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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. NGUYỄN TUẤN DŨNG KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG VẬN HÀNH THỊ TRƯỜNG ĐIỆN VIỆT NAM Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã số ngành: 6250202 Phản biện độc lập 1: Phản biện độc lập 2: Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. Trần Thu Hà 2. Nguyễn Thanh Phương TP.

HỒ CHÍ MINH NĂM 2020 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong Luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận án này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong Luận án đã được chỉ rõ nguồn gốc tham khảo. Tác giả Luận án NGUYỄN TUẤN DŨNG iii LỜI CÁM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành nhất đến PGS.TS Trần Thu Hà và PGS.

Nguyễn Thanh Phương, các Thầy, Cô đã tận tâm chỉ dẫn, truyền đạt những kiến thức và kinh nghiệm quý báu cho tôi trong suốt quá trình thực hiện Luận án này. Và tôi xin được gửi lời cám ơn đến gia đình và bạn bè - những người đã luôn ủng hộ và động viên chúng tôi trong suốt thời gian vừa qua. Tác giả Luận án NGUYỄN TUẤN DŨNG iv TÓM TẮT Đặc điểm của quá trình sản xuất và tiêu thụ điện năng là phải đảm bảo sự cân bằng giữa sản xuất và tiêu thụ ở mọi thời điểm, khi có sự mất cân bằng giữa sản xuất và tiêu thụ đều làm cho chất lượng điện năng thay đổi, nặng nề hơn có thể dẫn đến sự sụp đỗ điện áp gây tan rã hệ thống. Tuy nhiên, điện năng là một mặt hàng rất đặc biệt, đó là về mặt kinh tế không thể lưu trữ và ổn định hệ thống điện đòi hỏi một sự cân bằng liên tục giữa sản xuất và tiêu dùng.

Đồng thời, nhu cầu sử dụng điện còn phụ thuộc vào thời tiết (nhiệt độ, tốc độ gió, mưa,…); nhu cầu sử dụng của các doanh nghiệp, cũng như các hoạt động hàng ngày (công suất đỉnh so với giờ cao điểm, các ngày trong tuần so với ngày cuối tuần, ngày lễ và gần ngày lễ,…); công suất phát của các nguồn năng lượng tái tạo cũng thay đổi theo điều kiện tự nhiên; Do đó, phải cần đến kỹ thuật dự báo điện năng để cung cấp thông tin cho quá trình điều khiển HTĐ nhằm đảm bảo sự cân bằng giữa sản xuất và tiêu thụ. Đặc biệt khi HTĐ được vận hành theo cơ chế thị trường điện cạnh tranh, kết quả dự báo sẽ cung cấp thông tin cho các nhà quản lý điều hành giá mua bán diện. Đã có nhiều phương pháp dự báo được sử dụng, tuy nhiên phần lớn là các phương pháp dự báo dài hạn và trung hạn dùng để cung cấp thông tin cho việc qui hoạch phát triển nguồn, lưới điện và lập kế hoạch vận hành HTĐ. Luận án sẽ nghiên cứu đề xuất một phương pháp dự báo ngắn hạn mới để cung cấp thông tin phụ tải điện cho các nhà quản lý điều hành thị trường điện cạnh tranh.

