CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 1.1 Dự báo phụ tải.1 Khái niệm về dự báo. Thuật ngữ “dự báo” có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp "Pro" (nghĩa là trước) và "gnois" (có nghĩa là biết), "prognois" nghĩa là biết trước. Dự báo là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính chất xác suất về mức độ, nội dung, các mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu hoặc về cách thức và thời hạn đạt được các mục tiêu nhất định đã đề ra trong tương lai. Tiên đoán là hình thức phản ánh vượt trước về thời gian hiện thực khách quan, đó là kết quả nhận thức chủ quan của con người dựa trên cơ sở nhận thức quy luật khách quan trong sự vận động và phát triển của sự vật và hiện tượng.
Có thể phân biệt ba loại tiên đoán: Tiên đoán không khoa học: Đó là các tiên đoán không có cơ sở khoa học, thường dựa trên các mối quan hệ qua lại có tính tưởng tượng, không hiện thực, hoặc những phát hiện có tính chất bất chợt. Các hình thức như bói toán, tiên tri,. thuộc loại tiên đoán này. Tiên đoán kinh nghiệm: Các tiên đoán hình thành qua kinh nghiệm thực tế dựa vào các mối quan hệ qua lại thường xuyên trong thực tế hoặc tưởng tượng mà không dựa trên cơ sở phân tích cấu trúc lý thuyết, nghiên cứu các quy luật hay đánh giá theo kinh nghiệm.
Loại tiên đoán này ít nhiều có cơ sở song lại không giải thích được sự vận động của đối tượng và đa số mới chỉ dừng lại ở mức độ định tính. Tiên đoán khoa học: Đây là tiên đoán dựa trên việc phân tích mối quan hệ qua lại giữa các đối tượng trong khuôn khổ của một hệ thống lý luận khoa học nhất định. Nó dựa trên việc phân tích tính quy luật phát triển của đối tượng dự báo và các điều kiện ban đầu với tư cách như là các giả thiết. Tiên đoán khoa học là kết quả của sự 3 kết hợp giữa những phân tích định tính và những phân tích định lượng các quá trình cần dự báo.
Chỉ có dự báo khoa học mới đảm bảo độ tin cậy cao và là cơ sở vững chắc cho việc thông qua các quyết định quản lý khoa học.2 Dự báo phụ tải điện Như chúng ta đã biết điện là nguôn năng lượng đặc biệt có khả năng chuyển đổi đa dạng từ các nguồn năng lượng khác (Cơ năng, thế năng, hóa năng, nhiệt năng, quang năng…) và ngày nay điện là một loại năng lượng không thể thiếu trong cuộc sống, hoạt động sản xuất và sự phát triển của văn hóa xã hội. Tuy nhiên điện có một khuyết điểm đó là khả năng lưu trữ còn rất hạn chế. Trên các hệ thống truyền tải và phân phối, điện được sản xuất và tiêu thụ một cách trực tiếp. Lượng điện năng dư thừa trên hệ thống hiện tại chưa có khả năng lưu trữ.
Vì vậy việc làm thế nào để cân bằng giữa nhu cầu tiêu thụ điện và sản lượng điện sản xuất là vô cùng quan trọng. Chúng ta có thể làm được điều này bằng việc dự báo và lập kế hoạch sản xuất điện từ trước. Hơn nữa việc dự báo phụ tải điện còn đóng vai trò hết sức quan trọng đối với việc quy hoạch, đầu tư và phát triển nguồn điện.3 Phân loại dự báo phụ tải. Dự báo phụ tải giúp một công ty điện ra các quyết định quan trọng bao gồm quyết định mua và phát điện, thao tác đóng cắt tải, định hướng phát triển lưới điện trong tương lai cũng như ảnh hưởng đến các nhà cung cấp điện năng, người vận hành thị trường điện.
Nói chung nó ảnh hưởng tới tất cả các thành phần tham gia trong việc phát, truyền tải và phân phối điện năng. Để thiết lập một mô hình dự báo ta cần phải xác định mục tiêu dự báo. Từ đó đưa ra mô hình dự báo phù hợp với mục tiêu yêu cầu. Có 2 mục tiêu chính của dự báo phụ tải là mục tiêu vận hành hệ thống điện hiện tại và phát triển hệ thống trong tương lại.
Theo đó có hai loại dự báo phụ tải được phân biệt trong vận hành và lập quy hoạch các hệ thống điện. Sự phân biệt này căn cứ vào thời gian dự báo trong quy hoạch các hệ thống điện.[2] Phục vụ cho nhu cầu vận hành hệ thống điện có dự báo ngắn và rất ngắn hạn: 4 • Dự báo phụ tải rất ngắn hạn - VSTLF (Very Short-Term Load Forecasting): được lập cho vài phút → 24h và được dùng cho điều khiển nguồn phát tự động. • Dự báo phụ tải ngắn hạn – STLF (Short-Term Load Forecasting): được lập cho khoảng thời gian từ 1 ngày → 2 tuần. Kết quả dự báo phụ tải ngắn hạn chủ yếu dùng cho các mục đích thiết lập biểu đồ phát điện.
Để các công ty điện có thể lên kế hoạch kinh doanh, bảo dưỡng hoặc kế hoạch điều khiển phụ tải để tối thiểu hóa chi phí. Phục vụ cho nhu cầu phát triển có dự báo dài hạn và trung hạn: • Dự báo trung hạn – MTLF (Mid-Term Load Forecasting): Phạm vi dự báo trung hạn là một giai đoạn từ 1 tháng → 3 năm. Loại dự báo này thường được dùng để xác định thiết bị và lưới điện sẽ lắp đặt hoặc thiết lập các hợp đồng trong thị trường điện. • Dự báo dài hạn - LTLF (Long-Term Load Forecasting): Phạm vi dự báo báo gồm một giai đoạn từ 3→30 năm.
Khoảng thời gian này cần cho quy hoạch, xây dựng các nhà máy, các đường dây truyền tải và phân phối điện.1 Bảng thời gian cho các loại dự báo phụ tải. Loại Dự Báo Thời gian tối thiểu Thời gian tối đa VSTLF ≥ 1 Phút 1 Ngày STLF 1 Ngày 2 Tuần MTLF 1 Tháng 3 Năm LTLF 3 Năm 30 Năm 1.2 Các phương pháp dự báo cơ bản. Có nhiều phương pháp dự báo phụ điện đã được áp dụng [3] tuy nhiên việc lựa chọn phương pháp dự báo nhu cầu phụ tải điện phải xem xét các yếu tố sau: • Phương pháp có khả năng thực hiện được với các số liệu sẵn có, • Phương pháp có khả năng phân tích các yếu tố bất định, 5 • Đảm bảo sai số thực tế của dự báo nằm trong giới hạn quy định.1 Phương pháp ngoại suy. Phương pháp ngoại suy thực hiện dự báo dựa trên số liệu trong quá khứ để phản ánh theo quy luật hàm số f(t) như sau: 1 = f (t + 1) + Yt +DB (1.1) Trong đó: • YDB là dự điện năng, công suất của năm tới (tháng, tuần, ngày, giờ), • t là năm (tháng, tuần, ngày, giờ) hiện tại, • f(t+1) là hàm số được xây dựng từ số liệu quá khứ của điện năng, công suất.
Đối với dự báo nhu cầu phụ tải điện năm: Các số liệu thống kê về công suất, điện năng tiêu thụ trong ít nhất 05 năm trước gần nhất. Đối với dự báo nhu cầu phụ tải điện tháng: Các số liệu thống kê về công suất, điện năng tiêu thụ của tháng cùng kỳ năm trước và ít nhất 03 tháng trước gần nhất. Đối với dự báo nhu cầu phụ tải điện tuần: Các số liệu thống kê về công suất, điện năng tiêu thụ trong ít nhất 04 tuần trước gần nhất. Đối với dự báo nhu cầu phụ tải điện ngày: Các số liệu thống kê về công suất, điện năng tiêu thụ trong ít nhất 07 ngày trước.
