Bài viết 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 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%. | Nghiên cứu khoa học công nghệ 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 Nguyễn Hữu Đức1 Lê Hải Hà2 Trần Thị Nhung3 1 Khoa Công nghệ Năng lượng Trường Đại học Điện lực 2 Công ty TNHH Giải pháp lưới điện thông minh Việt Nam SES 3 Khoa Điện-Điện tử Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Nam Định. Email ducnh@ Nhận bài 01 12 2021 Hoàn thiện 05 8 2022 Chấp nhận đăng 10 10 2022 Xuất bản 28 10 2022. DOI https TÓM TẮT 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 . Từ khóa Dự báo tải điện 15 phút Thuật toán noron Bộ nhớ hồi tiếp ngắn dài hạn Thị trường điện trong ngày. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Dự báo phụ tải điện có một vai trò quan trọng trong việc giúp người vận hành hệ thống điện lên kế hoạch sản xuất truyền tải và phân phối năng lượng điện một cách hiệu quả. Dự báo phụ tải điện chính xác cho phép cải thiện tính an toàn của hệ thống tối ưu hóa chi phí của hệ thống sản xuất giảm sự cố của hệ thống truyền tải và phân phối năng lượng. Đối với thị trường điện dự báo phụ tải điện giúp bên bán và bên mua xác định được giá năng lượng tối ưu cho các giao dịch. Bài toán dự báo phụ tải điện được chia làm 3 loại tùy thuộc vào
