- CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU PHỤ TẢI ĐIỆN. - 11 2.1 Sơ lược về dự báo nhu cầu điện. - 11 2.2 Phương pháp dự báo trực tiếp. - 13 2.3 Phương pháp dự báo gián tiếp. - 16 2.4 Phương pháp dự báo bằng mô hình đa hồi quy. - MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐA HỒI QUY VÀ CHƯƠNG TRÌNH SIMPLE_E. - 21 3.1 Mô hình dự báo đa hồi quy. - 21 3.1.1 Khái niệm về mô hình dự báo đa hồi quy. - 23 3.1.4 Phân tích sai số dự báo và đánh giá mô hình. - 27 3.2 Phần mềm hỗ trợ mô phỏng, tính toán và dự báo bằng đa hồi quy Simple_E. - 32 3.3 Áp dụng Simple_E trong dự báo nhu cầu điện. - 41 3.3.5 Đề xuất mô hình dự báo cho quy hoạch điện cấp tỉnh. - KẾT QUẢ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN CỦA TỈNH QUẢNG BÌNH. - 49 4.2 Kết quả của phương pháp dự báo trực tiếp. - 50 4.3 Kết quả của phương pháp dự báo bằng mô hình hồi quy bội – chương trình Simple_E. - 52 4.3.2 Kết quả dự báo. - 56 5.1.2 Đánh giá và dự báo tiềm năng tiết kiệm của các chương trình DSM. - 32 Bảng 4 Mô tả các biến số trong mô hình dự báo nhu cầu điện. - 49 Bảng 11 Kết quả dự báo bằng phương pháp trực tiếp. - 51 Bảng 12 Kết quả dự báo bằng mô hình hồi quy bội ứng dụng bằng Simple_E. - 72 7Danh mục hình vẽ, sơ đồ Hình 1 Dự báo phụ tải theo phương pháp trực tiếp. - 39 Hình 8 Kết quả dự báo trong mô hình Simple_E. - Trong dự báo nhu cầu cũng có nhiều phương pháp tiếp cận và các chương trình phần mềm chuyên dụng khác nhau. - Đối với riêng dự báo nhu cầu điện, thông thường các phương pháp dự báo như là trực tiếp, gián tiếp hay được áp dụng. - Ngay với việc dự báo phụ tải bằng mô hình kinh tế lượng, chúng ta có thể tìm thấy rất nhiều phần mềm khác nhau như E-VIEW, SPSS. - Đó là mô hình dự báo kinh tế lượng bằng chương trình Simple_E, một chương trình được Viện kinh tế Năng lượng Nhật Bản phát triển. - Chính vì vậy việc dự báo nhu cầu điện cho tỉnh là một công việc cần thiết, và cần được thực hiện dựa trên nhưng công cụ tính toán khoa học. - Lẽ dĩ nhiên, dự báo nhu cầu điện là không thể thiếu đối với Tổng sơ đồ điện lực quốc gia và Báo cáo đầu tư nhà máy điện Nguyên tử. - Đối với mỗi loại đề án khác nhau, yêu cầu và mức độ dự báo phụ tải cũng không hoàn toàn đồng nhất. - Ví dụ, đối với quy hoạch phát triển điện lực cấp huyện, nhu cầu điện chỉ cần được dự báo ở năm thứ 5 (tính mốc năm hiện tại bằng 0). - Dự báo nhu cầu phụ tải điện không đơn thuần chỉ là tính toán, ước lượng lượng tiêu thụ điện năng và công suất trong tương lai. - Chính vì vậy, khuôn khổ đề tài chỉ tiến sâu vào lĩnh vực dự báo nhu cầu điện năng và công suất với các phương pháp và nội dung đã đề xuất ở trên. - Công tác quy hoạch nguồn, trong đó có dự báo nhu cầu, được coi trọng, đặc biệt đối với dự báo dài hạn. - Thách thức riêng đối với dự báo nhu cầu, chỉ xét yếu tố kỹ thuật, đó là số liệu và thông tin. - Một mô hình dự báo hoàn hảo nhưng vẫn có thể đưa ra con số khác rất xa với thực tế nếu như nó sử dụng những thông tin và số liệu không thích hợp hoặc không còn phù hợp với hiện tại. - Đề tài này, với quan điểm cá nhân, cũng mạnh dạn đề xuất phạm vi và quy mô thích hợp cùng với những thông tin/số liệu cơ bản cho từng phương pháp dự báo. - Đối với dự báo nhu cầu điện nói riêng, hiện tại có hai tiếp cận được áp dụng, đó là dự báo trực tiếp và gián tiếp. - Tuy nhiên, mục trình bày về mô hình đa hồi quy được tách riêng nhằm phân biệt và đề cao cách tiếp cận này, cho dù là nó phức tạp và có yêu cầu cao hơn so với các phương pháp dự báo gián tiếp. - Có thể hiểu phương pháp này thực chất là xử lý kinh nghiệm của những chuyên gia trong lĩnh vực dự báo. - Chương 4 của luận văn này sẽ trình bày các kết quả dự báo bằng các mô hình tính toán khác nhau và với quan điểm cá nhân, tác giả đề tài sẽ lựa chọn ra một kết quả phù hợp. - Đối với một báo cáo quy hoạch cấp tỉnh hoặc vùng địa lý, phương pháp này sẽ dự báo nhu cầu điện cho từng thành phần kinh tế theo phân ban của Tổng cục Thống kê và phân ngành tiêu thụ điện của Tập đoàn điện lực Việt Nam, đó là. - Phương pháp này rất thích hợp cho dự báo ngắn hạn dưới 5 năm. - Nếu vùng dự báo có xuất hiện phụ tải đột biến, phương pháp này có thể tính toán trực tiếp đến lượng gia tăng nhu cầu của phụ tải. - Vì những đặc điểm này, phương pháp trực tiếp mang nhiều đặc tính “lập kế hoạch” hơn là dự báo. - Hình 1 dưới đây thể hiện quy trình dự báo phụ tải theo phương pháp trực tiếp thường được áp dụng cho các quy hoạch phát triển điện lực cấp tỉnh. - Phương pháp này dựa trên cơ sở dự báo các kịch bản phát triển kinh tế - xã hội trung hạn và dài hạn, nhu cầu điện năng cũng như các nhu cầu tiêu thụ năng lượng hoặc khác được mô phỏng theo quan hệ đàn hồi với tốc độ tăng trưởng kinh tế hoặc cường độ điện. - Phương pháp này thích hợp đối với dự báo ngắn hạn và trung hạn, tức là trong khoảng 10 năm. - 2.3.1 Phương pháp đàn hồi Phương pháp hệ số đàn hồi là một phương pháp dự báo theo tiếp cận gián tiếp. - hoặc các tỉnh, vùng khác, khi dự báo nhu cầu cho các tỉnh, vùng. - Thông thường trong các mô hình tính toán hệ số này được đưa vào công đoạn cuối, sau khi có được kết quả dự báo theo các phương pháp khác. - 2.3.2 Phương pháp cường độ Dự báo gián tiếp theo phương pháp cường độ điện năng có thể nêu tóm tắt như sau: nhu cầu điện trong tương lai được tính toán dựa trên cơ sở xác định xu thế cường độ điện năng tiêu thụ trong tương lai (kwh. - 2.4 Phương pháp dự báo bằng mô hình đa hồi quy Nếu xét theo một góc độ nào đó, thì phương pháp dự báo này có thể coi như là một mục nhỏ của Phương pháp dự báo gián tiếp vì cũng dựa trên quan điểm “mô phỏng – kịch bản” với các yếu tố đầu vào mang tính vĩ mô. - Phân tích đa hồi quy nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc hay biến được giải thích) với nhiều biến khác (được gọi là các biến độc lập hay biến giải thích) nhằm ước lượng hoặc dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc với các gía trị đã biết của các biến độc lập. - Trên thực tế, mô hình đa hồi quy bội được sử dụng không chỉ cho dự báo nhu cầu phụ tải. - Trở lại vấn đề chính là dự báo nhu cầu điện bằng phương pháp đa hồi quy, cũng giống như hai phương pháp tiếp cận trực tiếp nói trên, mô hình này cũng có yêu cầu đầu vào là tăng trưởng kinh tế. - 18Về cơ bản các phương pháp dự báo gián tiếp không trực tiếp xác định được Pmax, và do đó chúng ta sẽ phải đưa thêm một số biến số nhằm xác định giá trị công suất cực đại của vùng đối tượng. - Chương 3 và chương 4 kế tiếp sẽ nói rõ hơn về ứng dụng của phương pháp này trong dự báo nhu cầu phụ tải. - Tuy nhiên, vì đặc tính đơn giản, yêu cầu số liệu không cao, tính toán cho ra kết quả nhanh nên thông thường các phương pháp gián tiếp (cường độ, đàn hồi điện) hay được sử dụng trước khi bắt tay vào công tác dự báo nhằm xác định khoảng giá trị phù hợp. - Thêm nữa hạn chế của nó là không thích hợp với dự báo trung và dài hạn. - Nếu như làm dự báo dài hạn thì hạn chế của phương pháp gián tiếp là không sử dụng kết quả trực tiếp từ nghiên cứu mối quan hệ giữa nhu cầu điện năng với các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp như tăng trưởng kinh tế, thu nhập, giá điện, yếu tố tiết kiệm điện… trên cơ sở các số liệu thống kê trong quá khứ. - Ví dụ tốc độ tăng trưởng kinh tế của 1 tỉnh khoảng 10%/năm, nếu dựa vào phương pháp mô phỏng, chuyên gia thì có thể dự báo nhu cầu điện tăng trưởng khoảng từ 15-22%, không xét các trường hợp đột biến có tính chất đặc thù đặc biệt. - Phương pháp dự báo đa hồi quy là phương pháp được sử dụng cho dự báo nhu cầu điện/năng lượng, có ưu điểm hơn so với phương pháp dự báo trực tiếp và gián tiếp và có thể giải quyết các vấn đề đã nêu ở trên. - Phương pháp dự báo đa hồi quy hiện cũng đang được áp dụng rộng rãi ở Nhật Bản và một số nước trong khu vực như Malaysia, Indonesia….để dự báo nhu cầu năng lượng và điện năng trung và dài hạn. - Bảng 1 So sánh giữa các phương pháp dự báo Phương pháp Trực tiếp Gián tiếp Đa hồi quy Số liệu đầu vào Từng phụ tải cơ sở, quy hoạch ngành, vùng,v.v.. - Có thể áp dụng với cả dự báo nhu cầu năng lượng 21Chương 3. - MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐA HỒI QUY VÀ CHƯƠNG TRÌNH SIMPLE_E 3.1 Mô hình dự báo đa hồi quy Mục này sẽ đi sâu về mô hình dự báo đa hồi quy. - Mô hình dự báo thống kê phân tích các số liệu theo hai thành phần. - Một mô hình dự báo được thực hiện theo các bước sau đây. - Xem xét các phần dư (sai số) dự báo của mô hình. - Những phần dư dự báo này là phần thông tin mà mô hình không giải thích được. - YyXxyxiiη 23Trong phân tích hồi quy để có được dự báo tốt nhất cho một biến phụ thuộc nào đó, cần phải sử dụng nhiều biến độc lập, trong đó mỗi biến độc lập góp phần giải thích một số phần trăm thay đổi trong biến phụ thuộc. - Một mô hình sử dụng nhiều biến độc lập để dự báo một biến phụ thuộc được gọi là mô hình hồi quy bội (hay mô hình đa hồi quy). - Trong trường hợp có tương quan giữa các biến độc lập, kết quả dự báo sẽ không chính xác. - βJ là các hệ số hồi quy riêng ε là sai số dự báo tổng thể Phương trình hồi quy bội mẫu có dạng: Y = b0 + b2X2 + b3X3. - 24• Các sai số dự báo (ε) độc lập với nhau. - Sau khi có được phương trình dự báo hồi quy bội, để tìm giá trị dự báo cho biến phụ thuộc Y, ta thay thế giá trị của các biến độc lập vào phương trình và tính ra kết quả. - Sai số dự báo là sự khác biệt giữa giá trị thực tế mà ta thu thập được và giá trị dự báo được đưa ra từ phương trình hồi quy. - Trong mô hình hồi quy, thông thường các hệ số dưới đây được sử dụng nhằm đánh giá sai số dự báo. - Sai số dự báo trung bình bình phương: sai số dự báo trung bình bình phương càng nhỏ càng cho thấy mô hình hồi quy là phù hợp với các số liệu được cho. - Căn bậc hai của MSE dự đoán độ lệch chuẩn của sai số dự báo hồi quy tổng thể. - Sai số dự báo chuẩn: Sai số dự báo chuẩn chính là độ lệch chuẩn của các sai số dự báo (standard deviation of residuals). - Sai số dự báo chuẩn của từng hệ số hồi quy trở nên cao một cách bất thường. - Điều này có thể làm cho ta tưởng lầm là một số biến độc lập không có gía trị đáng kể trong việc dự báo biến phụ thuộc. - Khi những biến dự báo có tương quan với nhau, các biến số này giải thích cho cùng một phần thay đổi trong dự báo của biến phụ thuộc. - Trong áp dụng thực tế, ví dụ như dự báo nhu cầu điện chẳng hạn, nếu chúng ta chỉ quan tâm đến dự báo không thôi và không cần biết đến tác động riêng của từng biến độc lập X lên biến phụ thuộc Y, mô hình hồi quy vẫn có thể là phù hợp ngay cả khi có vấn đề tương quan giữa các biến độc lập. - Trong những trường hợp như vậy, ta chỉ nên dự báo Y trong vùng các biến độc lập X mà vấn đề tương quan giữa các biến độc lập giống như trong vùng dự đoán. - Đưa vào phương trình các biến độc lập có thể có ảnh hưởng đến việc dự báo biến phụ thuộc. - Thực hiện dự báo với phương trình hồi quy. - Qua quá trình thêm, loại bỏ, chuyển đổi các biến độc lập, cuối cùng sẽ tìm được mô hình tốt nhất với ít biến số nhưng lại có thể đưa ra dự báo tốt nhất. - Khi lựa chọn các biến độc lập ta thường phải cân nhắc giữa việc có được một dự báo tốt nhất với việc phải chi phí thấp nhất. - Sau khi có một danh sách toàn bộ những biến dự báo có thể có, ta kiểm tra những biến độc lập có vẻ không phù hợp. - Tóm lại, phân tích hồi quy là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt được sử dụng trong quá trình nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập nhằm giúp ta hiểu tốt hơn và kiểm soát những sự kiện trong hiện tại cũng như có thể dự báo tốt hơn về tương lai. - Phân tích hồi quy bội cũng được sử dụng nhiều trong các khu vực nghiên cứu thị trường, phân tích và dự báo cung - cầu năng lượng và hầu hết các lĩnh vực khác. - Quá trình phân tích hồi quy và mô phỏng dự báo được tự động hoá tới mức tối đa có thể được. - và các biến 31ngoài cho giai đoạn dự báo. - Đối với các mô hình hồi quy, các hệ số của các biến độc lập đã ước lượng trong trang bảng tính mô hình sẽ được sử dụng ở đây cho mục đích mô phỏng dự báo. - Điều đó sẽ giúp cho chúng ta có thêm lựa chọn về mô hình tính toán dạng hàm số cũng như tăng độ chính xác trong dự báo. - tuỳ theo mục đích và yêu cầu của người làm dự báo. - Đối với mỗi cách tiếp cận dự báo khác nhau sẽ có các hàm hồi quy khác nhau. - Các dạng hàm thường hay được sử dụng trong dự báo nhu cầu điện là: $DL (log 2 vế), $TG (hàm tăng trưởng), $GS (thăm dò lưới), $CA (điều chỉnh hằng số)...Chúng ta cũng có thể lựa chọn các biến số khác nhau tuỳ theo cách tiếp cận khác nhau
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt