c thành phố Qu ng Ngãi từ ngày 30/4/2017 ến
Bảng 1.4
ngày 3/5/2017
Bảng 1.1

ngày 5/4/2017 ến ngày 8/4/2017

Bảng 3.1

B ng d liệu c

Bảng 3.2

B ng d liệu phụ t i cao nhất c

Bảng 3.3

B ng d
4/2017

liệu phụ t i thấp nhất c

ngày trong th ng 4/2017
ngày trong th ng

7
8
10

11
44
46
46


DANH MỤC CÁC HÌNH
S
hiệu
H nh 1.1
H nh 1.2
H nh 1.3
H nh 1.4
H nh 1.5
H nh 2.1
H nh 2.2
H nh 2.3
H nh 2.4
H nh 2.5
H nh 2.6
H nh 2.7
H nh 2.8
H nh 2.9

H nh 2.10
H nh 2.11
H nh 2.12
H nh 2.13
H nh 3.1
H nh 3.2

T n hình
Biểu ồ thành phần ấu thành phụ t i
Đồ thị phụ t i
ngày ặ trƣng trong tuần
Đồ thị phụ t i
ngày ặ trƣng
Đồ thị phụ t i h i ngày ó nhiệt
kh nh u
Cấu tr
m t m ng Neur l
Kiến tr tổng qu t
ANN
Qu tr nh xử lý th ng tin
m t ANN
M ng Neur l nh n t o
Hàm k h ho t
M ng neur l nhiều l p và truyền thẳng
M ng neur l hồi qui
M ng neur l m t l p
M ng neur l nhiều l p
Họ ó gi m s t
M ng Neur l truyền thẳng nhiều l p
Cấu tr m ng Neur l

L n truyền t n hiệu theo phƣơng ph p
Sơ ồ khối tr nh t
ƣ
thuật to n t o lập m ng l n
truyền ngƣ s i số
Đồ thị
o phụ t i ỉnh
Đồ thị
o phụ t i y

Trang
7
11
12
13
17
19
20
22
24
25
25
26
26
27
28
33
34
39
45

47


1
MỞ ĐẦU
ý do chọn đề tài
N ng lƣ ng iện ngày n y trở thành xƣơng sống trong mọi ng nghệ hiện i,
óng v i trị qu n trọng trong i sống sinh ho t on ngƣ i. Và nhu ầu sử
thiết bị
iện iện tử t i
ơ qu n, ơn vị và gi
nh ngày àng t ng o ặc biệt là
thị. Đồng th i, việc ph t triển kinh tế xã h i i i v i qu tr nh ng nghiệp hó ũng
dẫn ến s gi t ng nhu cầu phụ t i iện.
Nhận th
ƣ c tầm quan trọng ó Lãnh o ngành iện nói hung và C ng ty
Điện l c Qu ng Ngãi nói riêng rất qu n t m ến việ
n ằng n ng lƣ ng tiêu thụ.
Hiện nay, phần l n
C ng ty hi nh nh Điện l c Qu ng Ngãi ều hƣ ó m h nh
& hệ thống d
o phụ t i iện n ng ể phục vụ cho ng t
o nhu cầu iện
n ng trên ị àn ơn vị qu n lý. Do ó vấn ề ài to n d
o nhu ầu tiêu thụ iện
n ng (phụ t i iện n ng) là ài to n ần thiết trong qu tr nh vận hành quy ho h ph t
triển iều khiển tối ƣu hế
m ng iện c a thành phố Qu ng Ngãi.
V vậy t gi ề xuất chọn ề tài: “Ứng dụng mạng Neural xây dựng hệ
th ng dự áo phụ tải điện năng thành ph Quảng Ngãi” nhằm nghiên u x y m