Trường hợp ngày lễ, tết phải sử dụng các số liệu của các ngày lễ, tết năm trước. Đối với dự báo nhu cầu phụ tải điện giờ: Các số liệu thống kê về công suất, điện năng tiêu thụ trong ít nhất 48 giờ cùng kỳ tuần trước.2 Phương pháp hồi quy. Phương pháp này xác định mối tương quan giữa nhu cầu tiêu thụ điện (công suất, điện năng) của phụ tải với các yếu tố ảnh hưởng quan trọng (tăng trưởng kinh tế, giá 6 điện, thời tiết, tỷ giá…). Mối tương quan này được phản ánh qua hai loại phương trình như sau: 1.1 Phương trình dạng tuyến tính n Y = a0 + ai .2) i =1 Trong đó: • n là số thống kê quá khứ (số năm, tháng, tuần, ngày).
• a0, ai là các hệ số, • Xi là số liệu quá khứ của các yếu tố ảnh hưởng quan trọng (tăng trưởng kinh tế, giá điện, thời tiết, tỷ giá…). • Y là hàm số điện năng, công suất của năm (tháng, tuần, ngày, giờ).2 Phương trình dạng phi tuyến: Y = a0 .3) Trong đó: • n là số thống kê quá khứ (số năm, tháng, tuần, ngày) • a0, ai là các hệ số. • Xi là số liệu quá khứ của các yếu tố ảnh hưởng quan trọng (tăng trưởng kinh tế, giá điện, thời tiết, tỷ giá…) • Y là hàm số điện năng, công suất của năm (tháng, tuần, ngày, giờ). Dạng phương trình 2 có thể đưa về dạng phương trình 1 bằng cách lấy logarit 2 vế.
Việc lựa chọn hàm hồi quy được tiến hành trên cơ sở so sánh các hệ số tương quan, hệ số tương quan của dạng phương trình nào lớn thì chọn sử dụng dạng phương trình đó.3 Phương pháp hệ số đàn hồi. Phương pháp này xác định mối tương quan giữa nhu cầu tiêu thụ điện (công suất, điện năng) của phụ tải với tăng trưởng kinh tế (hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP, tăng trưởng công nghiệp, thương mại, hệ số tiết kiệm năng lượng. Mối tương quan này được thể hiện qua hệ số đàn hồi như sau: A A% ET = = A (1.4) Y % Y Y Trong đó: • αET là hệ số đàn hồi. • A% và Y% là tăng trưởng của điện năng, công suất và tăng trưởng kinh tế (hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP, tăng trưởng công nghiệp, thương mại.
• A là điện năng, công suất. • Y là số liệu tăng trưởng kinh tế (hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP, tăng trưởng công nghiệp, thương mại, hệ số tiết kiệm năng lượng. Các hệ số đàn hồi được xác định theo từng ngành kinh tế, toàn quốc và từng miền lãnh thổ.4 Phương pháp mạng nơron nhân tạo.1 Cấu trúc của mạng nơron nhân tạo Hình 1.1 Mô hình mạng nơ-ron Trong đó: • [P1,P2,P3…Pi] là lớp vào bao gồm các tín hiệu đầu vào (nhiệt độ, độ ẩm, ngày nghỉ hoặc làm việc…).Bij] là giá trị định hướng tại các bộ tổng i, lớp j. • d là kết quả đầu ra (phụ tải ngày, giờ…) Việc chọn lựa số lượng các tín hiệu đầu vào phụ thuộc vào bài toán cụ thể và chỉ có thể xác định dựa trên đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào và phụ tải điện.
Kết quả đầu ra phụ thuộc vào cấu trúc của mạng nơron và dữ liệu quá khứ.2 Huấn luyện mạng nơron nhân tạo.