Việc nghiên cứu các đặc tính của phụ tải; xây dựng các phương pháp xử lý dữ liệu thiếu, sai sốt dữ liệu; cũng như đề xuất sử dụng biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) để cung cấp thông tin cho các mô hình dự báo là những nhiệm vụ quan trọng của luận án. Qua phân tích các mô hình dự báo đang được sử dụng trên thế giới (Kỹ thuật thống kê – mô hình SARIMA; Trí tuệ nhân tạo, học máy – mô v hình Support Vector Regression; Neural Network, Feedforward Networks; Random Forest), luận án đã đã xây dựng thành công giải thuật mới đó là sử dụng Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) làm bộ dữ liệu đầu vào cho các modules xây dựng hàm hồi qui đã phát huy tác dụng và cho kết quả dự báo có độ sai số thấp, nó giải quyết được câu chuyện chênh lệch ngày âm và ngày dương, các ngày lễ hội, ngày đặc biệt trong năm và nhất là các ngày trong các tháng 01 và 02 (tháng có Tết Dương lịch và Tết Nguyên Đán). Mô hình kết hợp Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP) và Support Vector Regression (SVR) đã hoàn thiện hàm dự báo ngắn hạn, cung cấp kết quả dự báo cho các nhà quản lý điều hành thị trường điện cạnh tranh, các kết quả dự báo được kiểm chứng với bộ dữ liệu của 05 Tổng công ty Điện lực thuộc Tập đoàn Điện lực Việt Nam. Ngoài ra, luận án cũng đã có những phân tích sự tác động của giá thị trường SMP và các hợp đồng CFD đến các kết quả dự báo Qc để làm sao hạn chế tới mức thấp nhất các rủi ro và tận dụng được các biến động của thị trường để mang về lợi nhuận cao nhất.

Các module xử lý dữ liệu thiếu, xây dựng Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị (SLP), dự báo phụ tải,… được chính tác giả tự lập trình bằng ngôn ngữ Matlab 2017. vi ABSTRACT The characteristic of the production and consumption of electricity is to ensure a balance between production and consumption at all times. When there is an imbalance between production and consumption, the quality of power changes, which can even lead to voltage collapse, causing the system to fail. However, electricity is a very special commodity, it is economically impossible to store.

Stabilizing the electrical system requires a constant balance between production and consumption. In addition, the demand for electricity also depends on factors such as weather (temperature, wind speed, rain, .); daily usage demand (peak capacity, demand on weekdays, weekends, holidays, .) and variation in generating capacity of renewable energy sources according to natural conditions. Therefore, forecast techniques are needed to provide information for the control process of the power system to ensure a balance between production and consumption. Especially when the power system is operated under the mechanism of a competitive electricity market, the forecast results will provide information for managers to control the buying and selling prices.

Many forecasting methods have been used, but most are long-term and medium-term forecasting methods used to provide information for power and grid development planning as well as power system operation planning. The thesis will study and propose a new short-term forecasting method to provide information about electricity load to managers operating the competitive electricity market. The important tasks of the thesis include studying load characteristics, developing missing and incorrect data processing methods, as well as proposing to use the Standardized Load Profile (SLP) to provide information for forecasting models. Through analysis of forecasting models being used in the world (including Statistical Engineering - SARIMA model; Artificial Intelligence, machine learning - Support Vector Regression model; Neural Network, Feedforward Networks; vii Random Forest), the thesis has successfully built a new algorithm.

It is a method of using the Standardized Load Profile (SLP) as input data sets for the regression building modules. This method is effective and gives the forecast results with low error. It solves the difference of negative and positive days, holidays, special days of the year and the days of January and February (the month of New Year and Lunar New Year). The combined model of the Standardized Load Profile (SLP) and Support Vector Regression (SVR) has completed the short-term forecast function and provided the forecast results for the managers operating the competitive electricity market.

The forecast results are verified with the data set of 05 Electricity Corporations of Electricity of Vietnam (EVN). In addition, the thesis also analyzes the impact of SMP market price and CFD contracts on Qc forecast results to minimize risks and take advantage of the fluctuations of the market for the highest returns. The modules on processing missing data , building the Standardized Load Profile (SLP), load forecasting,. are programmed by the author using the Matlab 2017.

viii GIẤY XÁC NHẬN CỦA TỔNG CÔNG TY ĐIỆN LỰC TP.HCM ix x CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ I. CÁC CÔNG TRÌNH THAM DỰ HỘI NGHỊ 1. Nguyen Tuan Dung, Tran Thu Ha, Nguyen Thanh Phuong, 2018: COMPARATIVE STUDY OF SHORT-TERM ELECTRIC LOAD FORECASTING: CASE STUDY EVNHCMC - 2018 4th International Conference on Green Technology and Sustainable Development (GTSD) – IEEE Conference 2018. Nguyen Tuan Dung, Nguyen Thanh Phuong, tháng 7 năm 2018: Comparative Study of Short-Term Electric Load Forecasting: Case Study EVNHCMC – Hội thảo Quốc gia lần thứ XXI – Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và Truyền thông – Thanh Hóa.