h nh hệ thống d
o phụ t i iện n ng nhằm hỗ tr quy ho h ph t triển và
phòng
phụ t i iện, m b o cung cấp
nguồn iện cho nhu cầu tiêu thụ iện thành phố
Qu ng Ngãi và tỉnh Qu ng Ngãi nói hung ồng th i ho ph p sử dụng tiết kiệm ƣ c
nguồn n ng lƣ ng.
2. Mục đích và ý nghĩa đề tài
a. Mục đích
- Nghiên u, ng dụng m ng Neural nh n t o ể x y ng m h nh
o phụ
t i iện n ng ng n h n cho thành phố Qu ng Ngãi;
- Hiện th hó hệ thống d
o phụ t i iện n ng trên ơ sở m h nh ề xuất
góp phần n ng o hiệu qu trong vấn ề tiết kiệm n ng lƣ ng iện.
b. Ý nghĩa khoa học
- X y ng m h nh
o phụ t i iện n ng
trên m ng Neural nh n t o;
- Kết qu ó thể làm tài liệu tham kh o trong ài to n d
o phụ t i iện n ng.
c. Ý nghĩa thực tiễn
- Hệ thống d
o nhu ầu phụ t i iện n ng sẽ là ng ụ hỗ tr
ng t
o
nhu cầu phụ t i iện n ng c a thành phố Qu ng Ngãi.
- Kết qu d
o a hệ thống này ó ý nghĩ là ơ sở ể kiểm nghiệm nh gi
l i chất lƣ ng kết qu d

o
hƣơng tr nh
o hiện ó.
1.


2
3. Mục ti u và nhiệm vụ
a. Mục ti u
Mụ tiêu h nh
ề tài là nghiên u x y ng hệ thống d
o phụ t i iện
n ng ng n h n cho thành phố Qu ng Ngãi trên ơ sở m h nh m ng Neural nh n
t o. Để th c hiện ƣ c tốt ề tài này th ần ph i t ƣ c nh ng mụ tiêu ụ thể
sau:
- Nghiên u ph n t h
m h nh phƣơng ph p d
o phụ t i iện ã tồn t i;
- Nghiên u, ng dụng m ng Neural nh n t o x y ng hệ thống d
o phụ t i
iện cho thành phố Qu ng Ngãi;
- Hiện th hó hệ thống d
o phụ t i iện n ng trên ơ sở m h nh ề xuất,
triển khai th c tế & nh gi kết qu
t ƣ c.
b. Nhiệm vụ
Để t ƣ c nh ng mụ tiêu trên th nhiệm vụ ặt ra c
ề tài là:
- Nghiên u ph n t h
m h nh phƣơng ph p d

o phụ t i iện n ng;
- Ph n t h ài to n
o phụ t i iện th c tế c a thành phố Qu ng Ngãi;
- Nghiên u, ng dụng m ng Neural nh n t o x y ng m h nh gi i quyết ài
to n nêu trên.
4. Đ i tƣợng và phạm vi nghi n cứu
Trong khu n khổ c a luận v n thu c lo i nghiên u và ng dụng t gi chỉ gi i
h n nghiên u
vấn ề sau:
- Phƣơng ph p th c hiện d
o th ng tin ằng phƣơng ph p hồi quy tƣơng
quan;
- Ứng dụng thuật to n m ng Neural nh n t o ể x y ng hệ thống d
o phụ
t i iện n ng
trên m h nh
o.
- D
o t nh h nh sử dụng iện n ng t i thành phố Qu ng Ngãi v i kho ng d
o ng n h n.
5. Phƣơng pháp nghi n cứu
a. Phƣơng pháp lý thuyết
- Tiến hành thu nhập và ph n t h
tài liệu ó liên qu n ến ề tài;
- Nghiên u m ng Neural nh n t o x y ng m h nh
o phụ t i iện n ng
ng n h n;
- Đ nh gi l a chọn phƣơng ph p gi i quyết vấn ề.
b. Phƣơng pháp thực nghiệm
- X y ng hệ thống d

o phụ t i iện n ng trên ơ sở m h nh ề xuất;
- Triển khai ng dụng ối v i ài to n
o iện n ng thành phố Qu ng Ngãi
và nh gi kết qu
t ƣ c trong th c tế.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
- X y ng m h nh m h nh
o phụ t i iện n ng ng n h n ho thành phố
Qu ng Ngãi trên ơ sở m ng Neur l nh n t o;


3
- Hiện th hó & nh gi hiệu qu c m h nh ề xuất.
7. Cấu trúc của luận văn
Luận v n ƣ tr nh ày o gồm
phần h nh nhƣ s u:
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
MỞ ĐẦU
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN DỰ BÁO
1.1. Nhu cầu th c tiễn về d
o phụ t i iện
1.2. M h nh
o phụ t i iện
1.3. Kết luận
CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN
2.1. Lý thuyết về m ng Neural nh n t o.
2.2. M h nh

o phụ t i iện n ng ng n h n trên ơ sở m ng Neural nh n t o
2.3. Kết luận
CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG, TRIỂN KHAI HỆ THỐNG DỰ BÁO PHỤ TẢI
ĐIỆN NĂNG
3.1. X y ng hệ thống d
o phụ t i iện n ng
3.2. Thử nghiệm và nh gi
3.3. Kết luận
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
PHỤ LỤC
TÀI IỆU THAM KHẢO


