Tổng quan luận án

Dự báo điện năng giữ vai trò thiết yếu đối với công tác quy hoạch, điều hành kinh tế và vận hành an toàn hệ thống điện. Việc không thực hiện hoặc dự báo thiếu chính xác sẽ dẫn đến hai hệ quả: thiếu hụt công suất cấp điện hoặc dư thừa công suất phát sinh lãng phí. Trong bối cảnh vận hành Thị trường bán buôn điện cạnh tranh (VWEM) tại Việt Nam theo Thông tư số 45/2018/TT-BCT ngày 15/11/2018 của Bộ Công Thương, các Tổng công ty Điện lực phân phối phải thực hiện công bố bảng chào sản lượng hợp đồng $Q_c$ tháng $N+1$ cho 24 chu kỳ trước ngày 20 của tháng $N$. Tuy nhiên, công tác dự báo phụ tải ngắn hạn (Short-Term Load Forecasting - STLF) tại Việt Nam thời gian qua chưa được quan tâm đúng mức so với dự báo trung và dài hạn. Các công trình trong nước chủ yếu tập trung vào phương pháp luận học thuật, chưa gắn kết sâu với số liệu thực tế, sai số dự báo còn cao và khả năng ứng dụng thực tiễn còn nhiều hạn chế.

Bên cạnh đó, việc sử dụng kết hợp cả lịch dương và lịch âm tại Việt Nam dẫn đến sự sai lệch chu kỳ phụ tải rất lớn trong tháng 01 và tháng 02 (thời điểm diễn ra dịp Tết Nguyên Đán). Các phần mềm thương mại từ nước ngoài gặp nhiều trở ngại khi xử lý giai đoạn này, buộc phải quy đổi trung gian sang tháng thông thường hoặc chấp nhận mức sai số lớn. Đồng thời, các chuỗi số liệu đo đếm phụ tải tự động từ công tơ về hệ thống kho dữ liệu thường xuyên xuất hiện các lỗi (dữ liệu bằng 0, dữ liệu trùng lặp, thiếu dữ liệu, dữ liệu ngoại lai quá cao hoặc quá thấp), trong khi công tác xử lý trước đây hoàn toàn thực hiện thủ công.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án được xác định gồm:

  1. Xây dựng mô hình kết hợp Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (Standardized Load Profiles - SLP) – Hồi quy Vector Hỗ trợ (Support Vector Regression - SVR) để tối ưu giảm thiểu các yếu tố làm ảnh hưởng đến kết quả dự báo phụ tải ngắn hạn và đáp ứng các yêu cầu về dự báo ngắn hạn của Cục Điều Tiết Điện lực (ERAV) – Bộ Công Thương.
  2. Áp dụng giải thuật của mô hình kết hợp Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) – Support Vector Regression (SVR) vào thực tế dự báo ngắn hạn của Tổng công ty Điện lực TP.HCM (EVNHCMC), cung cấp kết quả dự báo cho các nhà quản lý điều hành thị trường điện cạnh tranh, đánh giá, hiệu chỉnh kết quả dự báo $Q_c$, hạn chế các rủi ro và tận dụng được các biến động của thị trường để tính toán chi phí tối ưu nhất cho giá điện.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Phụ tải điện ngắn hạn, các chuỗi số liệu công suất cực đại ($P_{\max}$), công suất cực tiểu ($P_{\min}$), điện thương phẩm ($A_{\text{tổng}}$), các yếu tố khí tượng (nhiệt độ $t^0$), cơ chế giá thị trường điện giao ngay ($SMP$) và hợp đồng sai khác ($CFD$).
  • Phạm vi không gian: Tập trung chính tại Tổng công ty Điện lực TP.HCM (EVNHCMC), đồng thời mở rộng kiểm chứng thuật toán trên dữ liệu của 05 Tổng công ty Điện lực và dữ liệu vận hành Thị trường bán buôn điện Việt Nam của Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc gia (A0).
  • Phạm vi thời gian: Khảo sát chuỗi dữ liệu quá khứ nhiều giai đoạn (1997–2015, 2011–2018), tập dữ liệu kiểm nghiệm đo đếm chi tiết từ ngày 01/01/2014 đến 28/02/2016; thực hiện dự báo theo các chu kỳ 30/60 phút (24/48 chu kỳ/ngày), dự báo theo ngày, tháng, năm và dự báo dài hạn 5–10 năm.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Trên thế giới, các hướng tiếp cận về STLF tập trung vào các vấn đề cốt lõi:

  • Xử lý xu hướng và tính thời vụ: Weron (2006) và Taylor (2008) nhận định STLF không nhất thiết phải mô hình hóa chu kỳ hàng năm mà tập trung vào chu kỳ ngắn hạn theo tuần và ngày dựa trên sai phân bậc nhất. Soares & Mederios (2008) mô phỏng xu hướng tải theo hàm xác định của tổng sản phẩm quốc nội (GDP). Dordonnat et al. (2008) ước tính xu hướng tuyến tính cục bộ cho từng giờ trong ngày, đồng thời mô hình hóa tính chu kỳ năm bằng tổ hợp các hàm sin và cosin trong phân tích Fourier.
  • Xử lý đồ thị phụ tải trong-ngày và trong-tuần: Tồn tại hai hướng tiếp cận chính: mô hình một phương trình cho tất cả các giờ (ARIMA mùa kép, làm mịn số mũ mùa kép của Taylor, 2008) và mô hình đa phương trình độc lập cho 24 giờ trong ngày hoặc mô hình vector có liên hệ chéo (Ramanathan et al., 1997; Cottet & Smith, 2003; Dordonnat et al., 2008).
  • Mô hình hóa tác động phi tuyến của thời tiết: Weron (2006) và Hippert et al. (2001a) chỉ ra nhiệt độ là biến ngoại sinh phổ biến nhất. Mối tương quan phi tuyến giữa phụ tải và nhiệt độ được chứng minh qua các nghiên cứu của Engle et al. (1986), Sailor & Muñoz (1997), Valor et al. (2001), Pardo et al. (2002), Moral-Carcedo & Vicéns-Otero (2005), Cancelo et al. (2008). Để giải quyết tính phi tuyến, Sánchez-Ubeda & Wehenkel (1998) đề xuất mô hình phân đoạn nhiệt độ (vùng lạnh $<15^\circ\text{C}$, vùng trung gian $15–17^\circ\text{C}$, vùng nóng $>17^\circ\text{C}$); Taylor & Buizza (2003) phát triển mô hình học máy kết hợp đa kịch bản.
  • Xử lý các ngày sự kiện và ngày lễ: Ramanathan et al. cùng Moral-Carcedo & Vicéns-Otero (2005) áp dụng các biến phụ để giải quyết các ngày lễ đặc biệt.
  • Kỹ thuật tính toán và học máy: Barakat et al. và El-Keib et al. nghiên cứu phương pháp Winter và mô hình lai làm mịn mũ với phân tích phổ; Box & Jenkins phát triển họ mô hình chuỗi thời gian ARIMA/SARIMA; Liu cùng các tác giả khác nghiên cứu giải mờ centroid trong hệ logic mờ; Hippert et al. ứng dụng mạng nơ-ron truyền thẳng; các công trình áp dụng thuật toán di truyền (GA) để tối ưu trọng số mạng nơ-ron; Breiman (2001) đề xuất thuật toán Rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF) dựa trên kỹ thuật Bagging và cây CART.

Tại Việt Nam, các công trình nghiên cứu về dự báo phụ tải ngắn hạn gồm:

  • Trần Kỳ Phúc (2008), đề tài cấp Bộ Công Thương tại Viện Năng lượng: Nghiên cứu thiết kế mô hình và phần mềm thử nghiệm dự báo đỉnh – đáy – dạng biểu đồ phụ tải ngày sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp lan truyền ngược sai số (MLP) và mạng Kohonen tự tổ chức.
  • Nguyễn Hoàng Việt, Trần Anh Dũng, Nguyễn Quang Thi (2007): Ứng dụng mạng Wavelet trong bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn cho các ngày đặc biệt.
  • Trần Thị Hoàng Oanh, Trần Hoàng Lĩnh, Đồng Sĩ Thiên Châu, Nguyễn Kỳ Tài (2007): Nghiên cứu ứng dụng mạng Neural song tuyến trong dự báo phụ tải điện.
  • Lê Đình Dương: Ứng dụng thuật toán xử lý dữ liệu nhóm (GMDH) xây dựng mạng nơ-ron đa thức bậc hai liên tiếp để dự báo phụ tải.
  • Các nghiên cứu liên quan khác: Võ Thị Thúy Anh (2010) ứng dụng ARIMA dự báo chỉ số VNINDEX; Nguyễn Thế Bảo và Trần Hồng Hà mô hình hóa thống kê tuyến tính chuỗi tốc độ gió từng giờ từ dữ liệu tháng; Nguyễn Ngọc Thiệp ứng dụng ARIMA trong khai phá dữ liệu tài chính chứng khoán.
Nhóm tác giả / Công trình Phương pháp chính Đối tượng / Dữ liệu áp dụng Hạn chế / Điểm luận án khắc phục
Trần Kỳ Phúc (2008) Mạng nơ-ron MLP, Kohonen Biểu đồ phụ tải đỉnh - đáy ngày Chưa tích hợp xử lý dữ liệu lỗi tự động và thị trường điện
Nguyễn Hoàng Việt et al. (2007) Mạng Wavelet Ngày đặc biệt, phụ tải ngắn hạn Chưa giải quyết vấn đề chênh lệch lịch âm - dương
Lê Đình Dương Thuật toán đa thức GMDH Chuỗi thời gian phụ tải Chưa xây dựng biểu đồ chuẩn hóa đơn vị (SLP)
Luận án này Kết hợp SLP và SVR EVNHCMC, VWEM, 05 Tổng công ty Tự động điền dữ liệu thiếu, xử lý triệt để kỳ nghỉ Tết âm lịch

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết là: xây dựng công cụ tự động ước lượng dữ liệu đo đếm bị lỗi/thiếu/ngoại lai bằng kỹ thuật học máy; thiết lập giải thuật sử dụng Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) kết hợp SVR nhằm triệt tiêu ảnh hưởng của sự sai lệch chu kỳ lịch âm – dương (đặc biệt trong tháng 01 và 02); đồng thời tích hợp trực tiếp kết quả dự báo vào quy trình vận hành và kiểm soát rủi ro chi phí theo Thông tư 45/2018/TT-BCT của Thị trường bán buôn điện cạnh tranh Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án xây dựng trên nền tảng lý thuyết phân tích chuỗi thời gian, lý thuyết học máy và các mô hình kinh tế lượng:

  • Phân tích chuỗi thời gian: Chuỗi dữ liệu điện năng được bóc tách thành 4 thành phần: xu hướng ($Trend$), chu kỳ ($Cyclical$), mùa vụ ($Seasonal$) và bất quy tắc ($Irregular$). Luận án sử dụng hai công cụ toán học là hàm tự tương quan (ACF - $\rho_k$) và hàm tự tương quan riêng phần (PACF - $r_{kk}$) để nhận dạng bậc của các mô hình tự hồi quy $AR(p)$, trung bình trượt $MA(q)$, $ARMA(p,q)$, $ARIMA(p,d,q)$ và $SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_s$.

$$\rho_k = \frac{\gamma_k}{\gamma_0} = \frac{E[(Y_t - \mu)(Y_{t-k} - \mu)]}{E[(Y_t - \mu)^2]}$$

$$r_{kk} = \frac{r_k - \sum_{j=1}^{k-1} r_{k-1,j} r_{k-j}}{1 - \sum_{j=1}^{k-1} r_{k-1,j} r_j}$$

Loại mô hình Dạng tiêu biểu của ACF Dạng tiêu biểu của PACF
AR(p) Suy giảm theo số mũ hoặc sóng sin tắt dần Có đỉnh cao đáng kể qua các độ trễ $p$
MA(q) Có đỉnh cao đáng kể qua các độ trễ $q$ Suy giảm theo số mũ
ARMA(p, q) Suy giảm theo số mũ Suy giảm theo số mũ
  • Hồi quy Vector Hỗ trợ (Support Vector Regression - SVR): SVR tìm hàm hồi quy $y(x) = w^T \phi(x) + b$ thông qua việc cực tiểu hóa hàm lỗi $\varepsilon$-insensitive kết hợp tham số chuẩn hóa $C$ và các biến lỏng $\xi_n, \hat{\xi}_n \ge 0$:

$$\min_{w, b, \xi, \hat{\xi}} \frac{1}{2} |w|^2 + C \sum_{n=1}^N (\xi_n + \hat{\xi}_n)$$

với ràng buộc: $$\begin{cases} t_n \le y(x_n) + \varepsilon + \xi_n \ t_n \ge y(x_n) - \varepsilon - \hat{\xi}_n \ \xi_n \ge 0, \quad \hat{\xi}_n \ge 0 \end{cases}$$

Áp dụng hàm Lagrange và điều kiện Karush-Kuhn-Tucker (KKT), bài toán tối ưu đối ngẫu sử dụng hàm nhân Gaussian (RBF Kernel):

$$k(x_i, x_j) = \exp(-\gamma |x_i - x_j|^2)$$

Ba tham số then chốt cần hiệu chỉnh tối ưu trong mô hình SVR gồm: hệ số chuẩn hóa $C$, tham số nhân $\gamma$ và độ rộng vùng không nhạy lỗi $\varepsilon$.

  • Rừng ngẫu nhiên (Random Forest Regression): Sử dụng tập hợp $T$ cây quyết định hồi quy (CART) được xây dựng độc lập trên các tập mẫu Bootstrap (Bagging) từ tập dữ liệu huấn luyện $LS$ ($m$ phần tử, $n$ thuộc tính). Tại mỗi nút, giải thuật chọn ngẫu nhiên $n'$ biến ($n' \ll n$) để phân hoạch tối ưu mà không thực hiện tỉa cành, kết quả đầu ra là trung bình cộng dự báo từ $T$ cây.
  • Lý thuyết xử lý dữ liệu thiếu và ngoại lai: Phân loại cơ chế thiếu dữ liệu theo Rubin (1976) gồm: Thiếu hoàn toàn ngẫu nhiên (MCAR), Thiếu ngẫu nhiên (MAR) và Không thiếu ngẫu nhiên (NAMR). Phân loại phát hiện phần tử ngoại lai theo ba nhóm phương pháp: dựa trên khoảng cách (Distance-Based), dựa trên thống kê (Statistical-Based) và dựa trên độ khác biệt (Deviation-Based).
  • Phương pháp thực nghiệm: Lập trình và mô phỏng các module xử lý dữ liệu, giải thuật học máy trên môi trường phần mềm MATLAB. Sử dụng số liệu thực tế thu thập từ EVNHCMC và Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc gia (A0).

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Tổng quan giới thiệu

Chương này trình bày bối cảnh chung của ngành điện lực và tầm quan trọng của dự báo phụ tải đối với sự phát triển bền vững và cân đối tài chính. Tác giả phân tích các yêu cầu khắt khe của Thị trường bán buôn điện cạnh tranh theo Thông tư 45/2018/TT-BCT, đồng thời chỉ ra các thách thức đặc thù tại Việt Nam: sự chênh lệch chu kỳ phụ tải do lịch âm – dương trong tháng 01 và 02, tác động của biến đổi khí hậu khiến dự báo thời tiết tin cậy bị rút ngắn chỉ còn 5–7 ngày, và thực trạng dữ liệu đo đếm bị gián đoạn, phát sinh sai số. Từ đó, chương xác lập mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu, phương pháp luận nghiên cứu và bố cục tổng thể gồm 6 chương của luận án.

Chương II: Giới thiệu về các phương pháp dự báo thị trường và các kỹ thuật xử lý chuỗi dữ liệu

Nội dung chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết của các phương pháp dự báo và kỹ thuật xử lý dữ liệu:

  • Phương pháp thống kê: Phương pháp bình quân di động, bình quân di động có trọng số, san bằng số mũ giản đơn và san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng (sử dụng độ lệch tuyệt đối bình quân MAD để chọn hệ số $\alpha$), các phương pháp đường khuynh hướng (đường thẳng thống kê, đường thẳng thông thường, đường parabol, đường logarit, đa hồi quy) và phương pháp Box-Jenkins (AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA).

  • Phương pháp chuyên gia: Hệ số vượt trước (hệ số đàn hồi $K$), phương pháp tính trực tiếp theo suất tiêu hao, phương pháp ngoại suy hàm mũ $A_t = A_0(1+\alpha)^t$, phương pháp tương quan và phương pháp đối chiếu so sánh.

  • Trí tuệ nhân tạo và học máy: Logic mờ (Fuzzy Logic với phương pháp giải mờ centroid), Mạng nơ-ron nhân tạo (mạng truyền thẳng Feedforward, thuật toán lan truyền ngược), Thuật toán di truyền (Genetic Algorithms - GA), Hồi quy Vector Hỗ trợ (SVR với hàm nhân Gaussian và hàm lỗi $\varepsilon$-insensitive), và Rừng ngẫu nhiên (Random Forest).

  • Phân tích chuỗi thời gian thực tế: Khảo sát chuỗi số liệu điện thương phẩm EVNHCMC theo tháng từ 1997 đến 2015 (chứng minh tính không tĩnh qua hệ số tự tương quan ACF suy giảm chậm) và giai đoạn 2011–2018 (chứng minh tính mùa vụ 12 tháng qua ACF của chuỗi sai phân bậc 1 tại các độ trễ 0, 12, 24); phân tích chuỗi công suất cực đại $P_{\max}$ tháng 10/2018 (chứng minh tính chu kỳ lặp lại 7 ngày tại các độ trễ 1, 7, 14 của biểu đồ ACF).

  • Kỹ thuật xử lý dữ liệu thiếu và ngoại lai: Phân tích các lỗi đo đếm thường gặp gồm: giá trị bằng 0 (False Zeroes), trùng lặp dữ liệu (Inconsistent/Duplicate), thiếu chuỗi dữ liệu (Missing Data), dữ liệu ngoại lai quá cao hoặc quá thấp (Too High/Too Low). Tác giả đề xuất phương pháp xây dựng đường cong hồi quy bằng giải thuật SVR dựa trên mối quan hệ ràng buộc giữa công suất $P_{\max}$, điện năng tiêu thụ $A_{\text{tổng}}$ và nhiệt độ $t^0$. Thử nghiệm trên chuỗi số liệu thực tế EVNHCMC từ ngày 01/01/2014 đến 28/02/2016 thông qua các kịch bản lỗi: 04 số liệu bằng 0 (ngày 10–13/01/2015), 03 số liệu rỗng (ngày 12–14/02/2015) và 03 số liệu ghi nhận cao bất thường (ngày 05–07/03/2015).

Chương III: Nghiên cứu phụ tải và biểu đồ chuẩn hóa đơn vị

Chương III đi sâu vào phân tích bản chất phụ tải hệ thống điện nhằm bóc tách biểu đồ các thành phần phụ tải, nhận diện phụ tải đỉnh, hệ số phụ tải và độ chênh lệch cao/thấp điểm. Tác giả xây dựng khái niệm Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (Standardized Load Profiles - SLP). Đồng thời, chương trình bày phương pháp ứng dụng kết hợp giữa SLP và SVR để xử lý dữ liệu thiếu ở cấp độ chi tiết 24 chu kỳ/ngày, tạo tiền đề vững chắc cho các module dự báo.

Chương IV: Xây dựng mô hình dự báo ngắn hạn

Chương này tập trung thiết kế và lập trình module phần mềm dự báo phụ tải ngắn hạn (STLF). Luận án đề xuất giải thuật mới kết hợp Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) và Support Vector Regression (SVR) làm hàm dự báo STLF cốt lõi. Để đánh giá tính hiệu quả, tác giả tiến hành thực nghiệm và so sánh đối chuẩn đa mô hình gồm:

  1. Kỹ thuật thống kê: Mô hình SARIMA.
  2. Trí tuệ nhân tạo: Mạng nơ-ron nhân tạo Feedforward (MLP).
  3. Học máy: Rừng ngẫu nhiên (Random Forest).
  4. Mô hình đề xuất: Mô hình kết hợp SLP - SVR.

Các mô hình được kiểm chứng trên bộ dữ liệu vận hành thực tế của 05 Tổng công ty Điện lực tại Việt Nam, từ đó xác lập bộ trọng số tối ưu giúp mô hình SLP - SVR đạt được sai số dự báo thấp nhất.

Chương V: Dự báo trong vận hành thị trường điện cạnh tranh của Việt Nam

Chương V trình bày kết quả ứng dụng mô hình vào thực tế vận hành tại Tổng công ty Điện lực TP.HCM (EVNHCMC). Tác giả thực hiện tính toán các kết quả dự báo dài hạn (5–10 năm), dự báo theo tháng/năm và dự báo ngắn hạn 24/48 chu kỳ cho 365 ngày/năm. Đánh giá sai số dự báo thực tế được thực hiện chi tiết theo từng chu kỳ, ngày, tuần, tháng và năm. Ngoài ra, chương đi sâu phân tích tác động tài chính của giá thị trường biên ($SMP$) và các hợp đồng sai khác ($CFD$) đến kết quả dự báo sản lượng hợp đồng $Q_c$, đưa ra các giải pháp giúp đơn vị phân phối hạn chế rủi ro biến động giá giao ngay và tối ưu hóa chi phí mua điện.

Chương VI: Kết luận

Tổng kết toàn bộ các kết quả nghiên cứu lý thuyết, thuật toán và kết quả ứng dụng thực tế đã trình bày trong luận án; tóm lược các đóng góp mới, nêu rõ các mặt hạn chế và định hướng phát triển tiếp theo của đề tài.

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án đã đạt được các kết quả và đóng góp mới sau:

  • Về mặt phương pháp luận và kỹ thuật xử lý dữ liệu: Nghiên cứu và xây dựng thành công công cụ tự động ước lượng các dữ liệu đo đếm bị lỗi (dữ liệu thiếu, sai sót, ngoại lai) bằng mô hình kết hợp Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) và Support Vector Regression (SVR), thay thế hoàn toàn phương pháp xử lý thủ công trước đây.
  • Về mặt giải thuật dự báo: Xây dựng giải thuật mới sử dụng Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) làm dữ liệu đầu vào cho các module hàm hồi quy SVR. Giải thuật này giải quyết triệt để biến động chu kỳ do sai lệch giữa ngày âm lịch và ngày dương lịch (đặc biệt trong dịp Tết Nguyên Đán thuộc tháng 01 và 02) cũng như các ngày lễ hội truyền thống mà không cần qua khâu quy đổi trung gian phức tạp.
  • Về mặt thử nghiệm đối sánh mô hình: Thực hiện kiểm chứng, so sánh đa mô hình giữa kỹ thuật thống kê (SARIMA), mạng nơ-ron nhân tạo (MLP/Feedforward Networks), Rừng ngẫu nhiên (Random Forest) và SVR trên dữ liệu thực tế của 05 Tổng công ty Điện lực; xác định mô hình SLP - SVR là cấu trúc tối ưu có sai số thấp nhất cho bài toán STLF.
  • Về mặt ứng dụng thực tiễn và kinh tế: Ứng dụng thành công mô hình vào công tác dự báo ngắn hạn tại EVNHCMC theo quy định của Thông tư 45/2018/TT-BCT; cung cấp công cụ định lượng hỗ trợ các nhà quản lý điều hành dự báo chính xác sản lượng hợp đồng $Q_c$, kết hợp phân tích tương tác giữa giá $SMP$ và hợp đồng $CFD$ nhằm giảm thiểu rủi ro tài chính và tối ưu hóa chi phí giá điện.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Các hạn chế được chỉ ra trong văn bản gồm:

  • Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu dự báo thời tiết: Độ chính xác của mô hình chịu ảnh hưởng lớn từ các nguồn số liệu dự báo khí tượng đầu vào. Do tác động của biến đổi khí hậu, các số liệu dự báo thời tiết có độ tin cậy cao hiện nay chỉ duy trì được trong khoảng thời gian ngắn từ 5 đến 7 ngày, gây khó khăn cho việc lập kế hoạch biểu đồ chào giá trước ngày 20 hàng tháng theo quy định thị trường.
  • Phạm vi kiểm chứng dữ liệu: Các phân tích chuyên sâu về thị trường và hiệu chỉnh tham số chi tiết chủ yếu tập trung trên lưới điện của EVNHCMC và tổng hợp tại 05 Tổng công ty Điện lực; chưa bao quát toàn bộ các kịch bản thời tiết cực đoan và đặc thù phụ tải của từng vùng nông thôn biệt lập.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Tích hợp thêm các biến ngoại sinh khí tượng mở rộng (bức xạ mặt trời, độ ẩm, tốc độ gió) khi hệ thống thu thập dữ liệu quan trắc được trang bị đầy đủ và đồng bộ.
  • Hoàn thiện các module thuật toán tự thích nghi để mở rộng ứng dụng cho các giai đoạn tiếp theo của thị trường bán lẻ điện cạnh tranh.

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo cụ thể cho các nhóm đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên ngành Hệ thống điện, Kỹ thuật năng lượng và Khoa học dữ liệu: Tham khảo phương pháp luận kết hợp giữa xử lý chuỗi thời gian và giải thuật học máy SVR/Random Forest; kỹ thuật phân tích ACF/PACF để nhận dạng tính chất phụ tải.
  • Kỹ sư vận hành hệ thống điện và cán bộ làm công tác dự báo tại các Tổng công ty Điện lực (EVNHCMC, EVNNPC, EVNCPC, EVNSPC, EVNHANOI): Ứng dụng giải thuật SLP - SVR để tự động làm sạch số liệu đo đếm công tơ và nâng cao độ chính xác dự báo phụ tải ngắn hạn 24/48 chu kỳ ngày, đặc biệt là giai đoạn Tết Nguyên Đán.
  • Cơ quan quản lý nhà nước và đơn vị điều hành thị trường điện (ERAV, A0): Tham khảo mô hình phân tích mối tương quan giữa sản lượng $Q_c$, giá biên $SMP$ và hợp đồng $CFD$ nhằm hoàn thiện các quy định vận hành thị trường điện bán buôn cạnh tranh.

