I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Chuỗi Thời Gian Dự Báo Phụ Tải Điện
Dự báo là một khoa học và nghệ thuật dự đoán các sự kiện trong tương lai. Khoa học thể hiện ở việc dựa trên dữ liệu quá khứ và hiện tại, dựa vào xu hướng để dự đoán. Nghệ thuật thể hiện ở khả năng phán đoán và kinh nghiệm khi thiếu thông tin hoặc nhu cầu khách hàng biến động. Do đó, dự báo luôn có sai số và tính chính xác giảm khi thời gian dự báo tăng. Các phương pháp dự báo cơ bản gồm định tính (chủ quan, dựa trên ý kiến chuyên gia khi thiếu dữ liệu) và định lượng (dựa trên toán học và thống kê khi có dữ liệu lịch sử và giả định rằng mô hình trong quá khứ sẽ tiếp diễn). Các phương pháp định lượng đòi hỏi thông tin về quá khứ và giả định về sự tiếp diễn của mô hình trong tương lai.
1.1. Phương pháp dự báo định tính và định lượng So sánh
Các phương pháp dự báo định tính mang tính chủ quan, dựa trên ý kiến của các chuyên gia và thường được sử dụng khi không có đủ dữ liệu lịch sử. Ngược lại, các phương pháp dự báo định lượng dựa trên toán học và thống kê, yêu cầu dữ liệu lịch sử và giả định rằng một số khía cạnh của mô hình trong quá khứ sẽ tiếp tục trong tương lai. Theo tài liệu gốc, việc lựa chọn loại phương pháp phù hợp phụ thuộc vào dữ liệu có sẵn.
1.2. Tổng quan về dự báo phụ tải điện Vai trò và ứng dụng
Dự báo phụ tải điện đóng vai trò quan trọng trong việc quy hoạch và vận hành hệ thống điện. Dự báo sai lệch có thể dẫn đến giảm hiệu quả hoạt động và tăng chi phí đầu tư. Dự báo quá cao dẫn đến lãng phí vốn, còn dự báo quá thấp gây thiếu hụt điện. Theo [1], dự báo phụ tải điện là hoạt động tính toán, ước lượng và đánh giá xu hướng tăng trưởng và nhu cầu phụ tải điện.
II. Thách Thức Trong Dự Báo Nhu Cầu Điện Tại Tây Ninh
Công ty Điện lực Tây Ninh cần dự báo ngắn hạn để lập phương thức vận hành và dự báo trung hạn để nâng cao hiệu quả hoạt động và đảm bảo cân đối cung cầu. Tuy nhiên, việc triển khai dự báo gặp khó khăn do thiếu phương pháp phù hợp với nguồn dữ liệu hiện hữu. Hiện tại, các công ty điện lực chủ yếu dự báo dựa trên phương pháp chuyên gia hoặc mô hình hồi quy đa biến phụ thuộc vào các yếu tố thời tiết, nhiệt độ, chỉ số kinh tế, dẫn đến kết quả dự báo còn hạn chế.
2.1. Thực trạng dự báo phụ tải điện tại Công ty Điện lực Tây Ninh
Hiện nay, Công ty Điện lực Tây Ninh và các công ty điện lực khác chủ yếu sử dụng phương pháp chuyên gia hoặc mô hình hồi quy đa biến để dự báo nhu cầu phụ tải điện. Các mô hình này thường phụ thuộc vào các yếu tố như thời tiết, nhiệt độ và các chỉ số kinh tế. Theo tài liệu nghiên cứu, kết quả của các phương pháp này còn hạn chế do chưa tận dụng được các phương pháp dự báo chuỗi thời gian.
2.2. Yêu cầu dự báo trung hạn và sự cần thiết của giải pháp
Công ty Điện lực Tây Ninh không chỉ cần dự báo ngắn hạn để điều độ hệ thống điện mà còn cần dự báo trung hạn để nâng cao hiệu quả hoạt động và đảm bảo cân đối cung cầu. Điều này đòi hỏi một giải pháp dự báo phụ tải điện trung hạn phù hợp với nguồn dữ liệu hiện có và có độ chính xác cao.
2.3. Sự cần thiết ứng dụng chuỗi thời gian để giải quyết bài toán
Luận văn đề xuất phương pháp nghiên cứu dự báo chuỗi thời gian để dự báo nhu cầu phụ tải điện trung hạn (xu thế, tốc độ phát triển và nhu cầu của phụ tải điện). Từ đó thiết kế xây dựng một hệ thống dự báo nhu cầu phụ tải điện để giải quyết các khó khăn nêu trên cũng như để đáp ứng yêu cầu báo cáo tháng kê và hỗ trợ ra quyết định là một nhu cầu cấp thiết đối với Công ty Điện lực Tây Ninh.