4
CHƢƠNG I
NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH DỰ BÁO
1.1. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN DỰ BÁO
1.1.1.
Các khái niệm
1.1.1.1. Khái niệm về dự báo

Thuật ng
o ó nguồn gố từ tiếng Hy L p "Pro" (nghĩ là trƣ ) và
"gnois" ( ó nghĩ là iết) "prognois" nghĩ là iết trƣ .
D
o là s tiên o n ó n
kho họ m ng t nh hất x suất về m
n i ung
mối qu n hệ tr ng th i xu hƣ ng ph t triển
ối tƣ ng nghiên u

hoặ về
h th và th i h n t ƣ
mụ tiêu nhất ịnh ã ề r trong tƣơng
lai [1].
D
o là m t kho họ và nghệ thuật tiên o n nh ng s việ sẽ x y r trong
tƣơng l i trên ơ sở ph n t h kho họ về
liệu ã thu thập ƣ .
Khi tiến hành
ot
n
vào việ thu thập xử lý số liệu trong qu kh và
hiện t i ể x
ịnh xu hƣ ng vận ng
hiện tƣ ng trong tƣơng l i nh vào
m t số m h nh to n họ .
D
o ó thể là m t
o n h qu n hoặ tr gi về tƣơng l i. Nhƣng ể
ho
o ƣ
h nh x hơn ngƣ i t ố lo i trừ nh ng t nh h qu n
ngƣ i
o.
D
o nhằm mụ
h nghiên u nh ng phƣơng ph p luận khoa họ làm ơ sở
cho việ ề xuất
o ụ thể ũng nhƣ việ
nh gi m

tin cậy, m
h nh x
phƣơng ph p
o – nếu d
o s i lệ h qu nhiều về kh n ng
cung cấp và nhu ầu n ng lƣ ng sẽ dẫn ến hậu qu kh ng tốt cho nền kinh tế. Nếu d
o qu thừa về nguồn sẽ ph i huy ng nguồn qu l n làm t ng vốn ầu tƣ ẫn ến
lãng ph vốn ầu tƣ và kh ng kh i th hết ng suất thiết bị ngƣ c l i nếu d
o
thiếu ng suất nguồn sẽ dẫn ến cung cấp iện kh ng
cho nhu cầu c a phụ t i,
gi m tin cậy cung cấp iện g y thiệt h i cho nền kinh tế quố
n.
1.1.1.1. Khái niệm phụ tải điện
Phụ t i là nơi iện n ng sẽ ƣ
iến ổi thành nh ng n ng lƣ ng kh nhƣ
nhiệt n ng qu ng n ng h y ơ n ng nhằm phụ vụ nh ng nhu ầu và mụ
h
ng
on ngƣ i.
D
o phụ t i iện n ng là m t vấn ề qu n trọng trong ng t thiết kế qui
ho h hệ thống iện. Mụ
h
o iện n ng trong tƣơng l i
vào
qu n s t trong qu kh phụ vụ ho ng t qui ho h nguồn lƣ i trong hệ thống
iện phụ vụ ho ng t
iều
hệ thống ( ó kế ho h huẩn ị sẵn sàng p ng

phụ t i).


5
1.1.1.2. Dự báo phụ tải điện năng
D
o phụ t i iện vẫn là m t trong nh ng vấn ề ơ n c ngành iện. Đặc
biệt, d
o h nh x là ần thiết khi thiết lập h p ồng gi
nhà ung ấp và
ngƣ i tiêu ng iện. Nếu iện ph n phối thấp hơn nhu ầu, sẽ dẫn ến cung cấp iện
kh ng
cho nhu cầu kh h hàng gi m
tin cậy cung cấp iện g y thiệt h i cho nền
kinh tế. Mặt kh
khi ung ấp n ng lƣ ng o hơn nhu ầu th c tế nhà ung ấp
ũng ph i chịu thêm hi ph .
Hiện nay, thị trƣ ng iện và iện n ng trở thành m t mặt hàng ể mu và n
theo gi
thị trƣ ng. Điện ƣ ph n iệt v i
s n phẩm hàng hó kh nh kh
n ng p ng nh nh hóng nh ng biến ổi c a nhu cầu t i mọi th i iểm và hầu nhƣ
kh ng thể d tr ƣ . Do ó vấn ề d
o phụ t i m t
h h nh x
ũng nhƣ
toàn
kh u s n xuất, truyền t i, ph n phối, ph i lu n ở t nh tr ng sẵn sàng p
ng nhu cầu phụ t i là yếu tố ơ n nh hƣởng ến hiệu qu phục vụ kh h hàng a
hệ thống. D

