Tổng quan nghiên cứu

Nhu cầu tiêu thụ điện năng tại Thành phố Hồ Chí Minh liên tục thiết lập các cột mốc lịch sử, đỉnh điểm vào tháng 4 năm 2019 khi sản lượng tiêu thụ ngày cao nhất chạm mức kỷ lục 90,038 triệu kWh, tăng gấp 2,5 lần so với ngày thấp nhất trong năm là ngày 6 tháng 2 năm 2019 với 35,5 triệu kWh. Sự gia tăng đột biến này diễn ra đồng thời với các đợt nắng nóng gay gắt kéo dài khi nhiệt độ môi trường chạm ngưỡng 40 đến 42 độ C, làm bộc lộ áp lực vận hành đè nặng lên hệ thống điện lưới phân phối đô thị. Vấn đề cốt lõi đặt ra là sự phụ thuộc mật thiết mang tính phi tuyến giữa công suất phụ tải và biến thiên thời tiết, đòi hỏi các đơn vị điều độ phải chuyển dịch từ phương thức dự báo theo kinh nghiệm sang các mô hình định lượng chuẩn xác.

Nghiên cứu được thực hiện nhằm mục tiêu lượng hóa mối tương quan giữa nhiệt độ khí tượng và công suất tiêu thụ điện năng, từ đó xây dựng công cụ dự báo phụ tải ngắn hạn theo ngày phục vụ công tác điều hành lưới điện của Tổng công ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh. Luận văn bám sát cơ sở pháp lý tại Khoản 7 Điều 22 Thông tư số 19/2017/TT-BCT và Thông tư số 33/2011/TT-BCT của Bộ Công Thương quy định về nội dung, phương pháp và trình tự nghiên cứu phụ tải điện. Phạm vi nghiên cứu bao quát toàn bộ địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh với chuỗi dữ liệu giờ liên tục từ năm 2015 đến tháng 6 năm 2019. Về mặt ý nghĩa thực tiễn, việc lượng hóa chính xác độ nhạy của phụ tải theo nhiệt độ giúp các trung tâm điều độ giảm thiểu sai số dự báo công suất xuống dưới mức 3%, tối ưu hóa kế hoạch huy động nguồn phát, hạn chế tối đa việc vận hành các tổ máy chạy dầu đắt đỏ và tiết kiệm hàng triệu USD chi phí vận hành hàng năm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết cân bằng cung cầu năng lượng trong hệ thống điện và lý thuyết kinh tế lượng thống kê ứng dụng trong phân tích chuỗi thời gian. Trong đó, mô hình thống kê hồi quy tuyến tính cổ điển bằng phương pháp bình phương bé nhất cùng hệ số tương quan Pearson đóng vai trò là khung toán học chủ đạo để đánh giá mối liên hệ giữa các biến ngẫu nhiên. Luận văn tập trung làm sáng tỏ năm khái niệm cốt lõi:

  • Phụ tải cực đại: Giá trị công suất điện cao nhất xuất hiện trong một chu kỳ đo lường ngày hoặc mùa, phản ánh giới hạn truyền tải tối đa của lưới điện.
  • Phụ tải cực tiểu: Giá trị công suất đáy của hệ thống, thường xuất hiện vào ban đêm khi các hoạt động sản xuất và sinh hoạt giảm xuống mức tối thiểu.
  • Nhiệt độ bóng râm chuẩn khí tượng: Nhiệt độ không khí đo được trong lều khí tượng cách mặt đất 2 mét nhằm loại trừ bức xạ trực tiếp từ mặt trời và nhiệt phản xạ từ mặt đất.
  • Hệ số tương quan tuyến tính Pearson: Chỉ số chuẩn hóa đo lường mức độ đồng biến hoặc nghịch biến giữa công suất tiêu thụ và nhiệt độ môi trường.
  • Dự báo phụ tải ngắn hạn: Quy trình tính toán dự báo nhu cầu công suất điện trong khoảng thời gian từ vài giờ đến một tuần tới nhằm phục vụ lập lịch vận hành tổ máy và phân phối tải an toàn.

Bên cạnh đó, nghiên cứu còn kết hợp khung phân tích cơ cấu phụ tải phân loại theo các thành phần: công nghiệp - xây dựng, thương mại - dịch vụ, sinh hoạt và nông nghiệp để lý giải bản chất tiêu thụ năng lượng đô thị.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của luận văn được trích xuất trực tiếp từ hệ thống SCADA tại Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Thành phố Hồ Chí Minh, bao gồm công suất tác dụng đo lường tại thanh cái các trạm biến áp 110kV và chuỗi dữ liệu nhiệt độ bóng râm 24 giờ mỗi ngày của các trạm khí tượng thủy văn chuẩn. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm toàn bộ chuỗi số liệu theo giờ trong giai đoạn 4,5 năm liên tục từ ngày 1 tháng 1 năm 2015 đến ngày 30 tháng 6 năm 2019. Cụ thể, các năm 2015, 2017, 2018 gồm ma trận 365 hàng nhân 24 cột; năm nhuận 2016 gồm 366 hàng nhân 24 cột; và 6 tháng đầu năm 2019 gồm 182 hàng nhân 24 cột, tạo nên tổng cỡ mẫu quy mô lớn với hơn 39.456 điểm dữ liệu giờ.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu toàn thể thay vì lấy mẫu xác suất ngẫu nhiên nhằm bao quát trọn vẹn đặc tính mùa vụ, tính chất chu kỳ của ngày làm việc và ngày nghỉ cuối tuần mà không làm mất đi các điểm dữ liệu cực trị. Lý do lựa chọn mô hình tương quan Pearson và hồi quy tuyến tính đơn biến/đa biến xuất phát từ tính tường minh về mặt toán học, tốc độ xử lý nhanh, không rơi vào tình trạng hộp đen khó giải thích như các mô hình học máy phức tạp, đồng thời hoàn toàn tương thích với các thuật toán giám sát vận hành thời gian thực tại các trung tâm điều độ. Quy trình phân tích dữ liệu được chia tách theo các mốc thời gian: phân tích chuỗi tổng thể cả năm, phân tích phân đoạn mùa khô từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau, và mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình xử lý dữ liệu và tính toán định lượng đã rút ra các phát hiện khoa học mang tính quy luật rõ rệt:

  • Tương quan tuyến tính rất mạnh giữa công suất và nhiệt độ trung bình: Hệ số tương quan Pearson giữa công suất tổng ngày và nhiệt độ trung bình luôn duy trì ở mức cao trên 0,78 trong suốt giai đoạn khảo sát. Cụ thể, năm 2015 đạt 0,8174; năm 2016 đạt 0,7831; năm 2017 đạt 0,7839; và năm 2018 đạt 0,8166. Mối tương quan giữa công suất cực đại và nhiệt độ trung bình thậm chí còn vượt trội hơn khi đạt đỉnh 0,8316 vào năm 2018 và 0,8269 vào năm 2015.
  • Đặc tính hai đỉnh phụ tải trùng khớp với chu kỳ nhiệt: Đồ thị phụ tải ngày khu vực Thành phố Hồ Chí Minh luôn hình thành hai đỉnh phụ tải rõ rệt vào khung giờ sáng từ 11 giờ đến 12 giờ và khung giờ chiều từ 14 giờ đến 15 giờ. Đỉnh công suất buổi chiều xảy ra hoàn toàn đồng thời với đỉnh nhiệt độ cao nhất trong ngày xuất hiện vào lúc 14 giờ.
  • Nghịch lý công suất mùa mưa và biên độ nhiệt mùa khô: Công suất tiêu thụ trung bình trong mùa mưa luôn cao hơn công suất trung bình mùa khô từ 5% đến 8% do sự tăng tốc của các hoạt động sản xuất kinh doanh vào nửa cuối năm. Tuy nhiên, các đỉnh công suất cực đại cục bộ lại xuất hiện tập trung vào các tháng cao điểm mùa khô khi nhiệt độ bóng râm chạm ngưỡng 38 đến 40 độ C.
  • Tác động mờ nhạt của độ chênh lệch nhiệt độ ngày đêm: Độ biến thiên giữa nhiệt độ lớn nhất và nhỏ nhất trong ngày có hệ số tương quan rất yếu, dao động từ âm 0,2507 đến dương 0,2385, chứng minh rằng chênh lệch nhiệt độ ngày đêm không phải là biến số then chốt để dự báo phụ tải ngắn hạn tại khu vực nhiệt đới xavan.