III. Phương Pháp Chuỗi Thời Gian ARIMA SARIMA Dự Báo Phụ Tải
Nhiều nghiên cứu dự báo phụ tải điện dựa trên phương pháp thống kê như mô hình ARIMA (Autoregressive Intergrated Moving Average). Lê Duy Phúc và cộng sự đã sử dụng lọc và ARIMA trong dự báo ngắn hạn lưới điện TP.HCM, đạt độ tin cậy 95%. Nazih Abu-Shikhah và cộng sự sử dụng hồi quy đa biến và phi tuyến trong dự báo trung hạn tại NEPCO. Samuel và cộng sự sử dụng phân tích hồi quy trong dự báo phụ tải điện của trường Covenant University.
3.1. Mô hình ARIMA Cơ sở lý thuyết và ứng dụng thực tế
ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) là một mô hình chuỗi thời gian phổ biến được sử dụng trong dự báo. Mô hình này kết hợp các thành phần tự hồi quy (AR), tích hợp (I) và trung bình trượt (MA) để mô tả và dự đoán các chuỗi thời gian. Các nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của mô hình ARIMA trong dự báo nhu cầu điện.
3.2. Mô hình SARIMA Áp dụng cho dữ liệu có tính mùa vụ
SARIMA (Seasonal ARIMA) là một biến thể của mô hình ARIMA được thiết kế để xử lý các chuỗi thời gian có tính mùa vụ. Mô hình này bổ sung thêm các thành phần mùa vụ vào mô hình ARIMA để nắm bắt các biến động theo mùa. Mô hình SARIMA rất phù hợp để dự báo nhu cầu điện, vì nhu cầu điện thường có tính mùa vụ rõ rệt.
3.3 Ưu điểm và hạn chế của phương pháp ARIMA và SARIMA
Ưu điểm của ARIMA và SARIMA là dễ hiểu, dễ triển khai và cho kết quả tốt. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp là cần phải xác định các tham số một cách chính xác, đòi hỏi kiến thức chuyên môn về thống kê và chuỗi thời gian.
IV. Ứng Dụng Mạng Nơ ron LSTM Trong Dự Báo Nhu Cầu Phụ Tải Điện
Các thuật toán học máy như máy vector hỗ trợ và mạng nơ-ron nhân tạo đã cải thiện đáng kể độ chính xác của dự đoán nhu cầu phụ tải điện. Các nghiên cứu [7], [8], [9] sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo lan truyền ngược (BP ANN) kết hợp các yếu tố ảnh hưởng như chỉ số tiêu dùng, chỉ số công nghiệp, tốc độ tăng dân số và nhiệt độ để dự báo phụ tải điện trung hạn có độ chính xác và khả năng giải thích tốt hơn các phương pháp truyền thống khác. Lei Guo và cộng sự [10] đã sử dụng mạng nơron nhiều lớp và LSTM để dự đoán phụ tải điện trong thời gian ngắn và kết quả thực nghiệm đã chứng minh tính ưu việt của mạng nơron học sâu.
4.1. Tổng quan về mạng nơ ron LSTM Cấu trúc và nguyên lý hoạt động
LSTM (Long Short-Term Memory) là một loại mạng nơ-ron tái phát (RNN) được thiết kế đặc biệt để xử lý các chuỗi thời gian dài. LSTM có khả năng ghi nhớ thông tin quan trọng trong quá khứ và sử dụng thông tin đó để dự đoán tương lai. Cấu trúc của một tế bào LSTM bao gồm các cổng (gate) cho phép kiểm soát luồng thông tin.
4.2. Ưu điểm của LSTM so với các mô hình chuỗi thời gian truyền thống
LSTM có một số ưu điểm so với các mô hình chuỗi thời gian truyền thống như ARIMA và SARIMA. LSTM có khả năng nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính và các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu chuỗi thời gian. Điều này giúp LSTM đạt được độ chính xác cao hơn trong dự báo.
4.3. Ứng dụng thực tế LSTM trong dự báo nhu cầu điện tại Tây Ninh
Việc ứng dụng LSTM trong dự báo nhu cầu điện tại Tây Ninh có thể giúp cải thiện độ chính xác của dự báo và hỗ trợ công ty điện lực trong việc lập kế hoạch và vận hành hệ thống điện. LSTM có thể được sử dụng để dự báo nhu cầu điện ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.
