- 8 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN CHO. - Bài toán dự báo nhu cầu phụ tải điện. - Hiện trạng công tác dự báo phụ tải điện hiện nay. - Các yếu tố ảnh hƣởng đến phụ tải điện. - Các phƣơng pháp dự báo phụ tải thông dụng. - 19 PHƢƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN. - Các phƣơng pháp chọn mẫu phụ tải. - Phƣơng pháp chọn mẫu theo đặc trƣng của phụ tải. - Các phƣơng pháp dự báo biểu đồ phụ tải lớp, ngành, hệ thống. - Dự báo biểu đồ phụ tải. - Xây dựng các biểu đồ phụ tải đặc trƣng. - Đánh giá các thành phần phụ tải tham gia vào phụ tải hệ thống. - Đánh giá ảnh hƣởng của nhiệt độ đối với phụ tải. - 4 Biểu đồ phụ tải Bao gồm các loại biểu đồ phụ tải trung bình của năm, tháng, tuần. - biểu đồ phụ tải ngày điển hình (ngày làm việc, ngày nghỉ và ngày lễ) các tháng trong năm. - biểu đồ phụ tải ngày điển hình ở các nút phụ tải trong hệ thống điện các tháng trong năm [1]. - 6 Mẫu phụ tải Phụ tải có chế độ tiêu thụ điện đặc trƣng cho một nhóm phụ tải điện [1]. - các phụ tải ngành nghề trong biểu đồ phụ tải hệ thống. - 60 7 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1: Mô hình dự báo phụ tải điện giai đoạn bán buôn cạnh tranh. - 18 Hình 2: Mô hình dự báo phụ tải điện. - 44 Hình 8: Đồ thị phụ tải (AE. - 48 Hình 9: Đồ thị phụ tải (SRE. - 48 Hình 10: Đồ thị phụ tải (CRE. - 49 Hình 11: Đồ thị phụ tải (LE. - 49 Hình 12: Biểu đồ phụ tải hệ thống của các ngày điển hình. - 54 Hình 13: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành công nghiệp. - 55 Hình 14: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành dân dụng. - 55 Hình 15: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành dịch vụ công cộng. - 56 Hình 16: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành thương mại. - 56 Hình 17: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành nông nghiệp. - 57 Hình 18: Biểu đồ phụ tải các ngày nghỉ lễ (dương lịch. - 57 Hình 19: Biểu đồ phụ tải các ngày nghỉ lễ (âm lịch. - 58 Hình 20: Biểu đồ phụ tải các ngành nghề. - 59 Hình 21: Đồ thị tổng quát biểu diễu phụ thuộc của phụ tải theo nhiệt độ. - 61 Hình 22: Đồ thị liên hệ phụ tải và nhiệt độ trong 2h sáng. - 62 Hình 23: Đồ thị liên hệ phụ tải và nhiệt độ trong 11h trưa. - Nhu cầu của các đơn vị này là cần dự báo đƣợc nhu cầu phụ tải của đơn vị mình để đƣa ra chiến lƣợc mua buôn hợp lý. - 2) Bottom-up: Dựa vào dữ liệu điểm đo từng khách hàng (công tơ), từ đó xây dựng biểu đồ phụ tải các lớp khách hàng, sau đó xây dựng biểu đồ phụ tải các ngành nghề và xây dựng lên mức hệ thống, kết hợp với điều kiện khí hậu và điều kiện kinh tế xã hội để dự báo nhu cầu phụ tải của hệ thống. - Ở Việt Nam, đối với các đơn vị phân phối điện, muốn có đƣợc thông tin phụ tải hệ thống của mình thì cần phải có 2 điều kiện [1. - Phụ tải hệ thống là tổng sản lƣợng tất cả các công tơ (công tơ cơ và điện tử), vì vậy 9 việc có đƣợc thông tin phụ tải hệ thống 24h là rất khó khăn. - Tuy nhiên, khó khăn này có thể khắc phục bằng cách thu thập đƣợc 1 số lƣợng có hạn biểu đồ 24h của các khách hàng (các công tơ điện tử) và sử dụng các phép ƣớc lƣợng để xây dựng biểu đồ phụ tải hệ thống, dựa trên điều kiện khí hậu, điều kiện kinh tế xã hội để hiệu chỉnh biểu đồ phụ tải hệ thống. - Chƣơng 2: Phƣơng pháp luận các phƣơng pháp chọn mẫu và dự báo phụ tải điện. - Trong chƣơng tác giả cũng liệt kê các phƣơng pháp dự báo phụ tải phổ biển và đề xuất mô hình dự báo cho giai đoạn hiện nay. - Với chu kì giao dịch trên thị trƣờng là 1 giờ thì đơn vị phân phối điện cần dự báo đƣợc tổng nhu cầu sử dụng điện tổng của tất cả các khách hàng của đơn vị mình trong 24h ngày – hay còn gọi là biểu đồ phụ tải hệ thống trong ngày. - 12 Vậy bài toán đặt ra là: dự báo nhu cầu phụ tải điện 24 giờ trong ngày của các đơn vị phân phối điện. - Hiện trạng công tác dự báo phụ tải điện hiện nay Các đơn vị phân phối điện sẽ là đơn vị bán buôn khi tham gia Thị trƣờng điện [4. - Xây dựng, lắp đặt hệ thống đo xa, triển khai nhân rộng các công tơ điện tử đến các khách hàng để thu thập dữ liệu đo đếm phục vụ dự báo phụ tải. - Tìm hiểu, nghiên cứu tài liệu trong và ngoài nƣớc để thực hiện xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện. - Phụ tải điện phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, mà điển hình là các yếu tố sau đây. - Yếu tố thói quen sử dụng của khách hàng: Yếu tố này là yếu tố quan trọng bậc nhất trong việc nghiên cứu phụ tải điện cho các đơn vị phân phối. - Vì vậy, khi dự báo 14 phụ tải điện, cần phải phân loại các khách hàng theo ngành nghề: thƣơng mại, nông nghiệp, dân dụng. - Yếu tố địa lý: Yếu tố tạo nên sự đặc trƣng cho phụ tải ở từng vùng, miền. - Yếu tố này ta cần xem xét khi thực hiện dự báo phụ tải cho Tổng Công ty điện lực các miền. - Giờ trong ngày (giờ cao điểm - thấp điểm): 15 Phụ tải hệ thống có giá trị rất khác nhau ở các giờ. - Với giờ thấp điểm (từ 22h đêm đến 4h sáng), phụ tải có giá trị rất thấp. - Đối với các ngành nghề khác nhau, phụ tải cũng có hình dạng khác nhau. - Tóm lại, để dự báo phụ tải điện cho các đơn phân phối điện, cần thực hiện các công việc sau. - Phân tích cơ cấu phụ tải (ngành nghề) của các đơn vị phân phối điện. - Xác định điện năng phụ tải kế hoạch (tháng) của đơn vị. - Ở Việt Nam, đối với các đơn vị phân phối điện, muốn có đƣợc thông tin phụ tải hệ thống của mình thì cần phải có 2 điều kiện [1]: 16 - Các công tơ lắp đặt đến các khách hàng (hộ dân, công ty. - Từ các biểu đồ của một số lƣợng hạn chế các khách hàng (hàng trăm đến hàng nghìn khách hàng) đƣợc ghi lại từ các công tơ điện tử, ta có thể xây dựng đƣợc biểu đồ phụ tải hệ thống ở mức đủ tin cậy. - Một số lƣợng hạn chế biểu đồ phụ tải của từng ngành nghề. - Từ các dữ liệu này, ta xây dựng một cách gần đúng biểu đồ phụ tải điển hình của từng ngành nghề (công nghiệp, thƣơng mại, nông nghiệp. - sau đó tổng hợp các biểu đồ này để xây dựng lên biểu đồ phụ tải hệ thống. - Ta sẽ gọi những biểu đồ này là biểu đồ phụ tải đặc trƣng. - Việc xây dựng biểu đồ phụ tải đặc trƣng cho từng ngành nghề, có các phƣơng pháp thông dụng sau. - Phương pháp ước lượng trung bình: Phƣơng pháp này ƣớc lƣợng biểu đồ phụ tải ngành nghề từ giá trị trung bình của số mẫu thu thập đƣợc. - Phương pháp ước lượng bậc thang 3 mức: 17 Phƣơng pháp này dựa trên đặc trƣng của biểu đồ phụ tải ở Việt Nam: điểm đỉnh, đáy của đồ thị. - Trên cơ sở đó, ta xác định các đặc trƣng: thời gian đạt công suất cực đại, cực tiểu và công suất trung bình, từ đó xây dựng biểu đồ phụ tải của ngành nghề, từ đó xây dựng lên mức hệ thống. - Đề xuất mô hình dự báo Theo nhƣ phân tích ở trên, từ một số biểu đồ khách hàng ta sẽ xây dựng biểu đồ phụ tải đặc trƣng cho các ngành nghề, từ đó xây dựng đƣợc biểu đồ phụ tải cho hệ thống. - Từ đồ thị của các khách hàng này, ta xây dựng nên biểu đồ đặc trƣng của lớp, và của ngành nghề, từ đó tổng hợp lại đƣợc biểu đồ phụ tải hệ thống. - Một cách đơn giản, tính chất này đòi hỏi mỗi mẫu phụ tải khách hàng trong một lớp (ngành nghề) đều đƣợc chọn nhƣ nhau. - Cách lấy mẫu: Giả sử cần lấy n mẫu trong một lớp có N phụ tải khách hàng. - Phƣơng pháp chọn mẫu theo đặc trƣng của phụ tải Phƣơng pháp này chọn mẫu phụ tải dựa trên các đặc trƣng của phụ tải nhƣ [7. - Việc lấy mẫu theo đặc trƣng của phụ tải có lợi thế về tính đại diện cũng nhƣ tính phổ biến của mẫu. - Các phƣơng pháp dự báo biểu đồ phụ tải lớp, ngành, hệ thống 2.2.1. - Cơ sở toán học của các phƣơng pháp - Định lý giới hạn trung tâm [8] Cơ sở của các phƣơng pháp xây dựng biểu đồ phụ tải lớp, ngành chính là định lý giới hạn trung tâm: Giả sử X1, X2. - Mẫu phụ tải khách hàng của mỗi lớp Xi, i=1- ns - Kích thƣớc lớp khách hàng Ns (số khách hàng thực tế của lớp. - Ƣớc lƣợng lớp khách hàng - Ƣớc lƣợng phụ tải lớp [8. - Ƣớc lƣợng ngành nghề - Ƣớc lƣợng phụ tải [8. - Ƣớc lƣợng phụ tải. - Ƣớc lƣợng biểu đồ hệ thống - Ƣớc lƣợng phụ tải [8. - Ý tƣởng chung Phƣơng pháp này xây dựng đồ thị phụ tải điển hình cho các lớp, ngành nghề dựa trên các thông số đặc trƣng của phụ tải [2. - Mẫu phụ tải khách hàng của mỗi lớp Pi, i=1- ns - Kích thƣớc lớp khách hàng Ns (số khách hàng thực tế của lớp. - Tính toán đặc trƣng cho lớp khách hàng Nếu trong lớp có N khách hàng, khách hàng thứ i có phụ tải trung bình ngày là Pi và đặc trƣng khoảng thời gian đạt công suất cực đại là. - Xây dựng biểu đồ ngành nghề và biểu đồ phụ tải hệ thống Bước 1: Tính các đặc trƣng Tmax1,2, Tmin1,2, Ttb1,2, Ktb1,2, Kmin1,2, bảng tần suất xuất hiện Pmax, Pmin, Ptb của ngành nghề, tổng hợp từ các lớp khách hàng, công thức tƣơng tự nhƣ tính toán đặc trƣng cho lớp khách hàng [2]. - Bước 2: Ƣớc lƣợng phụ tải tổng ngày (Ang) của các ngành nghề: lấy giá trị hóa đơn hàng tháng chia cho số ngày trong tháng. - Bước 5: Xây dựng biểu đồ phụ tải ngành nghề. - Từ các tham số Pmax, Pmin, Ptb và các thời điểm đạt Pmax, Pmin, Ptb xây dựng đƣợc biểu đồ phụ tải của các ngành nghề. - Bước 6: Xây dựng biểu đồ phụ tải hệ thống: Biểu đồ phụ tải hệ thống đƣợc xây dựng bằng cách tổng hợp các biểu đồ phụ tải thành phần. - Đánh giá Phƣơng pháp này khá phù hợp ở Việt Nam trong hoàn cảnh số liệu phụ tải còn hạn chế nhƣ ở nƣớc ta. - Phƣơng pháp này đảm bảo tính tổng quát vì các đặc trƣng của đồ thị phụ tải đều đƣợc tính theo giá trị kì vọng của các đại lƣợng này. - Xác định mục tiêu dự báo - Phân loại ngành nghề và các lớp khách hàng - Thiết kế khung mẫu - Thu thập dữ liệu - Xử lý dữ liệu - Thiết kế chọn mẫu - Phân cụm ngày theo nhiệt độ - Xây dựng biểu đồ phụ tải ngành, hệ thống - Kiểm thử và đánh giá hệ thống 3.1. - Đối tƣợng dự báo Đối tƣợng dự báo ở đây chính là nhu cầu sử dụng điện trong 24h của các ngành nghề và phụ tải tổng các đơn vị phân phối điện [1], bao gồm. - Đồng thời, từ phụ tải dự báo, đơn vị cũng có phƣơng án phân bổ sản lƣợng điện đến khách hàng cho hợp lý. - Hình dáng đồ thị phụ tải dự báo phải khớp với đồ thị phụ tải thực tế. - Sai số chuẩn của các phƣơng pháp ƣớc lƣợng - Đánh giá hình dáng biểu đồ phụ tải - So sánh phụ tải ngày với sản lƣợng tháng của đơn vị 3.2. - Hệ số phụ tải (chỉ có đối với các khách hàng đƣợc đo đếm nhu cầu. - Thu thập số liệu Thu thập số liệu là một công việc cực kỳ quan trọng trong việc nghiên cứu dự báo phụ tải [7]. - Dữ liệu cần đƣợc cập nhật thƣờng xuyên Với dự báo phụ tải cho các đơn vị phân phối, đòi hỏi một tập dữ liệu rất lớn phục vụ công tác nghiên cứu dự báo
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt