Luận văn Thạc sĩ: Ứng dụng chuỗi thời gian trong dự báo nhu cầu phụ tải điện ở Công ty Điện lực Tây Ninh

Dự báo nhu cầu phụ tải điện là yếu tố then chốt đảm bảo hoạt động hiệu quả và bền vững của hệ thống điện. Trong bối cảnh phát triển kinh tế nhanh chóng, việc dự báo chính xác nhu cầu điện năng trở nên vô cùng quan trọng đối với các công ty điện lực như Công ty Điện lực Tây Ninh, đặc biệt là trong quy hoạch và vận hành trung hạn. Các phương pháp dự báo truyền thống thường gặp hạn chế về độ chính xác và khả năng thích ứng với các biến động phức tạp của dữ liệu chuỗi thời gian. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian tiên tiến để nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của công tác dự báo nhu cầu phụ tải điện, từ đó hỗ trợ ban lãnh đạo đưa ra các quyết định điều hành tối ưu, đảm bảo cân bằng cung cầu và nâng cao chất lượng dịch vụ cung cấp điện.

Các nhà quản lý và kỹ sư điện tại các công ty điện lực, đặc biệt là những người làm công tác quy hoạch và vận hành lưới điện; các nhà nghiên cứu, sinh viên trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, hệ thống thông tin và kỹ thuật điện quan tâm đến dự báo chuỗi thời gian và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành năng lượng.

Luận văn này giải quyết vấn đề cấp thiết về dự báo nhu cầu phụ tải điện trung hạn, một yếu tố sống còn cho việc quy hoạch và vận hành tối ưu hệ thống điện. Nghiên cứu bắt đầu bằng việc phân tích thực trạng công tác dự báo tại Công ty Điện lực Tây Ninh, chỉ ra những hạn chế của các phương pháp hiện có trong việc đối phó với sự phức tạp và biến động của dữ liệu phụ tải điện. Để khắc phục những thách thức này, tác giả đã khám phá và ứng dụng một loạt các mô hình chuỗi thời gian tiên tiến, bao gồm các phương pháp thống kê như ARIMA, SARIMA và các mô hình học máy hiện đại như LSTM cùng với Facebook Prophet. Phương pháp tiếp cận của nghiên cứu bao gồm việc xây dựng, huấn luyện và so sánh hiệu suất của các mô hình này trên dữ liệu lịch sử về sản lượng điện tiêu thụ của Công ty Điện lực Tây Ninh. Kết quả cho thấy các mô hình học máy, đặc biệt là Prophet, mang lại độ chính xác cao hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống, đồng thời có khả năng nắm bắt tốt các xu hướng, tính mùa vụ và các yếu tố bất thường trong chuỗi thời gian. Cuối cùng, luận văn không chỉ dừng lại ở việc phát triển mô hình mà còn đề xuất và xây dựng một hệ thống dự báo thực nghiệm hoàn chỉnh, tích hợp giao diện dashboard trực quan, giúp các nhà quản lý dễ dàng theo dõi, phân tích và đưa ra quyết định kịp thời. Giá trị ứng dụng của công trình nằm ở khả năng cung cấp một công cụ dự báo mạnh mẽ, giúp Công ty Điện lực Tây Ninh nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo an ninh năng lượng cho khu vực.