Hệ thống dự báo phát triển khách hàng sử dụng điện công ty điện lực tây ninh

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - NGUYỄN TẤN TÀI HỆ THỐNG DỰ BÁO PHÁT TRIỂN KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG ĐIỆN CÔNG TY ĐIỆN LỰC TÂY NINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) TP.HCM – 2022 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - NGUYỄN TẤN TÀI HỆ THỐNG DỰ BÁO PHÁT TRIỂN KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG ĐIỆN CÔNG TY ĐIỆN LỰC TÂY NINH CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8.48.01.04 LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS HUỲNH TRỌNG THƯA TP.HCM – Năm 2022 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn: “hệ thống dự báo phát triển khách hàng sử dụng Điện Công ty Điện lực Tây Ninh” cơng trình nghiên cứu tơi Tơi cam đoan số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Khơng có sản phẩm/nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà khơng trích dẫn theo quy định TP HCM, ngày 25 tháng 01 năm 2022 HỌC VIÊN THỰC HIỆN LUẬN VĂN Nguyễn Tấn Tài ii LỜI CẢM ƠN Trước tiên Tôi xin cảm ơn thầy hướng dẫn luận văn Tôi - TS HUỲNH TRỌNG THƯA - Giảng viên hướng dẫn trực tiếp Cảm ơn cánh cửa đến văn phịng Thầy rộng mở gặp phải rắc rối có câu hỏi vấn đề nghiên cứu Thầy ln cho phép tơi tự bày tỏ quan điểm đồng thời đưa nhận xét, góp ý, dẫn dắt tơi hướng suốt thời gian nghiên cứu, thực đề tài luận văn thạc sĩ Tôi xin cảm ơn thầy cô Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn Thông truyền đạt cho kiến thức chuyên sâu chuyên ngành hệ thống thông tin suốt thời gian học tập để tơi có tảng kiến thức hỗ trợ lớn cho Tơi q trình làm luận văn thạc sĩ Tôi muốn bày tỏ biết ơn sâu sắc đến Lãnh đạo Công ty Điện lực Tây Ninh hỗ trợ, cho phép Tôi sử dụng liệu khách hàng sử dụng điện Công ty từ năm 2008 - 2021 Đồng thời, Tôi cám ơn giúp đỡ đồng nghiệp q trình Tơi thu thập điều tra số liệu Cuối cùng, Tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình bạn bè ln hỗ trợ tơi khuyến khích liên tục suốt năm học tập qua trình nghiên cứu viết luận văn Thành tựu khơng thể có khơng có họ Xin chân thành cảm ơn! TP.HCM, ngày 25 tháng 01 năm 2022 HỌC VIÊN THỰC HIỆN LUẬN VĂN Nguyễn Tấn Tài iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH SÁCH HÌNH VẼ vi MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Tổng quan vấn đề nghiên cứu Mục tiêu Nghiên cứu 4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 5 Phương pháp nghiên cứu Cấu trúc luận văn Chương 1: NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN 1.1 Các nghiên cứu nước 1.2 Các nghiên cứu nước Chương 2: PHÂN TÍCH THIẾT KẾ 11 2.1 Thu thập liệu 11 2.2 Tiền xử lý liệu phân tích liệu 11 2.2.1 Tiền xử lý liệu 11 2.2.2 Phân tích liệu 14 2.3 Mơ hình phân tích dự báo mơ hình Facebook Prophet[9] 19 iv Chương 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG DỰ BÁO 23 3.1 Dự báo khách hàng phát triển toàn tỉnh Tây Ninh theo Tháng, quý, Năm 23 3.2 Dự báo phát triển khách hàng theo vùng (Huyện/Thị xã/thành phố Tây Ninh) 27 3.2.1 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Thành phố Tây Ninh 27 3.2.2 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Thị xã Hòa Thành 29 3.2.3 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Thị xã Trảng Bàng 31 3.2.4 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Huyện Gò dầu 33 3.2.5 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Huyện Bến Cầu 35 3.2.6 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Huyện Dương Minh Châu 37 3.2.7 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Huyện Châu Thành 39 3.2.8 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Huyện Tân Châu 41 3.2.9 Dự báo phát triển khách hàng thuộc Huyện Tân Biên 43 3.3 Dự báo phát triển khách hàng theo loại khách hàng (khách hàng sử dụng điện sinh hoạt sinh hoạt) 45 3.3.1 Dự báo khách hàng sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh 45 3.3.2 Dự báo khách hàng sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh 47 3.3.3 Dự báo khách hàng lý sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh 49 3.4 Xây dựng Dashboard hiển thị kết dự báo 51 3.4.1 Mơ hình xây dựng DashBoard 51 3.4.2 Chức DashBoard 51 Chương 4: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 56 v KẾT LUẬN 59 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 vi DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1: Bộ liệu năm 2008 - 2021 12 Hình 2: Bộ liệu từ 5/2014-8-2021 13 Hình 3: Làm mịn liệu phương pháp hồi quy cục 14 Hình 4: Biểu đồ liệu phát triển khách hàng dùng điện tỉnh Tây Ninh năm 2014-2021 16 Hình 5: Biểu đồ box-plot 16 Hình 6: Biểu đồ trend liệu 17 Hình 7: Biểu đồ tính mùa vụ 18 Hình : Biểu đồ tương quan liệu 19 Hình 9: Biểu đồ trực quan liệu huấn luyện 20 Hình 10: Dự báo Facebook Prophet với mơ hình cộng 20 Hình 11: dự báo Facebook Prophet với mơ hình nhân 21 Hình 12: So sánh mơ hình cộng mơ hình nhân với liệu test 22 Hình 13:Biều đồ dự báo khách hàng khu vực toàn tỉnh Tây Ninh theo tháng 23 Hình 14: Biều đồ tỉ lệ dự báo khách hàng khu vực toàn tỉnh Tây Ninh theo tháng 24 Hình 15:Biều đồ dự báo khách hàng khu vực toàn tỉnh Tây Ninh theo quý 24 Hình 16: Biều đồ tỉ lệ dự báo khách hàng khu vực toàn tỉnh Tây Ninh theo quý 25 Hình 17:Biều đồ dự báo khách hàng khu vực toàn tỉnh Tây Ninh theo Năm 25 vii Hình 18: Biều đồ tỉ lệ dự báo khách hàng khu vực toàn tỉnh Tây Ninh theo Năm 26 Hình 19: Dự báo khách hàng Thành phố Tây Ninh theo tháng 27 Hình 20: Dự báo khách hàng Thành phố Tây Ninh theo quý 28 Hình 21: Dự báo khách hàng Thành phố Tây Ninh theo Năm 28 Hình 22: Dự báo khách hàng Thị xã Hòa Thành theo tháng 29 Hình 23: Dự báo khách hàng Thị xã Hòa Thành theo quý 30 Hình 24: Dự báo khách hàng Thị xã Hòa Thành theo Năm 30 Hình 25: Dự báo khách hàng Thị xã Trảng Bàng theo tháng 31 Hình 26: Dự báo khách hàng Thị xã Trảng Bàng theo quý 32 Hình 27: Dự báo khách hàng Thị xã Trảng Bàng theo Năm 32 Hình 28: Dự báo khách hàng huyện Gò Dầu theo tháng 33 Hình 29: Dự báo khách hàng huyện Gò Dầu theo quý 34 Hình 30: Dự báo khách hàng huyện Gò Dầu theo Năm 34 Hình 31: Dự báo khách hàng huyện Bến Cầu theo tháng 35 Hình 32: Dự báo khách hàng huyện Bến Cầu theo quý 36 Hình 33: Dự báo khách hàng huyện Bến Cầu theo Năm 36 Hình 34: Dự báo khách hàng huyện DMC theo tháng 37 Hình 35: Dự báo khách hàng huyện DMC theo quý 38 viii Hình 36: Dự báo khách hàng huyện DMC theo Năm 38 Hình 37: Dự báo khách hàng huyện Châu Thành theo tháng 39 Hình 38: Dự báo khách hàng huyện Châu Thành theo quý 40 Hình 39: Dự báo khách hàng huyện Châu Thành theo Năm 40 Hình 40: Dự báo khách hàng huyện Tân Châu theo tháng 41 Hình 41: Dự báo khách hàng huyện Tân Châu theo quý 42 Hình 42: Dự báo khách hàng huyện Tân Châu theo Năm 42 Hình 43: Dự báo khách hàng huyện Tân Biên theo tháng 44 Hình 44: Dự báo khách hàng huyện Tân Biên theo Năm 44 Hình 45: Dự báo khách hàng sử dụng điện sinh hoạt tồn tỉnh Tây Ninh theo tháng 45 Hình 46: Dự báo khách hàng sử dụng điện sinh hoạt tồn tỉnh Tây Ninh theo q 46 Hình 47: Dự báo khách hàng sử dụng điện sinh hoạt tồn tỉnh Tây Ninh theo Năm 46 Hình 48: Khách hàng sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh theo tháng 47 Hình 49: Khách hàng sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh theo quý 48 Hình 50: Khách hàng sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh theo năm 48 Hình 51: Khách hàng lý theo quý 49 Hình 52: Khách hàng lý theo năm 50 Hình 53: Mơ hình luồng liệu 51 48 3.3.2.2 Dự báo khách hàng sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh theo Quý Hình 49: Khách hàng sử dụng điện ngoài sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh theo quý 3.3.2.3 Dự báo khách hàng sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh theo Năm Hình 50: Khách hàng sử dụng điện ngoài sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh theo năm 49 3.3.3 Dự báo khách hàng lý sử dụng điện sinh hoạt toàn tỉnh Tây Ninh 3.3.3.1 Dự báo khách hàng lý theo quý Hình 51: Khách hàng lý theo quý 50 3.3.3.2 Dự báo khách hàng lý theo năm Hình 52: Khách hàng lý theo năm 51 3.4 Xây dựng Dashboard hiển thị kết quả dự báo 3.4.1 Mô hình xây dựng DashBoard Luận văn sử dụng Framework Streamlit[11] để hiển thị kết dự báo Facebook Prophet mơ sau: Hình 53: Mơ hình luồng dữ liệu 3.4.2 Chức DashBoard 3.4.2.1 Chọn Mơ hình dự báo Hình 54: Chọn mơ hình dự báo Có loại mơ hình dự báo: mơ hình cộng (Additive) mơ hình nhân (Multiplicative) 3.4.2.2 Dự báo toàn tỉnh và dự báo theo khu vực Dự báo toàn tỉnh gồm: dự báo khách hàng phát triển toàn địa bàn tỉnh Tây Ninh, dự báo khách hàng sinh hoạt, sinh hoạt khách hàng lý 52 Hình 55: Chọn đối tượng dự báo Tùy chọn số tháng dự báo: Khi chọn dự báo phát triển toàn tỉnh hiển thị sau: - Số lượng khách hàng phát triển Số lượng vật tư cần dự phòng Biểu đồ phân tích tỷ lệ khu vực phát triển Download kết dự báo 53 Dự báo theo khu vực: học viên chia làm 09 khu vực tương ứng với địa giới hành chính Tỉnh 54 Khi chọn dự báo phát triển theo khu vực hiển thị sau: - Số lượng khách hàng phát triển - Số lượng vật tư cần dự phòng - Download kết dự báo 3.4.2.3 Cập nhật sở liệu Người dùng cập nhật Cơ sở liệu vào sở liệu SQL thông qua giao diện DashBoard hình: Hình 56: Cập nhật sỡ dữ liệu Các file liệu csv, xlsx phải định dạng theo mẫu trước đưa vào cập nhật Sau đó, liệu cập nhật vào sở liệu SQL 55 Giao diện toàn DashBoard sau: 56 Chương 4: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Tôi tiến hành kiểm chứng kết dự báo dùng Facebook Prophet thực tế số liệu xuất từ hệ thống CMIS Công ty Điện lực Tây Ninh Sau kiểm chứng số liệu phát triển khách hàng dùng điện địa bàn tỉnh Tây Ninh tháng tháng 10 Một vài phân tích đánh giá kết thể đây: 4.1 So sánh kết quả toàn tỉnh Tây Ninh: Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 498 Tháng 10/2021: 1874 Kết quả dự báo 1523 1707 Sai số 205% 8,9% 4.2 So sánh kết quả Điện lực Thành phố Tây Ninh: Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 40 Tháng 10/2021: 196 Kết quả dự báo 175 201 Sai số 337% 2,5% 4.3 So sánh kết quả Điện lực Hòa Thành: Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 92 Tháng 10/2021: 165 Kết quả dự báo 143 140 Sai số 55,4% 15,5% 4.4 So sánh kết quả Điện lực Trảng bàng Kết quả thực tế Tháng 9/2021: Tháng 10/2021: 242 Kết quả dự báo 171 202 4.5 So sánh kết quả Điện lực Gò Dầu Sai số 2750 % 16,5 % 57 Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 32 Tháng 10/2021: 219 Kết quả dự báo 238 227 Sai số 643 % 3,65 % 4.6 So sánh kết quả Điện lực Bến Cầu Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 44 Tháng 10/2021: 176 Kết quả dự báo 157 152 Sai số 256,8 % 13,63 % 4.7 So sánh kết quả Điện lực Dương Minh Châu Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 72 Tháng 10/2021: 345 Kết quả dự báo 186 185 Sai số 158,3 % 46,3 % 4.8 So sánh kết quả Điện lực Tân Châu Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 65 Tháng 10/2021: 167 Kết quả dự báo 160 183 Sai số 146,1 % 9,58 % 4.9 So sánh kết quả Điện lực Châu Thành Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 99 Tháng 10/2021: 203 Kết quả dự báo 172 185 Sai số 73,73 % 8,86 % 4.10 So sánh kết quả Điện lực Tân Biên Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 48 Tháng 10/2021: 161 Kết quả dự báo 125 125 Sai số 160,41 % 22,36 % 58 4.11 So sánh kết quả khách hàng sinh hoạt Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 371 Tháng 10/2021: 1389 Kết quả dự báo 973 1138 Sai số 162,21% 18,07 % 4.12 So sánh kết quả khách hàng ngoài sinh hoạt Kết quả thực tế Tháng 9/2021: 127 Tháng 10/2021: 485 Kết quả dự báo 469 515 Sai số 269,21% 6,18 % 4.13 Nhận xét: Do ảnh hưởng dịch Covid-19, tháng 9/2021 phát triển khách hàng khơng ổn định Do đó, kết dự báo không chính xác Đến tháng 10/2021, mặc dù còn ảnh hưởng dịch Covid-19 phát triển khách hàng địa bàn tỉnh Tây Ninh bước vào ổn định nên dự báo có tỷ lệ sai số không cao, khả quan 59 KẾT LUẬN Đề tài dự báo phát triển khách hàng sử điện nhằm mục đích giúp Lãnh đạo có cách nhìn tổng quan phát triển khách hàng sử dụng điện Công ty Điện lực Tây Ninh, từ có kế hoạch, chiến lược cụ thể giúp chủ động khâu dịch vụ khách hàng ngày tốt 60 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Thị Như Ngọc (2014), Phân tích liệu thuê bao di động hướng đến dự báo thuê bao rời mạng viễn thông, Trường đại học Công nghệ - Đại học quốc gia Hà Nội, https://123doc.net Truy cập ngày 10/4/2021 [2] Quyết định số 168/QĐ-TTG ngày 07/02/2017 Thủ tướng phủ phê duyệt đề án tái cấu ngành điện 2016-2020, định hướng đến 2025 [3] Trung tâm nghiên cứu định lượng, (2014), Mơ hình dự báo ARIMA http://nghiencuudinhluong.com [4] Lê Duy Phúc, Bùi Minh Dương, Phạm Anh Duy, Nguyễn Thanh Hoan, Bành Đức Hoài, Nguyễn Minh Tùng, Ngũn Minh Khơi, Đồn Ngọc Minh, Ngũn Việt Dũng, (31/12/2019), Ứng dụng phân tích thống kê để đánh giá độ tin cậy nguồn liệu đầu vào nhằm nâng cao chất lượng dự báo phụ tải điện ngắn hạn lưới điện TP.HCM, Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ - Kĩ thuật Công nghệ [5] Phan Thị Thanh Bình, Lương Văn Mạnh, (2014) Dự báo phụ tải điện theo mơ hình tương quan dựa luật mờ, Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ Vol 17, No 1K [12] Huỳnh Trọng Thưa, Tân Hạnh, Lưu Nguyễn Kỳ Thư, Huỳnh Trung Trụ, Lê Bích Loan, Huỳnh Lê Minh, Lê Thị Kim Vân, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Cơ sở Thành phố Hồ Chí Minh, Phân tích dự báo hoạt động đầu tư khu công nghệ cao TP.HCM [6] T Jakaša, I Andročec and P Sprčić, "Electricity price forecasting — ARIMA model approach," 2011 8th International Conference on the European Energy Market (EEM), 2011, pp 222-225, doi: 10.1109/EEM.2011.5953012 61 [7] Salifu Katara, Alhassan Faisal, Gideon M Engmann, A Time Series Analysis of Electricity Demand in Tamale, Ghana, International Journal of Statistics and Applications, Vol.4 No.6, 2014, pp.269-275 doi: 10.5923/j.statistics.20140406.03 [8] J F Moreira Pessanha and N Leon, Long-term forecasting of household and residential electric customers in Brazil, in IEEE Latin America Transactions, vol 10, no 2, pp 1537-1543, March 2012, doi: 10.1109/TLA.2012.6187597 [9] https://facebook.github.io/prophet, truy cập ngày 8/10/2021 [10] https://tessellationtech.io/facebook-prophet-tutorial-time-series-forecasting, truy cập ngày 9/10/2021 [11] https://docs.streamlit.io, truy cập ngày 20/10/2021 62 BẢN CAM ĐOAN Tôi cam đoan thực việc kiểm tra mức độ tương đồng nội dung luận văn qua phần mềm DoIT cách trung thực đạt kết mức độ tương đồng 12% toàn nội dung luận văn Bản luận văn kiểm tra qua phần mềm cứng luận văn nộp để bảo vệ trước hội đồng Nếu sai xin chịu hình thức kỷ luật theo quy định hành Học viện TP.HCM, ngày 25 tháng 01 năm 2022 HỌC VIÊN THỰC HIỆN LUẬN VĂN Nguyễn Tấn Tài