Luận án: Kỹ thuật dự báo phụ tải điện trong vận hành thị trường điện Việt Nam

Sản xuất và tiêu thụ điện năng cần sự cân bằng mọi thời điểm. Mất cân bằng làm chất lượng điện thay đổi, thậm chí gây sụp đổ hệ thống. Điện năng không thể lưu trữ kinh tế. Hệ thống điện đòi hỏi cân bằng liên tục giữa sản xuất và tiêu dùng. Dự báo nhu cầu điện cung cấp thông tin cần thiết. Thông tin này hỗ trợ điều khiển hệ thống điện. Nó đảm bảo sự cân bằng giữa cung và cầu.

Nhu cầu sử dụng điện phụ thuộc nhiều yếu tố. Thời tiết (nhiệt độ, gió, mưa) là yếu tố chính. Nhu cầu từ doanh nghiệp, hoạt động hàng ngày cũng quan trọng. Phụ tải đỉnh so với giờ cao điểm, ngày thường so với cuối tuần, ngày lễ đều khác nhau. Công suất phát của nguồn năng lượng tái tạo cũng biến đổi theo tự nhiên. Việc dự báo chính xác giúp điều chỉnh cân bằng này.

Trong vận hành thị trường điện cạnh tranh, kết quả dự báo rất quan trọng. Thông tin dự báo cung cấp cho nhà quản lý. Họ dùng nó để điều hành giá mua bán điện. Dự báo chính xác hỗ trợ lập kế hoạch vận hành. Nó giúp tối ưu hóa nguồn lực. Việc này đóng góp vào sự ổn định và hiệu quả của Thị trường phát điện cạnh tranh (VCGM) và Thị trường bán buôn điện cạnh tranh (VWEM).

Nhu cầu điện thay đổi lớn theo thời gian. Phụ tải đỉnh và phụ tải đáy là các mức tiêu thụ cực đại, cực tiểu. Chúng xảy ra trong ngày, tuần, mùa. Các ngày lễ hội, ngày đặc biệt gây biến động mạnh. Tháng 1 và tháng 2, có Tết Dương lịch và Tết Nguyên Đán, rất khó dự báo. Việc nắm bắt các biến động này là thách thức lớn.

Thời tiết là yếu tố hàng đầu tác động đến phụ tải. Nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió, mưa ảnh hưởng trực tiếp. Nhu cầu sử dụng của doanh nghiệp, hoạt động hàng ngày cũng biến động. Công suất phát từ năng lượng tái tạo thay đổi theo điều kiện tự nhiên. Tất cả yếu tố này cần được phân tích kỹ lưỡng để dự báo nhu cầu điện.

Dữ liệu lịch sử phụ tải thường không hoàn hảo. Thiếu sót dữ liệu hoặc sai sốt thường xuyên xảy ra. Đây là rào cản lớn cho độ chính xác dự báo. Xây dựng các phương pháp xử lý dữ liệu thiếu, sai sốt là cần thiết. Mục tiêu là cung cấp dữ liệu đầu vào chất lượng cao. Dữ liệu sạch là yếu tố then chốt cho mô hình dự báo phụ tải.

Các phương pháp dự báo điện năng truyền thống đa dạng. Kỹ thuật thống kê như mô hình SARIMA thường dùng cho dài, trung hạn. Trí tuệ nhân tạo và học máy cũng được áp dụng. Support Vector Regression (SVR), Neural Network, Feedforward Networks và Random Forest là ví dụ. Những phương pháp này hỗ trợ quy hoạch và lập kế hoạch vận hành hệ thống điện.

Một phương pháp dự báo ngắn hạn mới đã được đề xuất. Nó sử dụng Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) làm dữ liệu đầu vào. SLP giải quyết hiệu quả các ngày đặc biệt. Ví dụ như sự chênh lệch ngày âm, ngày dương, các ngày lễ. Đặc biệt là những ngày khó dự báo trong tháng 1 và tháng 2 (Tết Dương lịch, Tết Nguyên Đán). SLP cải thiện đáng kể chất lượng dữ liệu.

Giải thuật mới kết hợp SLP và SVR. SLP cung cấp dữ liệu đầu vào chuẩn hóa. SVR xây dựng hàm hồi quy để dự báo phụ tải. Mô hình này cho kết quả dự báo có độ sai số thấp. Nó hoàn thiện hàm dự báo ngắn hạn, cung cấp thông tin quan trọng. Kết quả được kiểm chứng với dữ liệu thực tế từ 05 Tổng công ty Điện lực Việt Nam.

Dữ liệu lịch sử phụ tải điện thường không đầy đủ hoặc có lỗi. Luận án tập trung xây dựng phương pháp xử lý dữ liệu. Các module xử lý giúp khắc phục dữ liệu thiếu, sai sốt. Việc này đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào. Dữ liệu sạch là yếu tố tiên quyết. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác dự báo của mô hình.

Mô hình dự báo phụ tải đã được kiểm chứng. Dữ liệu từ 05 Tổng công ty Điện lực thuộc Tập đoàn Điện lực Việt Nam được sử dụng. Các kết quả kiểm chứng cho thấy độ sai số thấp. Điều này khẳng định tính hiệu quả và tin cậy của mô hình. Việc kiểm định giúp đánh giá khả năng áp dụng thực tế của thuật toán dự báo.

Kết quả dự báo cung cấp thông tin giá trị cho thị trường điện Việt Nam. Nó hỗ trợ các nhà quản lý trong Thị trường phát điện cạnh tranh (VCGM). Đồng thời, nó cũng hữu ích cho Thị trường bán buôn điện cạnh tranh (VWEM). Dự báo chính xác giúp ra quyết định tối ưu. Nó góp phần giảm rủi ro và tăng cường hiệu quả vận hành.

Giá thị trường SMP ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu, chi phí. Dự báo phụ tải chính xác cung cấp thông tin giá trị. Thông tin này giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định kịp thời. Mục tiêu là tối ưu hóa lợi nhuận trong Thị trường phát điện cạnh tranh (VCGM). Nó cũng giúp hạn chế rủi ro từ biến động giá SMP.

Hợp đồng CFD là công cụ giảm thiểu rủi ro biến động giá. Dự báo Qc, sản lượng phát cam kết, cần độ chính xác cao. Độ chính xác dự báo giúp quản lý hiệu quả các hợp đồng CFD. Điều này bảo vệ các bên khỏi những bất lợi từ thị trường. Dự báo tốt là cơ sở cho các quyết định hợp đồng thông minh.

Phân tích tác động của giá SMP và hợp đồng CFD rất quan trọng. Phân tích này giúp tối ưu hóa lợi nhuận kinh doanh điện. Các biến động của thị trường điện được tận dụng triệt để. Mục tiêu là đạt được lợi nhuận cao nhất. Đồng thời, rủi ro được hạn chế ở mức thấp nhất. Dự báo phụ tải chính xác là công cụ then chốt cho chiến lược này.