Thảo luận kết quả

Cơ chế vật lý lý giải cho sự tương quan thuận rất cao giữa nhiệt độ và công suất tiêu thụ điện bắt nguồn từ mật độ sử dụng thiết bị làm mát không khí cực lớn tại các đô thị phát triển. Khi nhiệt độ môi trường vượt ngưỡng tiện nghi nhiệt 26 đến 28 độ C, hiệu suất trao đổi nhiệt của các hệ thống điều hòa không khí dân dụng và thương mại sụt giảm mạnh, buộc máy nén phải tiêu thụ công suất điện tăng gấp 2 đến 3 lần để duy trì nhiệt độ cài đặt trong phòng. Kết quả này tương đồng với các công bố quốc tế, điển hình như nghiên cứu tại thành phố Đài Bắc khi nhiệt độ tăng thêm 5 độ C đã thúc đẩy công suất tiêu thụ tăng thêm 365 MW, tương đương mức tăng 22% toàn hệ thống.

Để thể hiện trực quan các phát hiện trên, dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn thông qua đồ thị hai trục tung kết hợp, trong đó trục bên trái biểu thị công suất tác dụng và trục bên phải biểu thị nhiệt độ trung bình theo từng ngày. Các đường biểu diễn cho thấy sự đồng pha tuyệt đối giữa hai đại lượng khi cùng tăng và cùng giảm tại mọi điểm uốn sóng thời tiết. Đồng thời, biểu đồ phân tán kèm các đường xu hướng hồi quy tuyến tính chỉ ra rằng các điểm dữ liệu phân bố tập trung bám sát phương trình tuyến tính như phương trình năm 2018 với hệ số góc đạt 2625,3 MW trên mỗi độ C gia tăng. Bảng ma trận tương quan phân tách theo từng giờ khẳng định từ 11 giờ đến 16 giờ là khoảng thời gian phụ tải phản ứng nhạy bén nhất với bức xạ nhiệt môi trường.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết luận định lượng, luận văn đề xuất hệ thống giải pháp kỹ thuật và quản lý vận hành đồng bộ nhằm nâng cao độ tin cậy cung cấp điện:

