Trong ngành năng lượng nói chung, dự báo phụ tải có ý nghĩa vô cùng quan trọng vì điện năng gắn liền và ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống sinh hoạt và các ngành kinh tế quốc dân. Hiện nay, đã có nhiều phương pháp dự báo phụ tải được đề xuất và mỗi phương pháp đều có ưu, nhược điểm khác nhau. Khác với các mô hình học sâu hiện nay, mô hình N-BEATS có ưu điểm là thời gian huấn luyện và suy luận nhanh. Mô hình cũng đạt hiệu suất cao trong các cuộc thi dự đoán chuỗi thời gian nổi tiếng trong các lĩnh vực khác nhau. Ngoài ra, mô hình có khả năng diễn giải tính xu hướng và tính mùa của dữ liệu. Bài báo trình bày phương pháp dự báo phụ tải điện ngắn hạn (cụ thể là 48 giờ) ở Việt Nam dựa trên mô hình học sâu N-BEATS. Đồng thời, bài báo phân tích kết quả và ảnh hưởng của tính xu hướng và tính mùa trong chuỗi thời gian phụ tải. 

Từ khóa: Dự báo phụ tải ngắn hạn, N-BEATS, tính xu hướng, tính mùa, chuỗi thời gian, học sâu.

Tạp chí Khoa học và Công nghệ Năng lượng - Trường Đại học Điện Lực số 29 - (ISSN: 1859 - 4557)​