o phụ t i trong iều kiện ó sẽ óng v i trò qu n trọng hàng ầu trong
việ h nh thành gi
n iện. Và
h n ng qu n trọng trong kế ho ch vận hành
HTĐ nhƣ ph n phối nguồn m t
h kinh tế, hiệu qu lên kế ho ch b o ƣ ng và sửa
ch
thƣ ng ƣ c th c hiện nh việc d
o phụ t i iện n ng v vậy d
o phụ t i
iện n ng óng v i trò ặc biệt quan trọng ối v i iều
viên nh ng ngƣ i ho ch
ịnh kế ho h lên phƣơng th c vận hành HTĐ.
D
o phụ t i ài h n (kho ng 10-20 n m) nhằm mụ
h ung ấp d liệu cho
ng t quy ho h và ầu tƣ ph t triển HTĐ. Còn
o phụ t i ng n h n (trong
vịng 30 ngày) ó nhiệm vụ m b o vận hành HTĐ n toàn và kinh tế. Đối v i d
o
ài h n ó t nh hất chiến lƣ th hỉ nêu lên nh ng phƣơng hƣ ng ph t triển ch yếu
mà kh ng yêu ầu x
ịnh chỉ tiêu ụ thể.
1.2. TÌNH HÌNH THỰC TẾ NHU CẦU TIÊU THỤ ĐIỆN THÀNH PHỐ
QUẢNG NGÃI.
1.2.1.

Hệ th ng phụ tải điện thành ph Quảng Ngãi

 Giới thiệu chung về HTĐ thành phố Quảng Ngãi

Hệ thống iện thành phố Qu ng Ngãi t ầu ph
ƣ t nh từ xã B nh
Ch nh – Huyện B nh Sơn – Thành phố Qu ng Ngãi ến ph n m Thị trấn S Huỳnh
– Huyện Đ Phổ - Thành phố Qu ng Ngãi và mở r ng lên hƣ ng t y Huyện Sơn Hà
gi p v i Ngọ Tem – Kon Tum. Đị h nh tr i ài ọ theo nằm s t
iển và ũng
ó nhiều ồi n i h nh v vậy ó s hênh lệ h về ng suất phụ t i ở
v ng. Phụ
t i h yếu tập trung ở thành phố và
huyện ồng ằng ó
khu ng nghiệp
ph t triển. T i v ng này th phụ t i o iểm và thấp iểm s hênh lệ h kh ng l n….
Đối v i
huyện miền n i và
huyện hỉ s n xuất n ng nghiệp th s hênh lệ h
kh
o v phụ t i vào th i gi n o iểm h yếu là phụ t i sinh ho t iều này g y
khó kh n trong việ vận hành kinh tế hệ thống iện. Vào thấp iểm
hệ thống th


6
kh ng kh i th
o ƣ
nguồn iện rẻ tiền òn vào l
o iểm
hệ thống
ph i h y
nguồn iện t tiền ể ph ỉnh và òn ph i h n hế phụ t i vào o
iểm o nguồn iện kh ng p ng ƣ nhu ầu

phụ t i.
Thành phần phụ tải điện là phụ t i iện ƣ ph n lo i theo ơ ấu tiêu thụ iện
o gồm: C ng Nghiệp - X y ng Thƣơng m i - Dị h vụ N ng nghiệp - L m
nghiệp - Th y s n Sinh ho t Nhà hàng - Kh h s n và
ho t ng kh .
D vào ng s n lƣ ng iện tiêu thụ
HTĐ Qu ng Ngãi ( ng 1.1) thấy
ƣ thành phần phụ t i C ng nghiệp & x y ng Qu n lý & tiêu ng hiếm 90%
tổng ng suất phụ t i.


