Đăng ký thành viên

Alliander cải thiện việc ước tính phụ tải với thuật toán STORM

Thuật toán STORM sẽ tự động lọc dữ liệu đo lường để loại bỏ các nhiễu như các lỗi đo lường và các sự kiện đóng cắt tạm thời (Ảnh st)

Nhà điều hành mạng lưới điện Hà Lan Alliander và Đại học Radboud (Hà Lan) đã phát triển thuật toán STORM nhằm giúp ước tính phụ tải trên một mạng lưới điện dày đặc.

Thuật toán STORM, với mục đích cải thiện việc ước tính phụ tải trong các mạng lưới điện, tự động lọc dữ liệu đo lường để loại bỏ các nhiễu như các lỗi đo lường và các sự kiện đóng cắt tạm thời.

Alliander báo cáo rằng giải pháp này đã tiết kiệm khoảng 75% thời gian cho các chuyên gia kỹ thuật, những người theo truyền thống phải lọc dữ liệu theo cách thủ công, đồng thời cải thiện đáng kể chất lượng dữ liệu. Công ty điện lực này cho biết thêm rằng với dữ liệu đã lọc này, có thể ước tính tốt hơn bao nhiêu công suất thực sự có sẵn cho các kết nối mới và cách sử dụng mạng lưới thông minh hơn.

Lưới điện của Hà Lan đang chịu áp lực rất lớn do nhu cầu điện tăng nhanh và quá trình chuyển dịch sang năng lượng tái tạo. Mặc dù việc mở rộng mạng lưới này là thiết yếu nhưng cần có thời gian và trong khi đó, mục đích của Alliander là sử dụng tối ưu công suất hiện có.

Nền tảng của việc phát triển thuật toán STORM là ý tưởng về “tính có thể giải thích” để hiện thực hóa tại sao một ứng dụng có thể hoặc không thể thực hiện được. Dựa trên dữ liệu trạm biến áp sơ cấp trên lưới điện của Alliander, và được tối ưu hóa để phát hiện sự kiện dị thường và đóng cắt, thuật toán này kết hợp phân đoạn nhị phân để phát hiện điểm thay đổi và kiểm soát quy trình thống kê để phát hiện dị thường như một chiến lược hiệu quả nhất.

Trong mô hình hóa này, khoảng 90% các ước tính phụ tải tự động nằm trong lề sai số 10%, chỉ có một sự cố duy nhất đáng kể trong các ước tính phụ tải tối thiểu và tối đa trong 60 phép đo trong tập thử nghiệm.

Dữ liệu mở

Bộ dữ liệu Trạm biến áp STORM hiện là một phần trong dịch vụ dữ liệu mở của Alliander. Các tập dữ liệu mở khác có sẵn bao gồm dữ liệu vị trí trên các lưới điện, dữ liệu phát điện cho các kết nối quy mô nhỏ, dữ liệu cấp điện cho các kết nối quy mô nhỏ, dự báo truyền tải, dữ liệu tiêu thụ cho các kết nối quy mô nhỏ, dữ liệu tiêu thụ của công tơ thông minh giai đoạn 2012-2014, các đường cong tiêu thụ cho các kết nối điện quy mô lớn và các đường cong tiêu thụ cho các kết nối khí đốt quy mô lớn.

Bằng cách công khai và ẩn danh dữ liệu này sao cho không thể truy ngược lại một cá nhân hoặc kết nối nào, mục đích của Alliander là cung cấp thông tin chi tiết và cho phép đưa ra các giải pháp thông minh.

Alliander dự định sẽ tiếp tục cải tiến STORM hơn nữa để giúp công cụ này tiết kiệm thời gian hơn và chính xác hơn.

Biên dịch: Bùi Thị Thu Hường

Theo “smart-energy”, tháng 1/2025