I

TẬP ĐOÀN ĐIỆN LỰC VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

NGUYỄN ANH TUẤN

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐIỆN NĂNG CHO
TỈNH PHÚ YÊN - ÁP DỤNG CHO DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
GIAI ĐOẠN 2015-2020

LUẬN VĂN THẠC SỸ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG

HÀ NỘI 2014


II

TẬP ĐOÀN ĐIỆN LỰC VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

NGUYỄN ANH TUẤN

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐIỆN NĂNG CHO
TỈNH PHÚ YÊN - ÁP DỤNG CHO DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
GIAI ĐOẠN 2015-2020

Chuyên ngành: Quản lý năng lượng
Mã số: 60340416

LUẬN VĂN THẠC SỸ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG


Nguyễn Anh Tuấn


II

LỜI CAM ĐOAN
Tác giả luận văn có lời cam đoan danh dự về công trình khoa học này của
mình, cụ thể:
Tôi tên: Nguyễn Anh Tuấn
Sinh ngày: 19 tháng 8 năm 1980.
Quê quán: Tỉnh Phú Yên.
Hiện nay đang công tác tại Công ty Điện lực Phú Yên.
Là học viên cao học khóa I (2012-2014) chuyên ngành Quản lý năng lượng
mã số 60.34.04.16 của Trường Đại học Điện lực.
Cam đoan đề tài: “Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo điện năng cho
tỉnh Phú Yên - Áp dụng cho dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2015 - 2020”.
Người hướng dẫn khoa học: TS. Trương Huy Hoàng.
Luân văn được thực hiện tại Trường Đại học Điện lực.
Đề tài này là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các kết quả nghiên cứu có
tính độc lập riêng, không sao chép bất cứ tài liệu nào và chưa được công bố toàn bộ
nội dung này ở bất kỳ đâu; các số liệu, các nguồn trích dẫn trong luận văn được chú
thích nguồn gốc rõ ràng, minh bạch.
Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan danh dự của tôi.

Hà Nội, ngày

tháng

năm 2014

1.2.4. Phương pháp mô hình kinh tế lượng: .........................................................6
1.2.4.1. Phương pháp ngoại suy: ........................................................................6
1.2.4.2. Phương pháp đa hồi quy: .........................................................................7
1.3. CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU ĐIỆN NĂNG DÀI
HẠN: ..................................................................................................................14


IV

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN NHU CẦU ĐIỆN NĂNG TỈNH
PHÚ YÊN .................................................................................................................17
2.1. TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI TỈNH PHÚ YÊN:...........17
2.1.1. Đặc điểm tự nhiên: ...................................................................................17
2.1.2. Hiện trạng kinh tế - xã hội tỉnh Phú Yên: .................................................19
2.1.2.1. Kết quả đạt được:...................................................................................19
2.1.2.2. Hiện trạng phát triển của các ngành: .....................................................22
2.1.3. Phương hướng phát triển kinh tế-xã hội: ..................................................25
2.1.3.1. Quan điểm và mục tiêu phát triển: ........................................................25
2.1.3.2. Các chỉ tiêu chủ yếu đến năm 2020: ......................................................26
2.1.3.3. Định hướng phát triển các ngành kinh tế: .............................................29
2.2. ĐẶC ĐIỂM NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CỦA TỈNH PHÚ YÊN: ................49
2.2.1. Tốc độ phát triển của tổng nhu cầu điện năng giai đoạn 2000-2013: ......49
2.2.1.1. Quá trình xây dựng và phát triển nguồn điện: .......................................49
2.2.1.2. Quá trình xây dựng và phát triển lưới điện: ..........................................50
2.2.1.3. Tốc độ phát triển của tổng nhu cầu điện năng:......................................53
2.2.2. Cơ cấu nhu cầu điện năng: .......................................................................54
2.2.2.1. Theo cấp điện áp: ...................................................................................54
2.2.2.2. Theo nhóm ngành: .................................................................................55
2.2.2.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển nhu cầu điện năng tỉnh Phú
Yên: ....................................................................................................................57

