Xây dựng mô hình dự báo phụ tải điện trong thị trường điện trong ngày ứng dụng mạng noron hồi tiếp bộ nhớ ngắn – dài hạn

Abstract

Dự báo tải điện đóng một vai trò quan trọng trong việc tham gia thị trường điện. Trong các thị trường điện như thị trường điện ngày trước (dayahead market) và thị trường điện trong ngày (intraday market) thì thị trường điện trong ngày cần dự báo được nhu cầu phụ tải trước 15 phút. Như vậy, bài toán dự báo phụ tải điện trước 15 phút đóng vai trò quan trọng trong việc các đơn vị mua điện khi tham gia vào thị trường điện trong ngày. Do tính không tuyến tính, tính không ổn định theo điều kiện tự nhiên của tải điện trong các hệ thống điện quy mô nhỏ, việc dự báo chính xác vẫn đang là một thách thức. Bài báo này xây dựng mô hình dự báo phụ tải điện ngắn hạn bằng việc dùng mạng noron hồi tiếp bộ nhớ ngắn-dài hạn Long-Short-Term-Memory (LSTM). Kết quả kiểm nghiệm đánh giá mô hình với sai số trong khoảng 1%.