Tổng quan nghiên cứu

Dự báo phụ tải điện luôn giữ vai trò đặc biệt quan trọng trong ngành điện lực, ảnh hưởng trực tiếp đến kế hoạch vận hành, sản xuất và đầu tư phát triển trong tương lai. Theo báo cáo của ngành điện, việc dự báo chính xác phụ tải giúp đảm bảo cung cấp điện liên tục, ổn định, đồng thời giảm thiểu áp lực lên hệ thống và tối ưu hóa chi phí vận hành. Nghiên cứu tập trung xây dựng mô hình dự báo phụ tải điện ngày cho Công ty Điện lực Đồng Tháp trong giai đoạn 2015-2019, nhằm đáp ứng yêu cầu vận hành trong bối cảnh thị trường bán lẻ điện cạnh tranh ngày càng phát triển.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là phát triển mô hình dự báo phụ tải điện dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) ứng dụng trong Matlab, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao độ chính xác dự báo. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu phụ tải điện của Công ty Điện lực Đồng Tháp, với các thông số đầu vào bao gồm thời gian trong ngày, ngày trong tuần, mùa vụ và các yếu tố kinh tế - xã hội liên quan. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện độ chính xác dự báo, giảm sai số trung bình bình phương (MSE) và sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE), góp phần nâng cao hiệu quả quản lý và vận hành hệ thống điện.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn áp dụng hai lý thuyết chính: lý thuyết dự báo chuỗi thời gian và mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN). Dự báo chuỗi thời gian là khoa học nghiên cứu các phương pháp dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử, nhằm xác định xu hướng và các yếu tố ảnh hưởng đến biến động phụ tải điện. Mạng nơ-ron nhân tạo là mô hình toán học mô phỏng cấu trúc và chức năng của hệ thần kinh sinh học, có khả năng học và mô hình hóa các quan hệ phi tuyến phức tạp giữa các biến đầu vào và đầu ra.

Mô hình ANN được xây dựng dựa trên cấu trúc mạng lan truyền tiến (feedforward neural network) với ba lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. Các khái niệm chính bao gồm:

  • Huấn luyện mạng (Training): Quá trình điều chỉnh trọng số kết nối giữa các nút để giảm thiểu sai số dự báo.
  • Hàm kích hoạt (Activation function): Hàm phi tuyến như sigmoid được sử dụng để tạo ra tín hiệu đầu ra của các nút.
  • Lan truyền ngược (Backpropagation): Thuật toán huấn luyện mạng dựa trên việc lan truyền sai số ngược từ đầu ra về đầu vào để cập nhật trọng số.
  • Sai số trung bình bình phương (MSE) và sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE): Các chỉ số đánh giá hiệu quả dự báo của mô hình.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu sử dụng là bộ số liệu phụ tải điện thu thập từ trạm 110kV của Công ty Điện lực Đồng Tháp trong giai đoạn 2015-2019, với tần suất ghi nhận theo giờ và ngày. Dữ liệu được xử lý, chuẩn hóa về khoảng [0,1] để phù hợp với yêu cầu đầu vào của mô hình ANN.

Phương pháp phân tích chính là xây dựng và huấn luyện mô hình mạng nơ-ron nhân tạo trong môi trường Matlab, sử dụng công cụ Neural Network Toolbox. Cỡ mẫu gồm khoảng 70% dữ liệu dùng để huấn luyện, 15% để kiểm tra và 15% để kiểm định mô hình. Thuật toán huấn luyện chính là Levenberg-Marquardt (trainlm) với cấu trúc mạng gồm một lớp ẩn có 10 nút và lớp đầu ra tuyến tính.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện theo timeline: thu thập và xử lý dữ liệu (3 tháng), xây dựng mô hình và huấn luyện (4 tháng), đánh giá và hiệu chỉnh mô hình (2 tháng), đề xuất giải pháp và hoàn thiện luận văn (3 tháng).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Độ chính xác dự báo cao: Mô hình ANN đạt sai số trung bình bình phương (MSE) khoảng 0.006 và sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE) dưới 5% trên tập kiểm tra, cho thấy khả năng dự báo phụ tải ngày chính xác và ổn định.

  2. Ảnh hưởng của các yếu tố thời gian: Dữ liệu mã hóa thời gian trong ngày, ngày trong tuần và mùa vụ có tác động rõ rệt đến kết quả dự báo, với các ngày cuối tuần và ngày lễ có phụ tải thấp hơn trung bình khoảng 15-20%.

  3. Hiệu quả của việc chuẩn hóa dữ liệu: Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào giúp giảm sai số dự báo trung bình khoảng 10% so với dữ liệu chưa chuẩn hóa, đồng thời tăng tốc độ hội tụ của mô hình trong quá trình huấn luyện.

  4. Mô hình mạng ba lớp hiệu quả hơn: So sánh với mô hình mạng một lớp ẩn, mô hình ba lớp ẩn cho kết quả dự báo tốt hơn khoảng 8% về MSE, nhờ khả năng mô hình hóa các quan hệ phi tuyến phức tạp giữa các biến đầu vào và phụ tải.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của độ chính xác cao là do mô hình ANN có khả năng học và mô hình hóa các quan hệ phi tuyến giữa phụ tải và các yếu tố ảnh hưởng như thời gian, điều kiện kinh tế - xã hội. Kết quả phù hợp với các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực dự báo phụ tải điện sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo.

Việc chuẩn hóa dữ liệu và lựa chọn cấu trúc mạng phù hợp giúp tránh hiện tượng quá khớp (overfitting), đảm bảo mô hình có khả năng tổng quát hóa tốt trên dữ liệu mới. Biểu đồ sai số MSE qua các epoch huấn luyện cho thấy mô hình hội tụ nhanh và ổn định sau khoảng 120 epoch.

So với các phương pháp truyền thống như hồi quy tuyến tính hay mô hình ARIMA, mô hình ANN thể hiện ưu thế vượt trội về khả năng dự báo chính xác trong môi trường có nhiều biến động và yếu tố phi tuyến.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai mô hình ANN trong hệ thống quản lý vận hành: Áp dụng mô hình dự báo phụ tải điện vào hệ thống SCADA của Công ty Điện lực Đồng Tháp để hỗ trợ lập kế hoạch vận hành hàng ngày, giảm thiểu rủi ro thiếu hụt điện.

  2. Cập nhật và huấn luyện mô hình định kỳ: Thực hiện huấn luyện lại mô hình mỗi 6 tháng với dữ liệu mới để đảm bảo độ chính xác dự báo phù hợp với biến động thực tế.

  3. Mở rộng mô hình dự báo theo khung thời gian ngắn hơn: Nghiên cứu phát triển mô hình dự báo theo giờ hoặc theo 15 phút để phục vụ công tác điều độ và quản lý tải trong ngày.

  4. Đào tạo nhân sự vận hành: Tổ chức các khóa đào tạo về kỹ thuật mạng nơ-ron nhân tạo và sử dụng phần mềm Matlab cho cán bộ kỹ thuật nhằm nâng cao năng lực vận hành và khai thác mô hình.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các kỹ sư và chuyên viên vận hành điện lực: Giúp nâng cao hiệu quả lập kế hoạch vận hành và dự báo phụ tải chính xác hơn.

  2. Nhà quản lý ngành điện: Hỗ trợ ra quyết định đầu tư và phát triển hệ thống điện dựa trên dự báo phụ tải tin cậy.

  3. Giảng viên và sinh viên ngành kỹ thuật điện, công nghệ thông tin: Cung cấp tài liệu tham khảo về ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong dự báo phụ tải.

  4. Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và dự báo: Tham khảo phương pháp xây dựng và huấn luyện mô hình ANN ứng dụng trong thực tế.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mạng nơ-ron nhân tạo là gì và tại sao được chọn để dự báo phụ tải?
    Mạng nơ-ron nhân tạo là mô hình toán học mô phỏng hệ thần kinh sinh học, có khả năng học và mô hình hóa các quan hệ phi tuyến phức tạp. Nó được chọn vì khả năng dự báo chính xác hơn các phương pháp truyền thống trong môi trường dữ liệu phức tạp.

  2. Dữ liệu đầu vào của mô hình gồm những yếu tố nào?
    Dữ liệu đầu vào bao gồm thời gian trong ngày, ngày trong tuần, mùa vụ, cùng các yếu tố kinh tế - xã hội liên quan đến phụ tải điện, được mã hóa và chuẩn hóa phù hợp.

  3. Làm thế nào để tránh hiện tượng quá khớp khi huấn luyện mô hình?
    Sử dụng kỹ thuật phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện, kiểm tra và kiểm định; áp dụng thuật toán huấn luyện Levenberg-Marquardt; và thực hiện validation để kiểm soát quá trình huấn luyện.

  4. Sai số MSE và MAPE có ý nghĩa gì trong đánh giá mô hình?
    MSE đo lường sai số bình phương trung bình giữa giá trị dự báo và thực tế, phản ánh độ chính xác tổng thể. MAPE thể hiện sai số trung bình theo phần trăm, giúp đánh giá mức độ sai lệch tương đối của dự báo.

  5. Mô hình có thể áp dụng cho các khu vực khác không?
    Có thể, nhưng cần thu thập dữ liệu đặc thù của khu vực đó và huấn luyện lại mô hình để đảm bảo phù hợp với đặc điểm phụ tải và các yếu tố ảnh hưởng riêng biệt.

Kết luận

  • Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo được xây dựng và huấn luyện thành công, đạt độ chính xác cao trong dự báo phụ tải điện ngày cho Công ty Điện lực Đồng Tháp.
  • Việc chuẩn hóa dữ liệu và lựa chọn cấu trúc mạng phù hợp là yếu tố then chốt giúp nâng cao hiệu quả dự báo.
  • Mô hình có khả năng mô hình hóa các quan hệ phi tuyến phức tạp giữa phụ tải và các yếu tố ảnh hưởng, vượt trội so với các phương pháp truyền thống.
  • Đề xuất triển khai mô hình vào hệ thống vận hành thực tế và cập nhật định kỳ để duy trì độ chính xác.
  • Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mô hình dự báo theo khung thời gian ngắn hơn và đào tạo nhân sự vận hành.

Hành động ngay: Các đơn vị điện lực và nhà quản lý nên xem xét áp dụng mô hình này để nâng cao hiệu quả quản lý và vận hành hệ thống điện, đồng thời thúc đẩy nghiên cứu phát triển các giải pháp dự báo hiện đại hơn trong tương lai.