LỜI MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài
Trong cuộc sống hàng ngày cũng như trong sản xuất, điện năng đóng vai trò
hết sức quan trọng, muốn nền kinh tế phát triển thì ngành điện phải đi trước một
bước. Như vậy, điện năng như một nguồn động lực để thúc đẩy sự phát triển của
các ngành kinh tế. Điện năng vừa là một ngành sản xuất, vừa là ngành kết cấu hạ
tầng cho toàn bộ nền kinh tế xã hội và cũng là một tiêu chí quan trọng để đánh giá
sự phát triển của một quốc gia. Để phù hợp với xu thế phát triển chung của toàn xã
hội, ngành điện đã luôn cố gắng đáp ứng đủ nhu cầu điện năng, nâng cao chất lượng
điện năng, đảm bảo an toàn trong sản xuất và cung cấp, đa dạng nguồn phát, giảm
thiểu sự cố và thiếu điện trong giờ cao điểm, tiết kiệm điện năng và thực hiện tốt
vấn đề môi trường. Do đó, dự báo nhu cầu điện năng càng chính xác bao nhiêu thì
càng đem lại hiệu quả cao cho ngành điện nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói
chung.
Mặc dù cũng bị tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu, kinh tế Việt
Nam trong những năm gần đây vẫn tăng trưởng cao. Tốc độ tăng trưởng điện năng
của toàn quốc hiện vẫn giữ ở mức tăng gấp hai lần tốc độ tăng trưởng GDP, đó là
sức ép rất lớn đối với ngành công nghiệp điện. Việc dự báo nhu cầu điện năng cho
toàn quốc, các miền, các tỉnh là khâu hết sức quan trọng trong việc xác lập các
chương trình phát triển nguồn, lưới điện của toàn hệ thống và của từng tỉnh.
Do quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa nhanh trong vòng mười năm trở lại
đây, thành phố Hà Nội đang phải đối diện với những vấn đề của một đô thị lớn có
mức tăng trưởng kinh tế tương đối nhanh và dân số ngày một tăng lên. Sự tăng
trưởng nhanh về kinh tế cũng như dân số là vấn đề chính dẫn đến sự gia tăng nhu
cầu tiêu thụ điện năng của thành phố hiện nay, cùng với đó là nguy cơ quá tải điện
trên diện rộng. Nếu tình trạng quá tải này không được cải thiện bằng cách xây dựng
và đưa vào các máy biến áp mới thì rất có thể trong mùa nắng nóng sẽ xảy ra tình
trạng Hà Nội phải cắt điện luân phiên khi cả nước vẫn đủ điện. Các khu vực bị cắt
điện lại là trung tâm Hà Nội, quận Long Biên và các huyện Đông Anh, Từ Liêm,
Gia Lâm. Nhu cầu điện tăng cao làm tăng mức độ rủi ro cho hệ thống điện nói riêng
và cho toàn bộ nền kinh tế nói chung. Là công dân đang sinh sống, học tập và làm
Trong suốt quá trình học tập, rèn luyện dưới mái trường Điện Lực em đã được
sự quan tâm tạo điều kiện của các thầy, cô giáo trong Ban lãnh đạo nhà trường,
được các thầy, cô giáo khoa Quản lý Năng lượng, các tổ bộ môn của trường đã cung
cấp, truyền đạt và chỉ bảo nhiệt tình tất cả những kiến thức nền tảng và chuyên môn
quý giá.
Kết thúc khóa học, em đã được nhà trường và khoa Quản lý Năng lượng cho
phép em làm đồ án tốt nghiệp. Nội dung trong đồ án là một phần kết quả của những
kiến thức mà em đã tiếp thu được từ các thầy, cô giáo giảng dạy trong suốt thời gian
qua. Với nội dung và phương pháp nghiên cứu đồ án của em còn thiếu sót cần phải
tiếp tục bổ sung, nghiên cứu hoàn chỉnh để đạt được kết quả tốt hơn nữa. Vì vậy,
em rất mong nhận được sự góp ý, chỉ dạy của các thầy, cô giáo cùng với sự trao đổi
ý kiến của các bạn sinh viên để đồ án của em được hoàn thành tốt nhất.
Đồ án của em được thực hiện và hoàn thành, em xin trân trọng cảm ơn các
thầy, cô giáo trong Ban lãnh đạo nhà trường, các thầy, cô giáo trong khoa Quản lý
Năng lượng. Đặc biệt, em trân trọng gửi lời cảm ơn tới cô giáo - Th.S Nguyễn Thị
Như Vân - giảng viên khoa Quản lý Năng lượng đã tận tình hướng dẫn giúp đỡ em
trong quá trình thực hiện đề tài.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 10 tháng 01 năm 2013
Sinh viên thực hiện
Lê Hoàng Hiệp
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
KHOA QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG
Phương pháp và mức độ giải quyết các vấn đề:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
3. Hình thức của đồ án:
- Hình thức trình bày:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
- Kết cấu đồ án:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
4. Những nhận xét khác:
………………………………………………………..…………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
ĐÁNH GIÁ CHUNG:
Xếp loại:……
Điểm
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
2. Hình thức đồ án:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………...............
...............………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………….
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………..
3. Những nhận xét khác:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
Hà Nội, ngày … tháng 01 năm 2013
GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN
MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU………………………………………………………………………
2.2.1 Điện năng tiêu thụ theo thời gian của Thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013
...................................................................................................................................31
2.2.2 Điện năng tiêu thụ theo ngành .........................................................................34
CHƯƠNG III : DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH PHỐ HÀ
NỘI
GIAI ĐOẠN 2014-2018…………………………………………………………..39
3.1 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH
PHỐ HÀ NỘI GIAI ĐOẠN 2014-2018 ..................................................................39
3.1.1 Lý do lựa chọn phương pháp ...........................................................................39
3.1.2 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội .....39
3.1.3 Phân tích mô hình dự báo.................................................................................40
3.2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO ....................................................................46
3.2.1 Công nghiệp .....................................................................................................46
3.2.2 Nông nghiệp .....................................................................................................51
3.2.3 Dân dụng – sinh hoạt........................................................................................56
3.2.4 Thương mại – Dịch vụ .....................................................................................60
3.2.5 Ngành Khác ......................................................................................................65
3.3 LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO ....................................................................71
3.4 KẾT QUẢ DỰ BÁO ..........................................................................................75
KẾT LUẬN………………………………………………………………………..77
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………… 78
2
DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ, HÌNH
Hình 1.1. Sơ đồ các bước dự báo……..…………………………………………….8
Hình 1.2: Các bước dự báo bằng phương pháp hồi quy…………………………...15
Bảng 3.5 : Thống kế dữ liệu về nhu cầu phụ tải, GDP và giá điện của các ngành
kinh tế…………….…………….…………….…………….…………….………..45
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
3
Hình 3.6: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp……...47
Hình 3.7: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp khi đã
bỏ biến PCN và DS…………….…………….…………….………………………48
Hình 3.8: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp sau khi
bỏ biến PCN, DS và thêm biến trễ ACN(-1) …………….…………….…………49
Hình 3.9: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành công nghiệp…50
Hình 3.10: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành công nghiệp sau
khi bỏ biến PCN…………….…………….…………….…………….……………51
Hình 3.11: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành nông nghiệp…….53
Hình 3.12: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành nông nghiệp khi đã
bỏ biến DS…………….…………….…………….…………….…………………54
Hình 3.13: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành nông nghiệp.55
Hình 3.14: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành nông nghiệp sau
khi bỏ biến DS…………….…………….…………….…………….…………….56
Hình 3.15: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành
dân dụng- sinh hoạt…………….…………….…………….……………………...57
Hình 3.16: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành dân dụng – sinh
hoạt khi bỏ biến DS……………………………………………………………….58
Hình 3.17: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành dân dụng – sinh
hoạt…………………………………………………………….………………….59
Bảng 3.32 : Tính toán kết quả dự báo cho các ngành dựa vào mô hình dự báo đã
chọn………………………………………………………………………………...76
Hình 3.33 : Biểu đồ tăng trưởng nhu cầu điện năng giai đoạn dự báo 2014-2018...77
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
5
KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT
GDP: Tổng sản phẩm quốc nội
CN: Ngành công nghiệp
NN: Ngành nông nghiệp
TMDV, TM: ngành thương mại – dịch vụ
DDSH: Ngành dân dụng – sinh hoạt
ACN: Nhu cầu điện năng ngành công nghiệp
ANN: Nhu cầu điện năng ngành nông nghiệp
ATM: Nhu cầu điện năng ngành thương mại – dịch vụ
AK: Nhu cầu điện năng ngành khác
ADS: Nhu cầu điện năng ngành dân dụng – sinh hoạt
GDPCN: Tổng sản phảm quốc nội ngành công nghiệp
GDPNN: Tổng sản phảm quốc nội ngành nông nghiệp
GDPTM: Tổng sản phẩm quốc nội ngành thương mại – dịch vụ
GDPDS: Tổng thu nhập bình quân đầu người
GDPK: Tổng thu nhập bình quân ngành khác ( không bao gồm ngành CN, NN,
TMDV, DDSH)
PCN: Giá điện ngành công nghiệp
PNN: Giá điện ngành nông nghiệp
- Tương lai là bất định và có nhiều rủi ro nên việc thực hiện dự báo sẽ giúp
chúng ta tránh được những rủi ro gây thiệt hại lớn.
- Khi thực hiện dự báo có thể tìm ra những cơ hội phát triển mới trong kinh
doanh làm tăng lợi nhuận đồng thời cũng tạo được lợi thế cạnh tranh.
- Dự báo là công cụ đắc lực trong việc quy hoạch, hoạch định chiến lược và
lập kế hoạch.
Ý nghĩa của dự báo
- Dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng, qua đó giúp các nhà quản trị
chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần thiết để phục vụ cho
quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư,...
- Dự báo chính xác sẽ làm giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng
và cho toàn bộ nền kinh tế nói chung.
- Nhờ có dự báo các chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát triển
kinh tế được xây dựng có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả kinh tế cao.
- Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển
kinh tế, văn hóa xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân.
- Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp có
khả năng kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của đơn
vị mình nhằm thu được hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất.
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
7
1.1.3 Các bước dự báo
Xác định mục tiêu của dự báo
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
8
- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo để có sự thống nhất về
bảng dữ liệu đã thu thập được.
- Phân tích số liệu để có hướng dự báo tốt nhất.
Bước 4: Lựa chọn và xây dựng mô hình dự báo
Làm sao để quyết định được phương pháp thích hợp nhất cho một tình huống
nhất định?
- Loại và lượng dữ liệu thu thập.
- Quy luật dữ liệu trong quá khứ.
- Tính cấp thiết của dự báo.
- Độ dài dự báo.
- Kiến thức chuyên môn của người làm dự báo.
Bước 5: Đánh giá mức độ phù hợp của dự báo
- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải kiểm định, đánh giá mức độ
phù hợp của mô hình trong phạm vi mẫu dữ liệu.
- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo.
Bước 6: Đưa ra kết quả dự báo
- Kết quả dự báo phải được trình bày rõ ràng những con số được tính toán như
thế nào và chỉ ra sự tin cậy của kết quả dự báo.
- Trình bày ở cả dạng nói và dạng viết.
- Bảng biểu phải ngắn gọn, rõ ràng.
- Chuỗi dữ liệu dài có thể trình bày dưới dạng đồ thị.
Bước 7: Đánh giá kết quả dự báo
- Trao đổi và hợp tác giữa người sử dụng và người làm dự báo có vai trò rất
quan trọng trong việc xây dựng và duy trì quy trình dự báo thành công.
- Đánh giá kết quả dự báo để đưa ra những quy hoạch, hoạch định các kế
T (thời điểm)
t1
t2
t3
…
tn
Y (giá trị đối
tượng kinh tế)
y1
y2
y3
…
yn
Theo ý nghĩa toán học thì phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện xu
hướng vận động của đối tượng dự báo, có khả năng tuân theo hàm số f(t) nào đó để
từ đó dự báo giá trị đối tượng năng lượng ở ngoài khoảng giá trị đã biết (y1, yn)
định dạng :
quan trọng của thông tin để thu thập và lưu giữ, đồng thời cần phải trang bị các cơ
cấu đo cần thiết.
1.1.4.2 Phương pháp hồi quy
a) Nội dung phương pháp
Phương pháp này nghiên cứu mối tương quan nhằm phát hiện những quan hệ
về mặt định lượng của các biến số kinh tế dựa vào thống kê toán học. Các mối
tương quan đó giúp chúng ta xác dịnh được nhu cầu tiêu thụ điện của phụ tải. Có
hai loại phương trình hồi quy được ứng dụng nhiều trong hệ thống điện: phương
trình tuyến tính và phương trình logarit.
-Phương trình dạng tuyến tính:
Ðây là dạng phương trình thông dụng nhất, nó cho phép phân tích đánh giá sự
ảnh hưởng của các nhân tố đối với tham số cơ bản cần xét. Dạng của phương trình
này biểu diễn như sau:
n
Y = a 0 ai . X i
i 1
Trong đó:
n: số quan sát;
a0 , ai: các hệ số hồi quy;
Xi : các biến giải thích độc lập;
Y: biến được giải thích phụ thuộc.
-Phương trình dạng luỹ thừa:
Y= a0 . X1a1. X 2a 2 ... X nan
Ln Y = ao + a1. Ln Y1 + a2. lnX2 + ... +an . lnXn
Việc lựa chọn biến giải thích được tiến hành trên cơ sở so sánh các hệ số
tương quan, hệ số tương quan của biến nào lớn thì chọn biến đó.
Y % Y
Y
Trong đó: αET - Hệ số đàn hồi thu nhập;
A% và Y% - Suất tăng tương đối điện năng và GDP;
A: Ðiện năng sử dụng; Y: Giá trị thu nhập GDP;
A và Y - Tăng trưởng trung bình điện năng và thu nhập trong
giai đoạn xét.
Các hệ số đàn hồi được xác định theo từng ngành và từng miền lãnh thổ. Việc
xác định chúng được tiến hành theo chuỗi phân tích quá khứ và có sự tham khảo
kinh nghiệm từ các nước trên thế giới và trong khu vực. Ngoài ra, các yếu tố quan
trọng khác tác động đến nhu cầu điện được xét đến là:
- Hệ số đàn hồi giá điện: Khi giá điện tăng lên, một số hộ tiêu thụ sẽ có xu
hướng chuyển sang sử dụng các nhiên liệu năng lượng khác hoặc ngược lại. Như
vậy về mặt thị trường, giá cả mỗi loại năng lượng dẫn đến tính cạnh tranh của loại
đó. Hệ số phản ánh sự thay đổi nhu cầu điện của một ngành hay khu vực nào đó khi
giá điện thay đổi được gọi là hệ số đàn hồi giá.
- Hệ số tiết kiệm năng lượng: tính tới việc áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật,
thực hiện tiết kiệm năng lượng.
Hàm số dự báo là hàm tổng hợp, dự báo nhu cầu điện năng toàn quốc được tổ
hợp từ nhu cầu điện năng cho các ngành kinh tế, khu vực dân dụng và từ các vùng
lãnh thổ. Ðàn hồi thu nhập và giá biểu thị nhu cầu năng lượng thay đổi do sự thay
đổi giá năng lượng và thu nhập trong mô hình kinh tế lượng.
b) Đánh giá phương pháp
Thông thường, các hệ số đàn hồi được xác định bằng các phân tích kinh tế
lượng của các chuỗi dữ liệu theo thời gian trong quá khứ. Ðiều này không thể làm
được ở Việt Nam vì các chuỗi dữ liệu theo thời gian này không đủ và ngay cả khi
có đủ thì một số sự phân bổ sai lệch tác động đến nền kinh tế Việt Nam sẽ làm mất
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
1.1.4.5 Phương pháp mạng neural nhân tạo
a) Nội dung phương pháp
Có ba nguồn trí thông minh nhân tạo bắt chước các quá trình của bộ óc và hệ
thống thần kinh của con người là quá trình xử lý ngôn ngữ, robot và các hệ neural
nhân tạo. Hệ neural nhân tạo có ứng dụng hầu hết ở các lĩnh vực thương mại, trong
đó có dự báo. Mạng neural có khả năng chiết xuất thông tin từ những dữ liệu không
chắc chắn hay những dữ liệu phức tạp nhằm phát hiện ra những xu hướng không
quan sát được bằng mắt thường hoặc bằng một số các kỹ thuật máy tính khác.
Trong hệ thống neural, nhiều thí dụ được lập chương trình trong máy vi tính. Những
thí dụ này bao gồm toàn bộ các mối quan hệ trong quá khứ giữa các biến có thể ảnh
hưởng đến các biến phụ thuộc. Chương trình hệ thống neural sau đó bắt chước ví dụ
này và cố gắng bắt chước mối quan hệ cơ sở đó bằng cách học hỏi khi xử lý. Quá
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
13
trình học hỏi này cũng được gọi là đào tạo giống như việc đào tạo con người trong
công việc.
b) Đánh giá phương pháp
Một trong những ưu điểm nổi bật của hệ thống neural trong dự báo là phương
pháp này không cần phải xác định những mối quan hệ giữa các biến số trước.
Phương pháp này có thể xác định nhờ vào quá trình học hỏi về các mối quan hệ qua
những thí dụ đã được đưa vào máy. Bên cạnh đó, hệ thống neural không đòi hỏi bất
kỳ giả định nào về các phân phối tổng thể và không giống những phương pháp dự
báo truyền thống, nó có thể sử dụng mà không cần có đầy đủ số lượng các số liệu
cần thiết. Chương trình hệ thống neural có thể thay thế nhanh chóng mô hình hiện
dữ
liệu
quá
khứ
Xét tương quan
giữa các tham số
Bộ
tham
số ảnh
hưởng
n
Xây dựng phương
trình hồi quy
Y = b ai . X i
i 1
Đánh giá
sai số
Sai số
dự báo
trung
bình
Điều chỉnh
i 1
*
i
y ) 2 ei2
n
TSS ( yi y ) 2
i 1
n
ESS ( yi* y ) 2
i 1
n
RSS ei2
i 1
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
15
TSS=ESS+RSS
Trong đó:
TSS là tổng bình phương của tất cả các sai lệch giữa giá trị quan sát Y với giá
Miền bác bỏ : W :W {t / t tn/2k }
Trong đó : n là số quan sát
k : là số số biến đưa vào mô hình
Với mức ý nghĩa , việc bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1 khi t
W và ngược lại khi t W thì chấp nhận H0, bác bỏ H1. Với kiểm định t, ta sẽ biết
được những biến độc lập nào có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc. Đối với những biến
độc lập không ảnh hưởng tới biến phụ thuộc thì ta có thể loại bỏ biến đó ra khỏi mô
hình.
Tiêu chuẩn kiểm định F : Được sử dụng nhằm kiểm định giả thiết về sự tồn
tại mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Y với bất kỳ một biến độc lập Xj nào
đó.
Giả thiết : Ho: 2 =…= k 0
H1 có ít nhất một
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân
j 0
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
16
Tiêu chuẩn kiểm định :
R2
nk
F
(
t 1
n 1
t 1
t )2
t2
t 1
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân
SVTH: Lê Hoàng Hiệp
Copyright: Tài liệu đại học ©