7
Bảng 1.1: B ng s n lƣ ng iện tiêu thụ
Năm
l m nghiệp

N ng
thuỷ s n
C ng nghiệp X y
ng
Thƣơng nghiệp kh h
s n nhà hàng
Qu n lý tiêu ng
Ho t ng kh
Tổng cộng (kWH)

2012

2013

HTĐ Qu ng Ngãi ( ơn vị t nh kWh)

2014

2015

2017

2017

3.260.489

3.246.368

3.513.135

5.586.070

10.144.960

18.714.393

218.075.455

219.281.655

224.886.843

273.678.727

303.865.314

340.702.231

16.988.802

18.463.713

21.176.083

30.247.501

49.924.762

59.248.220

391.065.907
21.712.314
651.102.967

421.025.968
22.777.985
684.795.689

469.366.471
25.121.591
744.064.123

486.241.729
29.256.680

825.010.707

525.706.321
32.908.968
922.550.325

559.058.792
34.462.334
1.012.185.970

Hình 1.1: Biểu ồ thành phần cấu thành phụ t i


8
Bảng 1.2: Tố
Năm
S n
lƣ ng
iện tiêu thụ 608.116.399
(kWh)
T c độ tăng
trƣởng (%)

2012
651.102.967

7,07%

t ng trƣởng phụ t i

2013

2014

2015

2017

2017

684.795.689

744.064.123

825.010.707

922.550.325

1.012.185.970

5,17%

8,65%

10,88%

11,82%

9,72%

Nh n tố quyết ịnh việ huy ng nguồn iện h nh là phụ t i o iểm và trong khi ó phụ t i thấp iểm l i gi v i trò qu n
trọng trong việ quyết ịnh phối h p và iều hỉnh
nguồn iện nh m m o vận hành kinh tế. Ch nh v vậy việ
o h nh
x phụ t i ó ý nghĩ hết s qu n trọng trong ài to n vận hành kinh tế hệ thống iện ũng nhƣ i t o thiết kế hệ thống ung ấp
iện gi m thiểu ƣ tổn thất ng suất và iện n ng. Đặ iệt việ
o phụ t i o iểm h nh x m ng l i l i h và hiệu suất
sử ụng n ng lƣ ng ho kh h hàng tr nh t nh tr ng thiếu ng suất gi
o iểm.


9
1.2.2.

Bài toán thực tế ảnh hƣởng đến phụ tải điện năng (TP. Quảng Ngãi)

D
o phụ t i iện n ng là m t vấn ề qu n trọng trong ng t thiết kế quy
ho h hệ thống iện. Mụ
h
o iện n ng trong tƣơng l i
vào qu n s t
trong qu kh phụ vụ ho ng t qui ho h nguồn lƣ i iện phụ vụ ng t
iều
hệ thống. V vậy việ
o phụ t i iện n ng óng v i trị rất qu n trọng
trong ngành iện
nƣ t nói hung và ũng nhƣ TP Qu ng Ngãi.
Bài to n
o phụ t i iện n ng ó thể hi làm

nhóm: ài h n trung h n
và ng n h n.
D
o phụ t i iện n ng ài h n là kho n từ 1 – 10 n m. V i kho n th i gi n
này ần ho việ quy ho h x y ng
nhà m y
ƣ ng y truyền t i và ph n
phối iện.
D
o phụ t i iện n ng trung h n là
o ho kho n th i gi n gi 1 th ng
và 1 n m. Lo i
o này thƣ ng ƣ
ng ể x
ịnh thiết ị và lƣ i iện sẽ l p
ặt hoặ thiết lập
h p ồng trong thị trƣ ng iện.
D
o phụ t i iện n ng ng n h n ó h i lo i:
- D
o rất ng n h n d
o ho vài ph t s p t i và ƣ
ng ho iều
khiển nguồn ph t t
ng.
- D
o ng n h n ƣ c lập d
o ho 1 gi ến 168 gi t i. Kết qu d
o
phụ t i ng n h n ch yếu ng ho

mụ
h thiết lập biểu ồ ph t iện.
Trong th i gi n này ng ty Điện l c ph i ƣ r kế ho h kinh o nh iện,
kế ho ch b o ƣ ng hoặc kế ho h iều khiển phụ t i ể tối thiểu hó hi
ph .
D vào
nhu ầu
o phụ t i iện n ng và n
vào th i gi n
o th
ó thể hi thành h i lo i
o phụ t i ph n iệt trong vận hành và lập quy ho h
hệ thống iện: trong quy ho h
hệ thống iện ó thể p ụng
o ài h n
và
o trung h n. Tuy nhiên trong iều kiện th tế
TP. Qu ng Ngãi hỉ ó
thể p ụng ài to n
o ng n h n.
C yếu tố nh hƣởng ến phụ t i iện n ng
thành phố Qu ng Ngãi: Để ƣ
r ƣ phƣơng ph p
o phụ t i m t
h tối ƣu ho HTĐ thành phố Qu ng Ngãi
th ần ph i ph n t h ƣ
yếu tố nh hƣởng ến phụ t i.
Qu
số liệu thống kê và th tế vận hành ho thấy phụ t i HTĐ phụ thu
vào