Câu hỏi thường gặp

1. Khái niệm Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) trong luận án được sử dụng nhằm mục đích gì?
Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) được sử dụng làm bộ dữ liệu đầu vào cho các module xây dựng hàm hồi quy SVR. SLP giúp chuẩn hóa hình thái đồ thị phụ tải 24 chu kỳ/ngày, hỗ trợ công cụ tự động ước lượng dữ liệu đo đếm bị lỗi/thiếu và triệt tiêu sai lệch chu kỳ giữa ngày âm lịch và ngày dương lịch.

2. Tại sao các phần mềm thương mại nước ngoài thường gặp sai số lớn khi dự báo phụ tải tháng 01 và 02 tại Việt Nam?
Do Việt Nam sử dụng song song lịch âm và lịch dương, kỳ nghỉ Tết Nguyên Đán (rơi vào cuối tháng 01 hoặc đầu tháng 02 dương lịch) làm thay đổi đột biến hình dáng đồ thị phụ tải qua các năm. Các phần mềm nước ngoài không có cơ chế xử lý lịch âm nên phải thực hiện quy đổi trung gian sang tháng thông thường rồi quy đổi ngược lại, dẫn đến sai số dự báo gia tăng.

3. Hàm nhân và hàm lỗi nào được áp dụng trong mô hình Support Vector Regression (SVR) của luận án?
Luận án sử dụng hàm lỗi $\varepsilon$-insensitive (chấp nhận độ lỗi bằng 0 nếu độ lệch nằm trong ống $\varepsilon$) kết hợp với hàm nhân Gaussian (RBF Kernel) $k(x_i, x_j) = \exp(-\gamma |x_i - x_j|^2)$. Ba tham số cần tối ưu hóa là hệ số chuẩn hóa $C$, tham số nhân $\gamma$ và độ rộng ống $\varepsilon$.

4. Chuỗi số liệu thực tế nào được sử dụng để kiểm nghiệm kỹ thuật xử lý dữ liệu thiếu và ngoại lai trong Chương II?
Tác giả sử dụng chuỗi số liệu đo đếm hoàn chỉnh tại EVNHCMC từ ngày 01/01/2014 đến 28/02/2016 và chủ động thiết lập các kịch bản lỗi: 04 số liệu bằng 0 (ngày 10–13/01/2015), 03 số liệu rỗng (ngày 12–14/02/2015) và 03 số liệu ghi nhận cao bất thường (ngày 05–07/03/2015) để kiểm chứng khả năng khôi phục của SVR qua biến $P_{\max}, A_{\text{tổng}}$ và nhiệt độ $t^0$.

5. Cơ sở pháp lý chính điều chỉnh hoạt động dự báo phụ tải trong thị trường điện được luận án căn cứ là gì?
Luận án căn cứ trực tiếp vào Thông tư số 45/2018/TT-BCT ngày 15 tháng 11 năm 2018 của Bộ Công Thương về Quy định vận hành Thị trường bán buôn điện cạnh tranh và các yêu cầu kỹ thuật dự báo của Cục Điều Tiết Điện lực (ERAV).

Kết luận

Luận án đã giải quyết bài toán dự báo phụ tải điện ngắn hạn (STLF) phục vụ vận hành Thị trường bán buôn điện cạnh tranh Việt Nam thông qua việc đề xuất mô hình kết hợp Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) và Support Vector Regression (SVR). Công trình đã xây dựng thành công công cụ tự động khôi phục dữ liệu đo đếm bị lỗi và khắc phục triệt để sai số dự báo do yếu tố Tết âm lịch trong các tháng đầu năm. Kết quả nghiên cứu được kiểm chứng trên dữ liệu thực tế của EVNHCMC và 05 Tổng công ty Điện lực, cung cấp giải pháp khoa học hỗ trợ tối ưu hóa kế hoạch chào giá hợp đồng $Q_c$ và kiểm soát rủi ro tài chính theo quy định của Bộ Công Thương.