  • Tích hợp module dự báo hồi quy phụ tải theo nhiệt độ vào hệ thống quản lý năng lượng: Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Thành phố Hồ Chí Minh cần đưa ngay phương trình hồi quy tuyến tính phụ tải theo nhiệt độ vào phần mềm điều độ vận hành trước quý 4 năm 2026, đặt mục tiêu duy trì sai số dự báo công suất ngày dưới mức 2,0%.
  • Thiết lập chương trình điều chỉnh phụ tải linh hoạt theo sóng nhiệt: Tổng công ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh chủ trì ký kết thỏa thuận điều chỉnh phụ tải tự nguyện với tối thiểu 500 khách hàng công nghiệp và thương mại lớn trong giai đoạn 2026 - 2027, nhằm mục tiêu cắt giảm ngay từ 150 đến 200 MW công suất đỉnh trong khung giờ nhiệt độ cao điểm từ 13 giờ đến 15 giờ.
  • Điều chỉnh cơ cấu biểu giá điện theo thời gian sử dụng kết hợp mùa nắng nóng: Ban Quản lý Năng lượng EVN phối hợp Cục Điều tiết Điện lực xây dựng khung giá bán lẻ điện phản ánh đúng chi phí biên của hệ thống trong các tháng cao điểm nắng nóng từ tháng 3 đến tháng 5, lộ trình hoàn thành trong năm 2027 nhằm khuyến khích khách hàng dịch chuyển phụ tải làm mát, giảm áp lực đỉnh tải từ 8% đến 12%.
  • Mở rộng mạng lưới quan trắc khí tượng vi khí hậu tại các trạm điện trọng điểm: Công ty Lưới điện Cao thế Thành phố Hồ Chí Minh triển khai lắp đặt bổ sung 50 trạm đo nhiệt độ và độ ẩm chuẩn vi khí hậu ngay tại khuôn viên các trạm biến áp 110kV và 220kV trong giai đoạn 2026 - 2028, nhằm tăng độ phân giải không gian của dữ liệu đầu vào phục vụ phân tích tương quan cục bộ cho từng tuyến xuất tuyến.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và phương pháp luận của công trình nghiên cứu mang lại giá trị thực tiễn cao cho bốn nhóm đối tượng chính:

  • Kỹ sư điều độ và chuyên viên vận hành hệ thống điện: Áp dụng trực tiếp các phương trình hồi quy và hệ số co giãn phụ tải theo nhiệt độ để lập phương thức vận hành ngày tới và tuần tới, dự trù chính xác lượng công suất dự phòng quay cho từng khung giờ nắng nóng.
  • Chuyên viên hoạch định chính sách năng lượng và định giá điện: Sử dụng dữ liệu thực nghiệm về mức độ nhạy cảm của phụ tải đối với nhiệt độ để thiết kế các chương trình biểu giá điện linh hoạt, chính sách khuyến khích tiết kiệm năng lượng và các chương trình quản lý nhu cầu điện hiệu quả.
  • Các nhà nghiên cứu, giảng viên và học viên cao học ngành Kỹ thuật điện: Tham khảo phương pháp luận chuẩn mực về xử lý chuỗi thời gian dữ liệu lớn, quy trình kiểm định tương quan Pearson và mô hình hóa toán học làm tiền đề phát triển các thuật toán dự báo nâng cao bằng trí tuệ nhân tạo.
  • Ban quản lý tòa nhà thương mại và giám đốc năng lượng doanh nghiệp: Thấu hiểu đặc tính tiêu thụ điện của hệ thống điều hòa không khí dưới tác động của nhiệt độ môi trường, từ đó tối ưu hóa lịch trình vận hành thiết bị làm mát trung tâm để tiết giảm hóa đơn tiền điện hàng tháng.

Câu hỏi thường gặp

  • Tại sao nghiên cứu lại ưu tiên sử dụng nhiệt độ bóng râm thay vì nhiệt độ cảm nhận thực tế ngoài trời? Nhiệt độ bóng râm đo trong lều khí tượng cách mặt đất 2 mét phản ánh chính xác trạng thái nhiệt động học của khối không khí tự nhiên, loại bỏ các sai số do bức xạ mặt trời trực tiếp và nhiệt hấp thụ từ bề mặt bê tông. Nhiệt độ cảm nhận ngoài trời thường cao hơn từ 4 đến 6 độ C và mang tính cục bộ, không đại diện cho toàn bộ vùng phụ tải đô thị.

  • Mối tương quan giữa nhiệt độ và công suất tiêu thụ thể hiện mạnh mẽ nhất vào khung giờ nào? Mối tương quan đạt giá trị cao nhất trong khoảng thời gian từ 11 giờ đến 16 giờ hàng ngày, trùng khớp với chu kỳ bức xạ mặt trời mạnh nhất. Đỉnh phụ tải chiều xuất hiện lúc 14 đến 15 giờ có hệ số tương quan với đỉnh nhiệt độ 14 giờ lên tới 0,8316, phản ánh nhu cầu làm mát đồng thời của khối văn phòng và hộ gia đình.

  • Phương pháp hồi quy tuyến tính có ưu thế gì so với các mạng nơ-ron nhân tạo phức tạp? Mô hình hồi quy tuyến tính cung cấp phương trình toán học tường minh với các hệ số góc rõ ràng, giúp kỹ sư điều độ hiểu bản chất mức tăng công suất trên mỗi độ C. Mô hình này không gặp hiện tượng quá khớp, tính toán tức thời trên hệ thống SCADA và cung cấp dữ liệu nền tảng tin cậy để hiệu chỉnh các mô hình học máy.

  • Tại sao công suất trung bình mùa mưa tại Thành phố Hồ Chí Minh lại cao hơn mùa khô? Thành phố Hồ Chí Minh là trung tâm công nghiệp dịch vụ lớn, các nhà máy và doanh nghiệp tập trung gia tăng sản xuất vào nửa cuối năm trùng với mùa mưa để hoàn thành đơn hàng. Dù nhiệt độ trung bình mùa mưa thấp hơn, nền phụ tải sản xuất tăng mạnh đã bù đắp và nâng mức tiêu thụ trung bình cao hơn mùa khô từ 5% đến 8%.

  • Nghiên cứu này đáp ứng những quy định pháp lý bắt buộc nào của ngành điện lực? Công trình nghiên cứu hiện thực hóa đầy đủ các yêu cầu tại Khoản 7 Điều 22 Thông tư số 19/2017/TT-BCT và Thông tư số 33/2011/TT-BCT của Bộ Công Thương. Các văn bản này quy định bắt buộc các đơn vị điện lực phải phân tích tương quan giữa xu thế biểu đồ phụ tải và diễn biến nhiệt độ nhằm hoàn thiện công tác dự báo phụ tải hệ thống điện.

Kết luận

  • Xác lập bằng chứng thực nghiệm vững chắc về mối tương quan tuyến tính rất mạnh giữa nhiệt độ trung bình và công suất tiêu thụ điện tại Thành phố Hồ Chí Minh với hệ số Pearson ổn định từ 0,78 đến 0,83.
  • Lượng hóa chính xác quy luật biểu đồ phụ tải hai đỉnh trong ngày, khẳng định đỉnh nhiệt độ 14 giờ là nhân tố kích thích trực tiếp đỉnh phụ tải chiều của toàn đô thị.
  • Chứng minh nhiệt độ trung bình và nhiệt độ cực đại là hai biến số đầu vào tin cậy nhất cho các thuật toán dự báo phụ tải ngắn hạn, trong khi chênh lệch nhiệt độ ngày đêm có vai trò không đáng kể.
  • Xây dựng hệ thống phương trình hồi quy thực nghiệm với độ nhạy phụ tải đạt từ 1.966 đến 2.625 MW trên mỗi độ C, cung cấp công cụ tính toán trực quan cho kỹ sư vận hành hệ thống điện.
  • Cung cấp cơ sở khoa học định lượng phục vụ trực tiếp việc triển khai các chương trình quản lý nhu cầu điện và biểu giá linh hoạt theo quy định của Bộ Công Thương.

Đóng góp quan trọng nhất của luận văn là đã chuẩn hóa phương pháp luận phân tích tương quan phụ tải nhiệt cho lưới điện đô thị nhiệt đới, kết hợp xử lý chuỗi dữ liệu thực tế hơn 39.456 điểm đo giờ. Trong giai đoạn 2026 - 2030, hướng phát triển tiếp theo cần mở rộng tích hợp các biến số độ ẩm, cường độ bức xạ mặt trời và sự thâm nhập của điện mặt trời mái nhà vào các mô hình học máy lai ghép. Các đơn vị quản lý vận hành lưới điện và trung tâm điều độ được khuyến nghị ứng dụng ngay các phương trình hồi quy thực nghiệm của công trình này để nâng cao độ an toàn và hiệu quả kinh tế trong điều hành hệ thống điện.