yếu tố s u:
- Th c ngày trong tuần;
- C ngày ặc biệt trong n m;
- Th i tiết trong ngày;
- Kế ho ch sửa ch a l n trong ngày ó t iện.


10
 Phụ tải điện năng phụ thuộc vào thứ của ngày trong tuần: Nh n vào ng 1.3 &
ồ thị h nh 1.2 t ó thể thấy: gi trị phụ t i gi trong
ngày làm việ thƣ ng
o hơn phụ t i gi c
ngày nghỉ trong tuần. Và ó quy luật gi a phụ t i và
ngày trong tuần:
- Đồ thị phụ t i iện n ng
ngày làm việ thƣ ng ó ng gần giống
nhau;
- Phụ t i iện n ng trong ngày nghỉ cuối tuần gi m.
Bảng 1.3: D liệu phụ t i
m t tuần làm việ
thành phố Qu ng Ngãi từ
ngày 06/11/2017 ến ngày 12/11/2017
Giờ

01h00
02h00
03h00
04h00
05h00
06h00

07h00
08h00
09h00
10h00
11h00
12h00
13h00
14h00
15h00
16h00
17h00
18h00
19h00
20h00
21h00
22h00
23h00
24h00
SL ngày:

Công suất phụ tải Công suất phụ tải Công suất phụ tải Công suất phụ tải Công suất phụ tải Công suất phụ tải Công suất phụ tải
ngày 6/11/2017 ngày 7/11/2017 ngày 8/11/2017 ngày 9/11/2017 ngày 10/11/2017 ngày 11/11/2017 ngày 12/11/2017

53,2
52,2
52,9
54,1
58,9
75,2
74,9

82,4
87,1
98,2
89,3
78,7
77,3
86,4
94,6
110,5
121,8
121
115,7
97,2
88
78,4
75,1
68,9
1.994.645

67,7
67,3
67,9
68,5
75,2
93,3
91,1
100,5
110,4
125,8
121,1

103,9
111,4
123
120,1
127,4
140,9
144,6
135,7
123,9
113,8
101,4
90
83,9
2.452.127

82,4
83,3
83,6
86,6
88,8
107,5
97,7
111,4
119,6
127,8
119
101,9
102,3
113,1
116,2

129,8
153,9
154,3
137
129,5
118,8
105,6
96,5
91,2
2.707.591

82,7
81,4
85,7
87
96
110,4
109,3
121,4
132,8
144,3
134,9
112
122,9
125,2
129,1
138,7
161,8
146,7
133,2

127,2
117,1
103,9
92,3
88,5
2.788.319

83,8
81,7
82,5
87
92,2
109,3
99,9
118,5
124,3
102,9
127,2
108,3
109,46
121,3
127,7
141,1
150,3
158,5
145,4
133,1
124
110,2
98,2

94
2.764.186

92
88,3
90,1
91,4
96,7
110,83
105,8
112,7
124,5
134,3
120,1
105,3
106,2
108,5
118,5
134,4
151,8
153,1
135,6
129,3
120,5
106,8
95,4
87,8
2.747.014

86,7

85,9
86,4
95
93,8
106,3
100,5
108,1
115,6
131,3
120,7
105,9
105,8
111,2
115,5
125,6
138
153,9
141,8
134,4
122,5
108,2
97,2
91,3
2.668.156


11

200
150

100
50
0
01h00
02h00
03h00
04h00
05h00
06h00
07h00
08h00
09h00
10h00
11h00
12h00
13h00
14h00
15h00
16h00
17h00
18h00
19h00
20h00
21h00
22h00
23h00
24h00