Nguyen Tuan Dung, Nguyen Thanh Phuong, 2018: DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NGẮN HẠN BẰNG SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) – Hội nghị Khoa học công nghệ 2018 – Trường Đại học Công nghệ thành phố Hồ Chí Minh. Nguyen Tuan Dung, Nguyen Thanh Phuong, 2019: HANDLING MISSING DATA USING STANDARDIZED LOAD PROFILE (SLP) AND SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) - 2019 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE) – IEEE Conference 2019. Nguyen Tuan Dung, Nguyen Thanh Phuong, 2020: LOAD FORECASTING FOR MONTHS OF THE LUNAR NEW YEAR HOLIDAY USING STANDARDIZED LOAD PROFILE AND SUPPORT REGRESSION VECTOR: CASE STUDY HO CHI MINH CITY - The International Conference On Science, Technology And Society Studies (STS 2020) – Trường Đại học Công nghệ thành phố Hồ Chí Minh. CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ TẠI CÁC TẠP CHÍ KHOA HỌC • TẠP CHÍ TRONG NƯỚC 6.

Nguyen Tuan Dung, Nguyen Thanh Phuong, 2017: DEALING WITH MISSING DATA FOR THE POWER LOAD STUDIES USING SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) - ISSN 1859-1531 - Tạp chí KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ Số 3(112). Nguyen Tuan Dung, Nguyen Thanh Phuong, 2019: XỬ LÝ DỮ LIỆU THIẾU BẰNG BIỂU ĐỒ CHUẨN HÓA ĐƠN VỊ (SLP) VÀ SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) - ISSN 1859-3585 - Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ, Số 50. • TẠP CHÍ QUỐC TẾ 8. Nguyen Tuan Dung, Nguyen Thanh Phuong, 2019: SHORT-TERM ELECTRIC LOAD FORECASTING USING STANDARDIZED LOAD PROFILE (SLP) AND SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) - Engineering, Technology & Applied Science Research Vol.

Nguyen Tuan Dung, Nguyen Thanh Phuong, 2019: IMPROVE THE ACCURACY OF SHORT-TERM FORECASTING ALGORITHMS BY STANDARDIZED LOAD PROFILE AND SUPPORT REGRESSION VECTOR: CASE STUDY VIETNAM - Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal Vol. xii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 – Biến đổi không gian dữ liệu sang 17 Hình 1.2 – Minh họa cho các biến lỏng  n 19 Hình 1.3 – Thuật toán Rừng ngẫu nhiên Hồi qui 21 Hình 2.1 – Thống kê điện thương phẩm 33 Hình 2.2 – Hệ số tự tương quan của chuỗi thời gian không tĩnh 34 Hình 2.3 – Thống kê hệ số Pmax của tháng 10/2018 34 Hình 2.4 – Hệ số tương quan của Pmax tháng 10/2018 35 Hình 2.5 – Bảng thống kê điện thương phẩm theo từng tháng 35 Hình 2.6 – Hệ số tương quan của 12 tháng của năm 36 Hình 2.7 – Các lỗi thường gặp trong ghi nhận dữ liệu điện 40 Hình 2.8 – Đồ thị biểu diễn tương quan Pmax, Atổng và nhiệt độ 43 Hình 2.9 – Dữ liệu bị thiếu và lỗi 44 Hình 2.10 – Giải thuật xử lý dữ liệu thiếu 45 Hình 2.