Bảng 2.6: Thống kê các cụm công nghiệp trên địa bàn tỉnh Phú Yên ...................... 42
Bảng 2.7: Nhu cầu tiêu thụ điện năng và tỷ trọng tiêu thụ điện năng các ngành của
tỉnh Phú Yên giai đoạn 2000-2013 ........................................................................... 53
Bảng 3.1: Tổng hợp số liệu thực tế điện năng thương phẩm, GDP, giá điện bình
quân, dân số của tỉnh Phú Yên giai đoạn 2000-2013 ................................................ 64
Hình 3.1: Giao diện màn hình chính của Eviews...................................................... 65
Bảng 3.2: Các mô hình dự báo .................................................................................. 75
Bảng 3.3: Dự báo mô phỏng tiêu thụ điện năng của tỉnh Phú Yên năm 2013 .......... 77
Bảng 3.4: Giá trị R2 của các mô hình dự báo ........................................................... 78
Bảng 3.5: Tổng hợp dự báo GDP, giá điện, dân số giai đoạn 2014 - 2020 .............. 80
Bảng 3.6: Kết quả tính toán nhu cầu điện năng tỉnh Phú Yên .................................. 81
DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2.1: Bản đồ hành chính tỉnh Phú Yên .............................................................. 18
Hình 2.2: Bản đồ khu công nghiệp, cụm công nghiệp tỉnh Phú Yên ........................ 45
Hình 3.2: Nhập bảng số liệu đầu vào của Eviews..................................................... 66
Hình 3.3: Vùng nhập hàm của Eviews ...................................................................... 67
Hình 3.4: Kết quả chạy Eviews ................................................................................. 68
Hình 3.5: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính ................................................. 69
Hình 3.6: Kết quả chạy Eviews mô hình Log tuyến tính .......................................... 73
Hình 3.7: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính dự báo mô phỏng .................... 76
Hình 3.8: Kết quả chạy Eviews mô hình Log tuyến tính dự báo mô phỏng............. 77


VII

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ 2.1: Điện năng thương phẩm của tỉnh Phú Yên giai đoạn 2000-2013 ........ 54
Biểu đồ 2.2: Cơ cấu tiêu thụ điện năng của các ngành năm 2013 ............................ 55




IX

chuyên gia, phương pháp san bằng hàm mũ, phương pháp xác định toán tử dự báo
tối ưu, phương pháp mạng neuron... Mỗi phương pháp dự báo nêu trên đều có
những ưu, nhược điểm và phạm vi sử dụng khác nhau, thông thường để xác định giá
trị dự báo của một đại lượng ngẫu nhiên tại một thời điểm trong tương lai, hầu hết
các phương pháp đều sử dụng bộ số liệu thống kê về sự xuất hiện của đại lượng đó
trong thời gian quá khứ để tìm quy luật biến thiên theo thời gian hoặc quy luật
tương quan với các chỉ tiêu kinh tế khác và sử dụng các quy luật này để tính toán dự
báo.
Tỉnh Phú Yên là một tỉnh ven biển thuộc vùng duyên hải Nam Trung Bộ,
đang phát triển nhanh. Theo chiến lược chuyển dịch cơ cấu kinh tế tỉnh đến năm
2020, tầm nhìn đến năm 2030 thì đến năm 2020, cơ cấu kinh tế của tỉnh sẽ là công
nghiệp, dịch vụ và nông nghiệp với tỉ trọng: 47% - 43% - 10%. Do đó các số liệu dự
báo chính xác sẽ giúp cho lãnh đạo tỉnh hoạch định các chính sách, cũng như quy
hoạch phát triển tỉnh phù hợp. Kết quả của đề tài sẽ cung cấp số liệu công tác quy
hoạch phát triển hệ thống điện phù hợp với quy hoạch phát triển của tỉnh. Đồng thời
đảm bảo cung cấp đủ năng lượng điện cho phát triển kinh tế; cho nên kết quả của đề
tài có ý nghĩa thực tiễn cao. Xuất phát từ nhu cầu đó, tác giả chọn đề tài “Nghiên
cứu xây dựng mô hình dự báo điện năng cho tỉnh Phú Yên - Áp dụng cho dự báo
nhu cầu điện năng giai đoạn 2015 - 2020” nhằm đưa ra số liệu chính xác cao nhất
để phục vụ công tác quy hoạch phát triển hệ thống điện tỉnh Phú Yên.
2. Mục đích nghiên cứu:
Đề tài nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo điện năng cho tỉnh Phú Yên dựa
trên các số liệu thống kê về điện thương phẩm, dân số, GDP, giá điện bình quân...
của tỉnh qua các năm.
Đưa ra các mô hình dự báo khác nhau để so sánh, chọn được một mô hình dự
báo thích hợp với sai số nhỏ nhất và ứng dụng dự báo cho nhu cầu điện năng tỉnh

Phú Yên thông qua các biến phụ thuộc như tổng sản phẩm trên địa bàn GDP, dân
số, giá điện ... phục vụ công tác quy hoạch phát triển hệ thống điện phù hợp với
phát triển của tỉnh.


