tailieunhanh - MẠNG NEURON TRONG DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN

Một trong số các bộ phận hợp thành quan trọng của chiến lược phát triển Năng lượng Quốc gia là công tác dự báo nhu cầu tiêu thụ điện. Đã có nhiều phương pháp khác nhau cho bài toán dự báo năng lượng và điện năng. Mặc dù vậy thì dự báo vẫn là một ngành khoa học còn non trẻ với nhiều vấn đề giải quyết. Bài báo này giới thiệu kỹ thuật mạng neuron bằng cách sử dụng giải thuật di truyền để dự báo nhu cầu điện cho 1 tỉnh thuộc đồng bằng Bắc bộ. Các kết. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 3 38 .2010 MẠNG NEURON TRONG Dự BÁO NHU CẦU ĐIỆN NEURON NETWORK IN FORCASTING ELECTRICITY DEMAND Đàm Xuân Hiệp Trường Đại học Điện lực Đoàn Văn Bình Trung tâm KHTN và CNQG TÓM TẮT Một trong số các bộ phận hợp thành quan trọng của chiến lược phát triển Năng lượng Quốc gia là công tác dự báo nhu cầu tiêu thụ điện. Đã có nhiều phương pháp khác nhau cho bài toán dự báo năng lượng và điện năng. Mặc dù vậy thì dự báo vẫn là một ngành khoa học còn non trẻ với nhiều vấn đề giải quyết. Bài báo này giới thiệu kỹ thuật mạng neuron bằng cách sử dụng giải thuật di truyền để dự báo nhu cầu điện cho 1 tỉnh thuộc đồng bằng Bắc bộ. Các kết quả chứng tỏ tính ưu việt hơn hẳn của phương pháp này so với các phương pháp truyền thống khác. ABSTRACT An important part of development strategy in the energy sector of each country is forcasting the electricity consumption demand. There have been many diverse methods for the forcasting of energy and electricity. However forcasting is still a new science which abounds in problems. This paper presents a Neuron Network Technique by using the genetic algorithm to forcast electricity demand in intermedium term of a Northern Delta province. The results showed that this method was more advantageous than other traditional methods. 1. Đặt vấn đề Đa số các phương pháp dự báo đều dựa trên các mô hình thống kê ngoại suy. Thực tế khi tập dữ liệu phức tạp và nhiều chiều thì việc sử dụng các kỹ thuật mô hình hoá thống kê để dự báo sẽ gặp nhiều khó khăn. Ngoài ra dùng các số liệu thống kê sẽ gặp các sai số lớn khi khoảng dự báo dài. Gần đây một kỹ thuật dự báo được nhiều người sử dụng - kỹ thuật mạng neuron lan truyền ngược sai số kết hợp với giải thuật di truyền GAs-Genetic Algorithms . Đây là phương pháp có nhiều ưu điểm - Mạng neuron có khả năng mô hình hoá những dữ liệu phức tạp và nhiều chiều. - Mạng neuron được đóng gói thành một giải pháp hoàn chỉnh. Điều này cho phép mạng neuron được chuẩn bị kỹ càng