Phương pháp tiếp cận mới để dự báo nhu cầu sử dụng điện

Ngành điện là một trong số nhiều ngành bị ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19. Theo Hiệp hội Năng lượng Quốc tế, nhu cầu sử dụng điện đã giảm vào năm ngoái ở hầu hết các quốc gia.

Việc đóng cửa các tòa nhà văn phòng, trường học, nhà máy và các cơ sở khác khiến các công ty tiện ích khó có thể dự báo mức độ tiêu thụ điện của khách hàng. Các tiện ích dựa trên một số dự đoán của họ dựa trên dữ liệu lịch sử như điều kiện thời tiết, khí quyển, ngày lễ, sự kiện kinh tế và thông tin địa lý. Nhưng chưa có dữ liệu có thể dự báo được những ảnh hưởng của các biện pháp phong tỏa bởi đại dịch đã diễn ra trên khắp thế giới trong gần 2 năm qua.

• Lưới điện có nên được định hướng dữ liệu như Interner?
• Bảo vệ, nâng cao chất lượng nguồn điện trong thời kỳ chuyển đổi số
• Tương lai của Lưới điện tự động hóa

Khi các quốc gia tiếp tục chiến đấu với sự bùng phát của Covid-19, việc tạm dừng hoạt động một phần hay hoàn toàn ở một số lĩnh vực vẫn đang diễn ra. Nhiều nhân viên tiếp tục làm việc tại nhà. Tình hình liên tục thay đổi khiến các công ty tiện ích phải nhanh chóng tìm ra giải pháp nhằm cải thiện độ chính xác của các dự báo nhu cầu sử dụng điện.

“Do những thay đổi chưa từng có vì đại dịch, các chuyên gia phải đối mặt với thách thức khá lớn trong việc dự đoán mức tiêu thụ phụ tải với biên độ chính xác gần với mức trước đại dịch”, thành viên IEEE Mostafa Farrokhabadi, phó chủ tịch công nghệ của BluWave-ai ở Ottawa, Ont., Canada cho biết.

Đầu năm nay, Farrokhabadi đã lãnh đạo một Ủy ban Kỹ thuật tổ chức một cuộc thi dữ liệu do ông chủ trì nhằm cải thiện khả năng dự báo nhu cầu điện. Cuộc thi được tổ chức bởi IEEE DataPort, một nền tảng cho phép các nhà nghiên cứu lưu trữ, chia sẻ, truy cập và quản lý các tập dữ liệu của họ ở một vị trí đáng tin cậy.

Cuộc thi thách thức các chuyên gia thiết kế những chiến lược mới để “dự báo nhu cầu sử dụng điện hàng ngày” nhằm nâng cao độ chính xác của dự đoán trước những thay đổi do đại dịch gây ra.

Ông Farrokhabadi nói: “Việc có thể dự đoán trước mức tiêu thụ điện, bắt đầu từ một giờ trước, đến một tuần hoặc thậm chí lâu hơn, có tầm quan trọng rất lớn đối với các nhà vận hành lưới điện.”. Lập kế hoạch điện bao gồm sự kết hợp của các hệ thống phát điện, nguồn dự trữ sẽ hoạt động trong hệ thống và các yếu tố khác phụ thuộc vào dự đoán nhu cầu.

Cuộc thi được tài trợ một phần bởi các nhà tài trợ cho Quỹ ứng phó COVID-19 của Tổ chức IEEE và nhóm công tác về dự báo và phân tích năng lượng, là một phần của ủy ban vận hành, quy hoạch và kinh tế hệ thống điện của IEEE Power & Energy Society.

Cuộc thi diễn với sự tham dự của 42 đội, bao gồm khoảng 80 nhà nghiên cứu. Những người tham gia đến từ các học viện, ngành công nghiệp và các trung tâm nghiên cứu trên khắp thế giới.

Các đội dự thi đã sử dụng bộ dữ liệu thực do BluWave-ai cung cấp và chứa dữ liệu lịch sử tải điện hàng giờ mà khách hàng của tiện ích sử dụng từ ngày 18 tháng 3 năm 2017 đến ngày 17 tháng 1 năm 2021 cũng như các dự báo khí tượng.

Những người dự thi phải đưa ra dự báo trước ngày dựa trên dữ liệu kiểm tra được công bố gần đây nhất. Nhiệm vụ của các nhà nghiên cứu là tạo ra các mô hình dự đoán nhu cầu điện trong khoảng thời gian hàng giờ cho ngày hôm sau, bắt đầu từ 8 giờ sáng – có nghĩa là những người tham gia phải đưa ra 24 giá trị. Họ đánh giá và thử nghiệm các mô hình của mình mỗi ngày.

Cuộc thi đã tìm ra người chiến thắng Joseph de Vilmarest and Yannig Goude. De Vilmarest là một Tiến sĩ ngành thống kê tại Phòng thí nghiệm Xác suất, Thống kê và Mô hình hóa, ở Paris. Yannig Goude, cố vấn của Joseph de Vilmarest, là phó giáo sư Viện Toán học Orsay, Pháp. Ông cũng là nhà nghiên cứu và quản lý dự án tại Phòng thí nghiệm Paris-Saclay của công ty tiện ích điện EDF. Các nhà nghiên cứu đã ứng dụng học máy và miêu tả các không gian trạng thái nhằm mô hình hóa nhiều loại hệ thống có trạng thái tương lai phụ thuộc vào trạng thái hiện tại.

Ông Farrokhabadi cho biết dữ liệu của người chiến thắng sẽ được công bố trên trang web của cuộc thi do IEEE DataPort lưu trữ. Các giải pháp của người chiến thắng và bản tóm tắt kết luận của cuộc thi cũng sẽ được công bố vào cuối năm nay trong phần đặc biệt của Tạp chí IEEE Open về chủ đề “Năng lượng và tác động của đại dịch Covid-19 đối với vận hành lưới điện.”

Bình An (theo IEEE Spectrum)