I. Giới thiệu về luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện
Luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện với chủ đề 'Dự báo phụ tải tại Công ty Điện lực Cà Mau bằng logic mờ' được thực hiện bởi Trần Nguyên Hoàng Phương Chúc tại Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng logic mờ để dự báo phụ tải điện, một vấn đề quan trọng trong quản lý và vận hành hệ thống điện. Luận văn được hoàn thành vào tháng 06 năm 2024 dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Nguyễn Ngọc Phúc Diễm.
1.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của luận văn là xây dựng mô hình dự báo phụ tải điện sử dụng logic mờ để đánh giá hiệu quả của phương pháp này trong việc dự báo nhu cầu điện tại Công ty Điện lực Cà Mau. Nghiên cứu nhằm cung cấp một công cụ dự báo chính xác, giúp cải thiện hiệu quả quản lý năng lượng và vận hành hệ thống điện.
1.2. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu tập trung vào việc thu thập và phân tích dữ liệu thực tế từ Công ty Điện lực Cà Mau, bao gồm các thông tin về phụ tải điện và các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu điện. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc xây dựng mô hình dự báo và đánh giá sai số của mô hình so với dữ liệu thực tế.
II. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng logic mờ làm phương pháp chính để dự báo phụ tải điện. Logic mờ là một kỹ thuật dự đoán dựa trên các tập hợp mờ và hệ thống suy luận mờ, cho phép xử lý các dữ liệu không chắc chắn và mơ hồ. Nghiên cứu cũng áp dụng các phương pháp phân cụm dữ liệu như K-means và thuật toán tối ưu hóa PSO để cải thiện độ chính xác của mô hình.
2.1. Logic mờ và ứng dụng
Logic mờ được sử dụng để xây dựng các quy tắc suy luận mờ, giúp dự báo phụ tải điện dựa trên các yếu tố đầu vào như thời gian, thời tiết, và các yếu tố kinh tế. Phương pháp này cho phép xử lý các dữ liệu không chắc chắn và đưa ra các dự đoán chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.
2.2. Phân cụm dữ liệu và tối ưu hóa
Nghiên cứu sử dụng phương pháp K-means để phân cụm dữ liệu, giúp nhóm các dữ liệu tương tự lại với nhau và cải thiện độ chính xác của mô hình. Thuật toán PSO được áp dụng để tối ưu hóa các tham số của mô hình, giúp giảm thiểu sai số dự báo.
III. Kết quả nghiên cứu và đánh giá
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình dự báo sử dụng logic mờ đạt được độ chính xác cao trong việc dự báo phụ tải điện tại Công ty Điện lực Cà Mau. Sai số dự báo nằm trong giới hạn cho phép, chứng tỏ tính khả thi của phương pháp này trong thực tế. Nghiên cứu cũng đề xuất các hướng phát triển tiếp theo để cải thiện hiệu quả của mô hình.
3.1. Đánh giá sai số dự báo
Sai số dự báo được đánh giá dựa trên sự chênh lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế. Kết quả cho thấy sai số nằm trong giới hạn ±2% đối với dự báo ngày và giờ, đáp ứng yêu cầu của Cục điều tiết Điện lực.
3.2. Ứng dụng thực tế
Mô hình dự báo này có thể được áp dụng rộng rãi trong việc quản lý và vận hành hệ thống điện tại Công ty Điện lực Cà Mau, giúp cải thiện hiệu quả quản lý năng lượng và giảm thiểu rủi ro trong vận hành hệ thống điện.
IV. Kết luận và kiến nghị
Luận văn đã chứng minh tính hiệu quả của logic mờ trong việc dự báo phụ tải điện tại Công ty Điện lực Cà Mau. Nghiên cứu này mở ra hướng phát triển mới trong việc ứng dụng các phương pháp dự báo tiên tiến để cải thiện hiệu quả quản lý năng lượng và vận hành hệ thống điện tại Việt Nam.
4.1. Kiến nghị nghiên cứu tiếp theo
Nghiên cứu đề xuất việc kết hợp logic mờ với các phương pháp học máy khác như mạng neural nhân tạo để cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo. Đồng thời, cần mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các khu vực khác để đánh giá tính khả thi của phương pháp trên quy mô lớn hơn.
