Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM --------------------------- NGUYỄN TUẤN DŨNG KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG VẬN HÀNH THỊ TRƯỜNG ĐIỆN VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH NĂM 2020 ii CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học : - PGS.TS. Trần Thu Hà - PGS.TS. Nguyễn Thanh Phương Luận án Tiến sĩ đã được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP. HCM ngày 06 tháng 11 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá Luận án gồm: TT 1 2 3 4 5 6 7 Họ và tên GS. TSKH. Nguyễn Xuân Quỳnh GS. TS. Lê Kim Hùng PGS. TS. Lê Minh Phương PGS. TS. Quyền Huy Ánh GS. TS. Phạm Thị Ngọc Yến PGS. TS. Nguyễn Hùng PGS. TS. Ngô Cao Cường Chức danh Hội đồng Chủ tịch Phản biện 1 Phản biện 2 Phản biện 3 Ủy viên Ủy viên Ủy viên, Thư ký Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận án sau khi Luận án đã được báo cáo và sửa chữa. Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận án GS. TSKH. Nguyễn Xuân Quỳnh iii CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM Luận án Tiến sĩ đã được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP. HCM ngày 06 tháng 11 năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá Luận án gồm: TT 1 2 3 4 5 6 7 Họ và tên GS. TSKH. Nguyễn Xuân Quỳnh GS. TS. Lê Kim Hùng PGS. TS. Lê Minh Phương PGS. TS. Quyền Huy Ánh GS. TS. Phạm Thị Ngọc Yến PGS. TS. Nguyễn Hùng PGS. TS. Ngô Cao Cường Chức danh Hội đồng Chủ tịch Phản biện 1 Phản biện 2 Phản biện 3 Ủy viên Ủy viên Ủy viên, Thư ký Xác nhận của Nghiên cứu sinh, tập thể cán bộ hướng dẫn, Khoa/Viện quản lý chuyên ngành và Viện Đào tạo Sau đại hộc sau khi Luận án đã được sửa chữa. Cán bộ hướng dẫn 1 Cán bộ hướng dẫn 2 Nghiên cứu sinh PGS. TS. Trần Thu Hà PGS. TS. Nguyễn Thanh Phương Nguyễn Tuấn Dũng KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH PGS. TS. Nguyễn Thanh Phương VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC PGS. TS. Huỳnh Châu Duy iv 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 v LỜI CÁM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành nhất đến PGS.TS Trần Thu Hà và PGS.TS. 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 vi 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 vii 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. viii 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; ix 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. x GIẤY XÁC NHẬN CỦA TỔNG CÔNG TY ĐIỆN LỰC TP.HCM