Công suất MW

Đồ thị phụ tải các ngày đặc trưng trong tuần

Axis Title
ngày 6/11/2017

ngày 7/11/2017

ngày 8/11/2017

ngày 9/11/2017

ngày 10/11/2017

ngày 11/11/2016

ngày 12/11/2016

Hình 1.2: Đồ thị phụ t i

ngày ặ trƣng trong tuần

 Phụ tải điện năng phụ thuộc vào Các ngày đặc biệt trong năm như: ngày
30/4-1/5, 2/9, tết t y và tết cổ truyền… Từ b ng 1.4 & ồ thị 1.3 ó thể nhận x t rằng
phụ t i iện n ng
ngày này gi m ng kể so v i
ngày nh thƣ ng trong n m.
V vậy d
o phụ t i iện n ng ho
ngày ặc biệt này kh ng ƣ
p ụng nhƣ

ngày th ng thƣ ng mà ph i t h iệt bằng phƣơng ph p riêng
vào s th y ổi
phụ t i iện n ng c
ngày này so s nh gi
n m trƣ c ó.
Bảng 1.4: D liệu phụ t i
ngày ặc biệt trong n m so v i
ngày nh thƣ ng
c thành phố Qu ng Ngãi từ ngày 30/4/2017 ến ngày 3/5/2017
Giờ
01h00
02h00
03h00
04h00
05h00
06h00
07h00
08h00
09h00
10h00
11h00
12h00
13h00
14h00
15h00
16h00

Công suất phụ tải (MW)
Ngày 30/4/2017
82,6

80,4
81,7
83
91,3
95,9
92,4
102,9
111,6
135,1
128,6
108,7
109,1
110,1
107,9
114,1

Ngày 1/5/2017
87,8
86,2
85,8
88,2
97,5
88,1
93,2
98,8
105,3
119,1
111,6
105,6
104

103,1
101,4
109,3

Ngày 2/5/2017
91,9
88,9
90,9
92,5
100,2
103,1
102,8
119
130,9
144,9
132,8
121,8
126
129,7
132,2
131,9

Ngày 3/5/2017
103,6
102,4
103,3
103,6
117,2
115,5
117

139,5
154
160,4
153,5
137,7
134,3
151,9
152,9
155,1


12
Công suất phụ tải (MW)

Giờ
17h00
18h00
19h00
20h00
21h00
22h00
23h00
24h00
S ngày:

Ngày 30/4/2017
123,7
142,1
145,8
140,2

124,4
116,9
103,5
96,9
2.505.637

Ngày 1/5/2017
117,6
123,9
136,7
125,7
112,9
115,6
102,9
98,2
2.550.584

Ngày 2/5/2017
135,3
140,9
151,2
141,5
142,4
128,9
118,9
110,3
2.920.439

Ngày 3/5/2017
157,2

160
164,6
163,2
157,7
130,4
127,3
121
3.317.884

Đồ Thị Phụ Tải
180
160
140

Công suất
phụ tải (MW)

120
100

Công suất
phụ tải (MW)

80

Công suất
phụ tải (MW)

60
40

Cơng suất
phụ tải (MW)

20
0

Hình 1.3: Đồ thị phụ t i

ngày ặ trƣng

 Phụ tải điện năng phụ thuộc vào Thời tiết trong ngày như: nhiệt
ẩm
tố
gió, hƣ ng gió & ƣ ng
nh s ng .. Trong
th ng số nêu trên th nhiệt
là yếu tố nh hƣởng nhiều nhất ến phụ t i iện n ng. V ụ ặ iểm miền Trung vào
m h nhiệt
o n ng nóng ngƣ i n sử ụng nhiều qu t và iều hò nên phụ t i
vào m này rất o ( ồ thị h nh …).


13
Đồ thị phụ tải
200

Cơng suất phụ tải (MW)

180

160
140
120
100

18-26 độ

80

26-40 độ

60
40
20
0

Hình 1.4: Đồ thị phụ t i h i ngày ó nhiệt

kh

nh u

 Ngồi ra, phụ tải điện năng cịn phụ thuộc vào nhiều yếu tố chủ quan &
khách quan khác như: Kế hoạch sửa chữa lớn trong ngày có cắt điện. Trong ngày ó
kế ho ch sửa ch a l n (c t iện ƣ ng y ng vận hành ể k o ƣ ng y m i, sửa
ch a tr m 220Kv, 500Kv …) ph i c t t i diện r ng dẫn ến iện n ng tiêu thụ vào
ngày này gi m ng kể. D
o phụ t i iện n ng nh ng ngày này ph i t nh to n khấu
trừ phụ t i iện n ng gi m do ngừng cấp iện. D ng c
ồ thị phụ t i iện n ng trong