V. Mô Hình Facebook Prophet Phân Tích Chuỗi Thời Gian Cực Mạnh
Gần đây, các nghiên cứu dự báo chuỗi thời gian phi tuyến theo mô hình cộng (Additive Model) trong đó các xu thế phi tuyến khớp với tính thời vụ hàng năm, hàng tuần và hàng ngày, cộng với các ảnh hưởng ngày lễ cũng được sử dụng cho hiệu quả tốt. Taylor và Benjamin Letham [12] đã giới thiệu phương pháp phân tích chuỗi thời gian theo mô hình cộng bằng thuật toán Facebook Prophet trong dự báo số sự kiện trên Facebook. Huỳnh Trọng Thừa và các cộng sự [13] đã công bố kết quả nghiên cứu sử dụng thuật toán phân tích chuỗi thời gian Facebook Prophet trong dự báo hoạt động đầu tư ở Khu Công nghệ cao TP.
5.1. Giới thiệu thuật toán Facebook Prophet và ưu điểm nổi bật
Facebook Prophet là một thuật toán dự báo chuỗi thời gian được phát triển bởi Facebook. Prophet được thiết kế để dễ sử dụng và có khả năng xử lý các chuỗi thời gian có tính mùa vụ và các sự kiện đặc biệt. Thuật toán này đặc biệt hiệu quả khi dự báo các chuỗi thời gian có xu hướng phi tuyến.
5.2. Ứng dụng Prophet trong dự báo chuỗi thời gian tại Công ty Điện lực
Công ty điện lực có thể áp dụng mô hình Facebook Prophet để dự báo nhu cầu điện năng trong ngắn hạn và dài hạn. Đặc biệt, Prophet có thể giúp dự đoán nhu cầu tăng cao vào các dịp lễ, tết, cuối tuần hay các sự kiện đặc biệt khác, giúp công ty có sự chuẩn bị tốt hơn.
5.3. So sánh Prophet với các phương pháp dự báo chuỗi thời gian khác
Prophet có một số ưu điểm so với các phương pháp dự báo chuỗi thời gian khác như ARIMA và LSTM. Prophet dễ sử dụng hơn và có khả năng xử lý các chuỗi thời gian có tính mùa vụ và các sự kiện đặc biệt tốt hơn. Tuy nhiên, Prophet có thể không phù hợp cho các chuỗi thời gian có mối quan hệ phức tạp hoặc không có tính mùa vụ rõ rệt.
VI. Đề Xuất Hệ Thống Dự Báo Phụ Tải Tại Điện Lực Tây Ninh
Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng hệ thống dự báo nhu cầu phụ tải điện trung hạn, hỗ trợ lãnh đạo Công ty Điện lực Tây Ninh trong điều hành, vận hành hệ thống điện, đảm bảo hiệu quả, độ tin cậy và cân đối cung cầu. Mục tiêu tổng quát là đánh giá thực trạng dự báo tại Tây Ninh và nghiên cứu phương pháp chuỗi thời gian, từ đó đề xuất giải pháp dự báo nhu cầu phụ tải trung hạn.
6.1. Xây dựng hệ thống dự báo nhu cầu phụ tải điện trung hạn
Việc xây dựng một hệ thống dự báo nhu cầu phụ tải điện trung hạn là một giải pháp quan trọng để giúp Công ty Điện lực Tây Ninh cải thiện khả năng dự báo và quản lý nguồn cung điện. Hệ thống này nên tích hợp các phương pháp dự báo chuỗi thời gian như ARIMA, SARIMA và Facebook Prophet.
6.2. Thiết kế cơ sở dữ liệu và Dashboard phân tích dự báo
Hệ thống dự báo cần có một cơ sở dữ liệu để lưu trữ và quản lý dữ liệu lịch sử về nhu cầu điện. Ngoài ra, cần xây dựng một Dashboard để trực quan hóa dữ liệu và kết quả dự báo, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và phân tích tình hình.
6.3. Đánh giá hiệu quả hệ thống dự báo và đề xuất phát triển
Sau khi xây dựng và triển khai hệ thống dự báo, cần đánh giá hiệu quả của hệ thống bằng cách so sánh kết quả dự báo với dữ liệu thực tế. Dựa trên kết quả đánh giá, có thể đề xuất các cải tiến và phát triển hệ thống để nâng cao độ chính xác và hiệu quả dự báo.
