Dự báo phụ tải điện tại Hóc Môn với nguồn năng lượng mặt trời

LỜI CÁM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1. CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ PHỤ TẢI CÔNG TY ĐIỆN LỰC HÓC MÔN

1.1. ĐẶC ĐIỂM TÌNH HÌNH CHUNG

1.2. THỰC TRẠNG VỀ PHỤ TẢI ĐIỆN Ở HUYỆN HÓC MÔN

1.3. KẾ HOẠCH PHÁT TRIỂN NGUỒN ĐIỆN MẶT TRỜI TRÊN ĐỊA BÀN HUYỆN

2. CHƯƠNG II: DỰ BÁO VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

2.1. TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO

2.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN

2.2.1. Phương pháp tính hệ số vượt trước

2.2.2. Phương pháp tính trực tiếp

2.2.3. Phương pháp so sánh đối chiếu

2.2.4. Phương pháp chuyên gia

2.2.5. Phương pháp san bằng hàm mũ

2.2.6. Phương pháp ngoại suy theo thời gian

2.2.6.1. Mô hình Brown

2.2.6.2. Mô hình Bayes

2.2.6.3. Mô hình mạng Neural nhân tạo

2.2.6.4. Mô hình phân tích Wavelet

3. CHƯƠNG III: THU THẬP CÁC SỐ LIỆU PHỤ TẢI VÀ PHÂN TÍCH CÁC SỐ LIỆU THU THẬP ĐƯỢC TRÊN ĐỊA BÀN HUYỆN HÓC MÔN

3.1. NGUỒN DỮ LIỆU

3.1.1. Nguồn dữ liệu về thời tiết

3.1.2. Nguồn về phụ tải điện

3.1.3. Tổ chức xử lý số liệu

4. CHƯƠNG 4: MẠNG NƠRON TOÀN PHƯƠNG SONG TUYẾN VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI

4.1. MÔ HÌNH TOÀN PHƯƠNG SONG TUYẾN MÔ TẢ HỆ THỐNG

4.2. Nhận dạng hệ thống dùng mạng nơron

4.3. Ứng dụng mạng nơron song tuyến trong bài toán dự báo phụ tải

4.4. Xây dựng tập dữ liệu huấn luyện mạng

4.5. Đặc điểm của bài toán dùng phương pháp mạng nơron

4.6. Kiểm tra đánh giá tính chính xác của kết quả qua bài toán dự báo

4.6.1. Dự báo trong 45 ngày

5. CHƯƠNG 5: DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN CHO HỆ THỐNG ĐIỆN HUYỆN HÓC MÔN

5.1. PHÂN TÍCH BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI

5.2. MÔ HÌNH DỰ BÁO NGẮN HẠN

5.2.1. Đặc điểm đồ thị phụ tải huyện Hóc Môn

5.2.2. Ảnh hưởng của yếu tố nhiệt độ đến bài toán dự báo phụ tải ngắn hạn

5.2.3. Ảnh hưởng của yếu tố ngày thường, ngày chủ nhật và ngày thường trong dự báo

5.2.4. Ảnh hưởng của yếu tố nguồn điện mặt trời đến dự báo phụ tải điện

5.2.5. Kết quả dự báo phụ tải khu vực huyện Hóc Môn

5.2.5.1. Lựa chọn mẫu dữ liệu đưa vào luyện mạng

5.2.5.2. Thống kê mẫu và dự báo theo từng giờ trong một ngày

5.2.5.3. Thống kê mẫu 24 giờ liên tục trong nhiều ngày

5.2.5.4. Dự báo 23 thời điểm tiếp theo để đưa ra kết quả công suất ngày

5.2.5.5. Thống kê mẫu và dự báo theo từng tuyến dây

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu

Dự báo phụ tải điện là một yếu tố quan trọng trong việc lập kế hoạch và vận hành hệ thống điện. Tại huyện Hóc Môn, việc dự báo không chỉ giúp quản lý hiệu quả nguồn điện mà còn đảm bảo cung cấp điện ổn định cho các nhu cầu sinh hoạt và phát triển kinh tế. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và áp dụng các phương pháp dự báo phụ tải, trong đó có việc sử dụng năng lượng mặt trời như một nguồn bổ sung cho hệ thống điện. Đặc biệt, việc phát triển các nguồn năng lượng tái tạo như điện mặt trời đang trở thành xu hướng tất yếu trong bối cảnh khan hiếm nguồn năng lượng hóa thạch và nhu cầu tiêu thụ điện ngày càng tăng. Từ đó, dự báo chính xác sẽ giúp các nhà quản lý có những quyết định đúng đắn trong việc phát triển hệ thống điện tại Hóc Môn.

II. Tình hình phụ tải điện tại Hóc Môn

Tình hình tiêu thụ điện năng tại huyện Hóc Môn đã có sự gia tăng đáng kể trong những năm qua. Theo số liệu thống kê, sản lượng điện tiêu thụ hàng năm tăng trưởng trung bình khoảng 7,6%. Sự phát triển này không chỉ đến từ nhu cầu sinh hoạt của người dân mà còn từ sự phát triển của các ngành kinh tế trong khu vực. Đặc biệt, sự gia tăng công suất điện mặt trời lắp đặt trên mái nhà cũng góp phần không nhỏ vào việc giảm áp lực lên hệ thống điện truyền thống. Để đảm bảo cung cấp điện liên tục và an toàn, việc dự báo phụ tải điện là rất cần thiết. Nếu không có những dự báo chính xác, có thể xảy ra tình trạng thiếu hụt điện năng, ảnh hưởng đến đời sống và sản xuất.

III. Phương pháp dự báo phụ tải điện

Luận văn sử dụng phương pháp mạng Neural để dự báo phụ tải điện tại huyện Hóc Môn. Phương pháp này cho phép xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, giúp cải thiện độ chính xác của dự báo. Việc áp dụng mạng Neural trong dự báo phụ tải không chỉ giúp nhận diện các xu hướng tiêu thụ mà còn phản ánh được ảnh hưởng của các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm và sự phát triển của nguồn năng lượng mặt trời. Kết quả dự báo sẽ được so sánh với dữ liệu thực tế để đánh giá tính chính xác và hiệu quả của mô hình. Điều này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về khả năng ứng dụng của công nghệ trong việc dự báo phụ tải điện trong tương lai.

IV. Kết quả dự báo và ứng dụng thực tiễn

Kết quả từ mô hình dự báo cho thấy sự chính xác cao trong việc dự báo phụ tải điện cho khu vực Hóc Môn. Mô hình đã cho thấy khả năng phản ánh chính xác các biến động trong nhu cầu sử dụng điện, đặc biệt là trong các điều kiện thời tiết khác nhau. Việc ứng dụng mô hình này không chỉ giúp công ty điện lực Hóc Môn có kế hoạch cung cấp điện hợp lý mà còn tối ưu hóa việc sử dụng nguồn năng lượng tái tạo như điện mặt trời. Qua đó, không chỉ nâng cao hiệu quả kinh doanh mà còn góp phần bảo vệ môi trường. Kết quả nghiên cứu cũng mở ra hướng đi mới cho việc áp dụng công nghệ trong dự báo phụ tải tại các khu vực khác.

V. Kết luận

Dự báo phụ tải điện tại huyện Hóc Môn với sự phát triển của nguồn năng lượng mặt trời là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và có nhiều tiềm năng. Qua việc áp dụng phương pháp mạng Neural, luận văn đã chỉ ra rằng việc dự báo chính xác có thể cải thiện quản lý hệ thống điện và tối ưu hóa việc sử dụng nguồn năng lượng. Những kết quả đạt được không chỉ có giá trị cho huyện Hóc Môn mà còn có thể được áp dụng cho các khu vực khác, nhằm nâng cao hiệu quả và bền vững trong việc phát triển hệ thống điện tại Việt Nam.

Luận văn thạc sĩ: Dự báo phụ tải điện tại công ty điện lực Hóc Môn với nguồn quang điện mặt trời