ngày ó t iện diện r ng ũng m ng ặ th riêng th y ổi t y thu vào th i gian,
v ng miền c t iện.
Ph n t h
liệu th tế về phụ t i iện n ng
iện l TP. Qu ng Ngãi
ó thể thấy rằng nhiệt
m i trƣ ng ặ th
ngày trong tuần ngày lễ ngày
tết là
yếu tố nh hƣởng nhiều nhất ến gi trị phụ t i iện n ng ng n h n.
1.2.3. Các mơ hình, phƣơng pháp dự áo phụ tải điện năng [2]
Theo th i gian d
o ph n r
lo i d
o s u:
- D
o ng n h n (tầm ng n): Th i gian từ 1 ến 2 th ng.
- D
o h n vừa (tầm trung): Th i gian từ 3 ến 10 n m.
- D
o ài h n (tầm xa): th i gian từ 15 ến 20 n m ó t nh hất chiến
lƣ c.
Ngồi r ịn ó
o iều
v i th i gian d
o theo gi trong ngày tuần,
… ể phục vụ ho ng t
iều
hệ thống.
Sai số ho ph p ối v i từng lo i d

o nhƣ s u:
- D
o tầm ng n và tầm trung: từ (5-10) %,
- Đối v i d
o ài h n 5-15 % (thậm h ến 20%),
- Còn
o iều
th ho ph p (3-5) %.


14
1.2.3.1. Phương pháp tính hệ số vượt trước
Phƣơng ph p này ho iết khuynh hƣ ng ph t triển c a nhu cầu tiêu thụ iện
n ng so v i nhịp
ph t triển c a nền kinh tế quố
n.
* Trong thời gian từ năm 2012 đến năm 2017, sản lượng công nghiệp và xây
dựng của thành phố Quảng Ngãi tăng 120%, còn sản lượng điện năng tiêu thụ cũng
trong khoảng thời gian đó là 123.88%.
Như vậy hệ số vượt trước là:

D vào hệ số k t x
ịnh ƣ
iện n ng tiêu thụ ở n m
o. Phƣơng ph p
này ó nhiều sai số do nh ng nguyên nh n s u:
- Suất tiêu h o iện n ng ngày àng gi m ( ối v i m t s n phẩm) o ng
nghệ ngày àng o và qu n lý ngày àng tốt hơn.
- Điện n ng ngày àng sử dụng trong nhiều ngành kinh tế và nhiều ịa
phƣơng.

- Cơ ấu kinh tế thƣ ng xuyên th y ổi.
1.2.3.2. Phương pháp tính trực tiếp
N i dung c phƣơng ph p là x
ịnh iện n ng tiêu thụ c n m
o a
trên tổng s n lƣ ng kinh tế c
ngành ở n m
o và suất tiêu h o iện n ng
ối v i từng lo i s n phẩm, m tiêu h o a từng h gi
nh…Phƣơng ph p này
ƣ
p ụng ở
nƣ
ó nền kinh tế ph t triển ổn ịnh ó kế ho h kh ng ó
kh ng ho ng.
 Ƣu iểm c phƣơng ph p là: t nh to n ơn gi n, cho ta biết ƣ c tỉ lệ sử
dụng iện n ng trong
ngành kinh tế nhƣ ng nghiệp n ng nghiệp n
dụng v.v…và x
ịnh ƣ c nhu cầu iện n ng ở từng ị phƣơng (sử
dụng thuận tiện trong qui ho ch).
 Nhƣ
iểm: M
h nh x phụ thu c nhiều vào việc thu thập số liệu
c
ngành ị phƣơng
o.
Phƣơng ph p này ng ể d
o tầm ng n và tầm trung.
1.2.3.3. Phương pháp ngoại suy theo thời gian

N i dung c phƣơng ph p là t m quy luật ph t triển c
iện n ng theo th i
gian d vào số liệu thống kê trong m t th i gi n qu kh tƣơng ối ổn ịnh, rồi k o
ài quy luật ó r ể d
o ho tƣơng l i.
V ụ: M h nh ó ng mũ nhƣ s u:
At = A0 (1+ t
(1-1)
Trong ó: - tố
ph t triển nh qu n hàng n m
- t: th i gian d
o
- A0: iện n ng ở n m họn gốc
- At: iện n ng
o ở n m th t. At+1