1

CHƯƠNG 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
1.1.

DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN:
Dự báo đã hình thành từ đầu những năm 60 của thế kỷ XX. Khoa học dự báo

với tư cách một ngành khoa học độc lập có hệ thống lý luận, phương pháp luận và
phương pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu quả của dự báo. Người ta thường
nhấn mạnh rằng một phương pháp tiếp cận hiệu quả đối với dự báo là phần quan
trọng trong hoạch định. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ xác định
các hướng đi trong tương lai cho các hoạt động mà họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên
trong hoạch định là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm hoặc
dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ đó.
Dự báo là một khoa học suy đoán những sự việc xảy ra trong tương lai, trên
cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến hành dự báo cần
căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu
hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán
học hoặc có thể là một dự đoán chủ quan, trực giác của con người.
1.1.1. Phân loại dự báo:
* Dựa vào độ dài thời gian dự báo:
- Dự báo dài hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 5 năm trở lên,
nhằm định hướng cho sự phát triển của ngành để hoạch định những chiến lược

cứu mối tương quan giữa điện năng tiêu thụ A và các tham số kinh tế (X 1, X2 …)
nhằm phát hiện những quan hệ về mặt định lượng của các đại lượng này.
* Dựa vào nội dung (đối tượng dự báo) có thể chia dự báo thành: dự báo
khoa học, dự báo kinh tế, dự báo xã hội, dự báo tự nhiên, thiên văn học…
- Dự báo khoa học: Là dự đoán về những sự kiện, hiện tượng nào đó có thể
hay nhất định sẽ xảy ra trong tương lai. Theo nghĩa hẹp hơn, đó là sự nghiên cứu
khoa học về những triển vọng của một hiện tượng nào đó, chủ yếu là những đánh
giá số lượng và chỉ ra khoảng thời gian mà trong đó hiện tượng có thể diễn ra những
biến đổi.


3

- Dự báo kinh tế: Là khoa học dự báo các hiện tượng kinh tế trong tương lai.
Dự báo kinh tế được coi là giai đoạn trước của công tác xây dựng chiến lược phát
triển kinh tế - xã hội và dự án kế hoạch dài hạn. Dự báo kinh tế bao trùm sự phát
triển kinh tế và xã hội của đất nước có tính đến sự phát triển của tình hình thế giới
và các quan hệ quốc tế, thường được thực hiện chủ yếu theo những hướng sau: dân
số, nguồn lao động, việc sử dụng tái sản xuất…
- Dự báo xã hội: Dự báo xã hội là khoa học nghiên cứu những triển vọng cụ
thể của một hiện tượng, một sự biến đổi, một quá trình xã hội, để đưa ra những dự
báo hay dự đoán về tình hình diễn biến, phát triển của một xã hội.
- Dự báo tự nhiên, thiên văn học, loại dự báo này thường gồm:
+ Dự báo thời tiết: Thông báo thời tiết dự kiến trong một thời gian nhất định
trên một vùng nhất định.
+ Dự báo thủy văn: Là loại dự báo nhằm để xác định trước sự phát triển các
quá trình, hiện tượng thủy văn xảy ra ở các sông hồ, dựa trên các tài liệu liên quan
tới khí tượng thủy văn.
+ Dự báo động đất: Là loại dự báo trước địa điểm và thời gian có khả năng
xảy ra động đất. Động đất không đột nhiên xảy ra mà là một quá trình tích lũy lâu

này là tính toán đơn giản, ngoài yêu cầu xác định tổng điện năng dự báo còn biết
được tỷ lệ điện năng trong các ngành và các khu vực địa lý khác nhau, nên nó có tác
dụng quan trọng trong việc phân vùng và phân nút phụ tải, làm cơ sở cho thiết kế
lưới điện truyền tải và phân phối. Phương pháp này dự báo khá chính xác khi các dữ
liệu đầu vào như các thông tin phát triển kinh tế và các hộ phụ tải trong tương lai,
suất tiêu hao điện năng của các loại sản phẩm có độ chính xác cao. Do đó, phương
pháp trực tiếp được sử dụng khá phổ biến cho việc dự báo nhu cầu điện năng trong
các quy hoạch tỉnh, thành phố, huyện.
1.2.2. Phương pháp chuyên gia:
Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập xử lý thống kê những ý
kiến đánh giá, những dự báo mang tính kinh nghiệm, tự nhiên của các chuyên gia
giỏi, giàu kinh nghiệm cũng như nhạy bén trong lĩnh vực hẹp của một phân ngành
nào đó. Phương pháp này được triển khai theo một quy trình chặt chẽ bao gồm


5

nhiều khâu: thành lập nhóm chuyên gia, đánh giá năng lực chuyên gia, lập biểu câu
hỏi và xử lý kết quả thu được từ ý kiến chuyên gia.
Khó khăn của phương pháp này là việc lựa chọn và đánh giá khả năng của
các chuyên gia. Phương pháp này được áp dụng có hiệu quả cho những đối tượng
thiếu số liệu thống kê, phát triển có độ bất ổn lớn hoặc đối tượng của dự báo phức
tạp không có số liệu nền. Kết quả của phương pháp này chủ yếu phục vụ cho nhu
cầu định hướng, quản lý vì thế cần kết hợp (trong trường hợp có thể) với các
phương pháp định lượng khác.
1.2.3. Phương pháp hệ số đàn hồi:
Dự báo theo phương pháp hệ số đàn hồi được mô phỏng như sau: Trên cơ sở
dự báo các kịch bản phát triển kinh tế xã hội trung hạn và dài hạn, nhu cầu điện
năng được mô phỏng theo quan hệ đàn hồi với tốc độ tăng trưởng kinh tế. Phương
pháp này có ưu điểm là có thể mô phỏng nhanh kết quả mà không cần nhiều số liệu

phương pháp ngoại suy là số liệu của đối tượng dự báo trong quá khứ theo một đặc
trưng nào đó (ngày, tháng, năm…) thì hình thành một chuỗi thời gian. Ta có thể mô
tả khái quát như sau:
T (thời điểm)

t1

t2

…

tn

Y (giá trị đối tượng dự báo)

y1

y2

…

yn

Theo ý nghĩa toán học thì phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện xu
thế vận động của đối tượng dự báo, có khả năng tuân theo quy luật hàm số f(t) nào
đó để dựa vào đó dự đoán giá trị đối tượng dự báo ở ngoài khoảng giá trị đã biết
(y1,yn) dưới dạng:
YDBn+1 = f(tn+1) + 
Điều kiện của phương pháp ngoại suy:
- Cần có lượng số liệu lớn để có thể tìm ra quy luật của đối tượng dự báo.

thuộc), nhằm dự báo biến phụ thuộc dựa vào các giá trị được biết trước của các biến
độc lập. Hồi quy là phương pháp thống kê toán dùng để ước lượng, dự báo những
sự kiện xảy ra trong tương lai dựa vào quy luật quá khứ. Mục tiêu của phương pháp
đa hồi quy là dựa vào dữ liệu lịch sử của các biến số YiXi , dùng thuật toán để tìm ra
mô hình hồi quy phục vụ cho quá trình dự báo.
Một chỉ tiêu kinh tế chịu sự tác động cùng lúc của rất nhiều nhân tố thuận
chiều hoặc trái chiều nhau. Chẳng hạn như doanh thu lệ thuộc vào giá cả, thu nhập
bình quân xã hội, lãi suất tiền gửi, mùa vụ, thời tiết… Mặt khác, giữa những nhân tố


8

lại cũng có sự tương quan tuyến tính nội tại với nhau. Phân tích hồi quy giúp ta vừa
kiểm định lại giả thuyết về những nhân tố tác động và mức độ ảnh hưởng, vừa định
lượng được các quan hệ kinh tế giữa chúng. Từ đó, làm nền tảng cho phân tích dự
báo và có những quyết sách phù hợp, hiệu quả, thúc đẩy tăng trưởng.
* Giới thiệu về mô hình đa hồi quy:
Hồi quy là đi ngược về quá khứ để nghiên cứu những dữ liệu đã diễn ra theo
thời gian hoặc diễn ra cùng một thời điểm nhằm tìm ra được mối quan hệ giữa
chúng. Mối quan hệ đó được biểu diễn thành một mô hình gọi là mô hình hồi quy
mà dựa vào đó, có thể giải thích bằng các kết quả lượng hóa về bản chất, hỗ trợ
củng cố các lý thuyết và dự báo tương lai.
Mô hình hồi quy là thể hiện mối quan hệ giữa biến độc lập (X) và biến phụ
thuộc (Y). Mô hình hồi quy xác định sự liên quan định lượng giữa Y và X, kết quả
của phân tích hồi quy được dùng cho dự báo.
Gọi Y là một hiện tượng kinh tế nào đó và gọi là biến phụ thuộc (biến cần
giải thích).
Gọi X1, X2, …, Xn là các hiện tượng kinh tế có liên quan và gọi là các biến
độc lập (biến giải thích).
Thì quan hệ giữa một hiện tượng kinh tế này với những hiện tượng kinh tế



i n 

Yi   0    i X i
i 1

 Yi = Y i ^ +  i
i là sai số ngẫu nhiên.
Từ các biến đổi ta có:
n

n

i 1

i 1

^

n

^

 (Yi Y )2   (Yi  Y )2    i 2
i 1

Đặt:
n



ESS
RSS
 1
TSS
TSS

Đại lượng R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Nếu R2 = 1, đường hồi quy mẫu
giải thích 100% của sự biến thiên trong Y. Ngược lại, nếu R2 = 0 thì mô hình sẽ
không giải thích được gì cho sự biến thiên trong Y. Do đó, R2 càng lớn thì mô hình
hồi quy bội được xây dựng được xem là càng thích hợp và càng có ý nghĩa trong
việc giải thích sự biến thiên của Y.
Hệ số R2 hiệu chỉnh: mô hình có R2 lớn thì tổng bình phương sai số dự báo
nhỏ hay nói cách khác độ phù hợp của mô hình đối với dữ liệu càng lớn. Tuy nhiên
một tính chất đặc trưng quan trọng của nó là có xu hướng tăng khi số biến giải thích
trong mô hình tăng lên. Nếu chỉ đơn thuần chọn tiêu chí là chọn mô hình có R2 cao,
người ta có xu hướng đưa rất nhiều biến độc lập vào mô hình trong khi tác động
riêng phần của các biến đưa vào đối với biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê.
Vì lẽ này, chúng ta cần một thước đo khác có tính đến số biến giải thích
trong mỗi mô hình. Thước đo đó được gọi là R2 hiệu chỉnh (Adjusted R2):
2
R = 1 - (1 - R2) n-1
n-k

Trong đó: n là số quan sát
K là số biến đưa vào mô hình.
2

R có thể nhận giá trị âm và khi số biến giải thích của mô hình tăng lên thì R
2

Miền bác bỏ W: W = {t/t > t/2n-k }
Trong đó: n là số quan sát
K là số biến đưa vào mô hình.
Với mức ý nghĩa , việc bác bỏ giả thiết Ho, chấp nhận giả thiết H1 khi t
W và ngược lại khi tW thì chấp nhận Ho 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.
Kiểm định F: Kiểm định này dùng để kiểm tra tham số của các biến độc lập
có đồng thời bằng 0 hay không.
Giả thiết Ho : 2 = .... = k = 0
H1 có ít nhất một j ≠ 0
Tiêu chuẩn kiểm định

R2
nk
F

~ F( k 1,nk )
2
1  R k 1
Miền bác bỏ W: W = {F/F > F(k-1,n-k)}
Trong đó: n là số quan sát.


12

k là số biến đưa vào mô hình.
Nếu chấp nhận Ho tức là không tồn tại mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ
thuộc Y với bất kỳ một biến độc lập Xj nào đó. Và ngược lại, bác bỏ Ho ta có thể kết


  t )2
2
t

t t+1t
t 2t+1

^
 d = 2(1- )

Vùng không

Tự tương
quan dương
0

dL

Vùng không

Không tự

quyết định

tương quan
dU

2


 Với n đủ lớn, (n-p)R2 có phân bổ xấp xỉ 2(p).
Nếu (n-p)R2 > 2(p) thì bác bỏ Ho có nghĩa là tồn tại tự tương quan ở một
bậc nào đó. Trường hợp ngược lại thì không tồn tại tự tương quan.
+ Cách 2: Với mức ý nghĩa  cho trước, so sánh trực tiếp  với Prob. Nếu
Prob <  thì ta có thể bác bỏ giả thiết Ho. Trường hợp ngược lại thì chấp nhận giả
thiết Ho.
Sau khi đánh giá được mô hình chạy được đã phù hợp, thỏa mãn các điều
kiện thì ta có thể chấp nhận được mô hình vừa xây dựng được làm mô hình dự báo.
Với những dữ liệu đã có của các biến độc lập trong giai đoạn cần dự báo và mô hình
dự báo mới xây dựng được, ta có thể tính toán được những giá trị dự báo của biến
phụ thuộc Y.
Ưu, nhược điểm của phương pháp: