Dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Nghệ An từ năm 2012 đến năm 2020

- ĐẬU NGỌC DANH DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CỦA TỈNH NGHỆ AN TỪ NĂM 2012 ĐẾN NĂM 2020 Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện – Hệ thống Điện LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS, TS.
- Nguyễn Lân Tráng Hà Nội - năm 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Nghệ An từ năm 2012 đến năm 2020” là công trình nghiên cứu của bản thân.
- CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU.
- Dự báo với phân tích đa hồi quy.
- Xây dựng các mô hình dự báo đa hồi quy.
- Dự báo với phân tích hồi qui bội.
- Mô phỏng dự báo trong phần mềm Simple_E.
- Phương hướng phát triển kinh tế xã hội tỉnh Nghệ An đến năm 2020.
- DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN CỦA TỈNH NGHỆ AN BẰNG PHƯƠNG PHÁP TÍNH TRỰC TIẾP VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY, SỬ DỤNG PHẦN MỀM SIMPLE_E.
- Dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An đến theo phương pháp trực tiếp.
- Áp dụng phần mềm Simple_E dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An đến năm 2020.
- 83 5.4 Kiểm tra lại kết quả dự báo theo phương pháp ngoại suy.
- 91 5.4.1 Xác định hàm dự báo.
- 91 5.4.2 Xác định các hệ số của hàm dự báo theo phương pháp bình phương cực tiểu.
- 93 5.4.3 Nhận xét kết quả tính toán của các phương pháp dự báo.
- Thống kê thực trạng mang tải đường dây cao thế tỉnh Nghệ An.
- Tổng hợp nhu cầu điện năng tỉnh Nghệ An theo các phương án.
- Kết quả dự báo nhu cầu điên năng.
- Kết quả dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An.
- Việc dự báo nhu cầu điện cho toàn quốc, các miền, các tỉnh trong các quy hoạch phát triển điện lực quốc gia 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.
- Trong nhiều đề án quy hoạch phát triển lưới điện các tỉnh, thành phố trước đây, dự báo nhu cầu phụ tải thường được dự báo theo phương pháp đàn hồi: dựa trên hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP bằng phương pháp mô phỏng - kịch bản trên cơ sở tham khảo hệ số đàn hồi của giai đoạn trước và các tỉnh, thành lân cận có mức phát triển kinh tế tương đương.
- Dự báo theo phương pháp này có hạn chế là không sử dụng kết quả trực tiếp từ nghiên cứu mối quan hệ giữa nhu cầu điện năng và các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp: tăng trưởng kinh tế, thu nhập, giá điện, yếu tố tiết kiệm điện, trên cơ sở các số liệu thống kê trong quá khứ của các tỉnh, thành.
- Ví dụ tốc độ tăng trưởng kinh tế của 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 họp đột biến có tính chất đặc biệt), như vậy dải dự báo là quá rộng, việc lựa chọn hệ số đàn hồi chính xác sẽ trở nên khó khăn và mang tính chủ quan.
- Phương pháp dự báo đa hồi quy (mô hình Simple_E ) là phương pháp được 2 sử dụng cho dự báo nhu cầu điện/năng lượng, có ưu điểm hơn so với phương pháp dự báo đàn hồi và một số phương pháp dự báo khác có thể giải quyết các vấn đề đã nêu ở trên.
- Phương pháp dự báo đa hồi quy (mô hình Simple_E), hiện đang được áp dụng rộng rãi ở Nhật Bản và một số nước trong khu vực như Malaysia, Indonexia..
- để dự báo nhu cầu năng lượng, điện năng trung và dài hạn (10-30 năm.
- Tại việt nam, Viện năng lượng cũng đã và đang áp dụng phương pháp này để dự báo nhu cầu điện cho toàn quốc và các miền giai đoạn đến năm 2025, 2030.
- trong các TSĐ6, TSĐ7 và dự báo nhu cầu điện năng cho các thành phố lớn như TP Hồ Chí Minh, TP Hà Nội giai đoạn đến năm trong các đề án quy hoạch phát triển điện lực các thành phố.
- Mục tiêu của đề tài Mục tiêu của đề tài này là nhằm giới thiệu và phổ biến rộng rãi hơn để có thể áp dụng phương pháp này dự báo nhu cầu điện cho các tỉnh, thành phố trong các đề án quy hoạch điện.
- để tăng độ tin cậy và chính xác trong công việc dự báo.
- Giới thiệu về phương pháp đa hồi quy • Giới thiệu chung về phần mềm Simple_E • Các dạng hàm, biến số, phân tích trong phần mềm Simple_E • Mô phỏng và dự báo trong phần mềm Simple_E • Cài đặt phần mềm Simple_E • Áp dụng phần mềm Simple_E trong dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An đến năm 2020 .
- CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG 2.1.
- Phương pháp trực tiếp Nội dung của phương pháp này là xác định nhu cầu điện năng của năm dự báo dựa trên tổng sản lượng kinh tế của các ngành năm đó và suất tiêu hao điện năng của từng loại sản phẩm hoặc suất tiêu hao trung bình cho một hộ gia đình, bệnh viện, trường học, khách sạn.
- Với các ưu điểm về độ chính xác, bám sát thực tế phát triển của khu vực dự báo, không quá phức tạp nên phương pháp này được dùng phổ biến cho các dự báo tầm ngắn (1-2 năm) và tầm vừa (3-10năm) trong các đề án quy hoạch tỉnh, thành phố.
- Phương pháp đàn hồi Theo phương pháp đàn hồi, nhu cầu điện giai đoạn đến 2020 và 2030 được dự báo theo “mô phỏng - kịch bản”.
- Phương pháp dự báo này cũng được nhiều nước trên thế giới áp dụng.
- Dự báo theo phương pháp này được mô phỏng như sau: dựa trên cơ sở dự báo các kịch bản phát triển kinh tế xã hội trung và dài hạn, nhu cầu điện năng được mô phỏng theo quan hệ đàn hồi với tốc độ tăng trưởng kinh tế.
- Vì vậy việc xác định hệ số đàn hồi theo giá điện để dự báo nhu cầu trong tương lai phải tham khảo từ các nước khác.
- Phương pháp cường độ điện năng Dự báo theo phương pháp cường độ điện năng có thể nêu tóm tắt như sau: Nhu cầu điện trong tương lai được tính toán trên cơ sở xác định xu thế cường độ điện năng tiêu thụ trong tương lai (kwh.
- Dự báo với phân tích đa hồi quy Phương pháp luận kinh tế lượng là phương pháp luận được hầu hết các nước trên thế giới sử dụng trong dự báo nhu cầu năng lượng, điện năng, đặc biệt đối với các nước chưa có hệ thống thống kê, dự báo tốt về tương lai mức độ tiêu thụ, sử dụng và công nghệ của các thiết bị điện.
- Phân tích đa hồi quy nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc hay là biến được giải thích) nhằm ước lượng hoặc dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc với các giá trị đã biết của các biến độc lập.
- Xây dựng các mô hình dự báo đa hồi quy Các mô hình dự báo đa hồi quy (hay còn gọi là hồi quy bội) là các mô hình thống kê nhằm mô tả các tình huống trong đời sống thực tế để từ đó có thể dự báo cho tương lai.
- Mô hình dự báo thống kê phân tích các số liệu theo hai phần: 6 (1) Thành phần mang tính hệ thống, phi ngẫu nhiên được mô tả bằng một công thức (hay một hàm xu thế).
- Mô hình dự báo mô tả toàn bộ thành phần mang tính hệ thống, phi ngẫu nhiên trong các số liệu và để lại phần dư dự báo mang tính ngẫu nhiên.
- Một mô hình dự báo được thực hiện theo các bước sau đây: (a) Đưa ra mô hình nhằm mô tả một tình huống đã cho.
- (b) Ước lượng các tham số của mô hình từ các số liệu có được (c) Xem xét các phần dư (sai số) dự báo của mô hình.
- Những phần dư dự báo này (residuals) là phần thông tin mà mô hình không giải thích được.
- (d) Khi tìm được một mô hình mà trong đó phần dư dự báo của mô hình này chủ gồm các yếu tố ngẫu nhiên, ta có thể sử dụng mô hình này để dự báo, kiểm soát một biến số, hay giải thích các mối quan hệ giữa các biến số.
- Dự báo với phân tích hồi qui bội Trong 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).
- c) 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.
- Điều cần lưu ý là không nên sử dụng các giá trị biến độc lập ngoài vùng quan sát được trong thực tế vì mối quan hệ giữa các biến số có thể không còn tồn tại như cũ khi vượt khỏi vùng giá trị quan sát này, và do vậy có thể đưa ra những dự báo không chính xác.
- Khi giả thiết về các sai số dự báo (ε) độc lập với nhau trong mô hình hồi quy bội bị vi phạm thì các hệ số hồ quy ước lượng bằng phương pháp OLS không cho ta ước lượng tốt nhất, có nghĩa là mô hình được ước lượng này không có sai số dự báo nhỏ nhất trong lớp tất cả các mô hình ước lượng có thể.
- Vậy trong trường hợp áp dụng này không sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu thông thường OLS, mà áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) và sử dụng ước lượng theo lưới (GS) sẽ cho mô hình dự báo kết quả có sai số chính xác hơn.
- Thủ tục Grid-Seach (GS) Thủ tục GS đã được nghiên cứu trong đề tài này và trong khi áp dụng phần mềm Simple_E chúng tôi có sử dụng một số các lựa chọn (Option) để tiến hành phân tích và dự báo ngoài các lựa chọn thông thường là OLS, DL, còn sử dụng lựa chọn tổng quát GS.
- Phân tích sai số dự báo và đánh giá mô hình Sau khi xác định được mô hình dự báo hồi quy bội và tính được các tham số của mô hình này, ta cần xem xét sai số dự báo và đánh giá xem mô hình đưa ra có phù hợp không.
- a) Phân tích sai số dự báo Sai số dự báo ()YY là sự khác biệt giữa giá trị thực tế mà ta thu nhập được và giá trị dự báo được đưa ra từ phương trình hồi quy.
- Total Regression Residual b) Sai số dự báo trung bình bình phương (MSE) Sai số dự báo trung bình bình phương càng nhỏ càng cho thấy mô hình hồi quy là phù hợp với các số liệu đã cho.
- Căn bậc hai của MSE dự đoán độ lệch chuẩn của sai số dự báo hồi quy tổng thể.
- giá trị dự báo của biến phụ thuộc từ phương trình hồi quy.
- n = kích thước mẫu các giá trị thực tế đang quan sát k = số lượng những tham số độc lập tuyến tính được dự báo trong phương trình quy hồi quy bội 13 c) Sai số dự báo chuẩn (Standard error of estimate ) 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 được tính bằng công thức: S MSE d) Hệ số xác định hồi quy bội Hệ số xác định hồi quy bội R2 đo lường tỉ lệ thay đổi trong biến phụ thuộc được giải thích bởi tất cả các biến độc lập trong phương trình hồi quy bội.
- Điều này xảy ra có thể do trong lúc xây dựng mô hình, người lập dự báo không tính đến những thay đổi về những điều kiện nền tảng làm thay đổi cấu trúc cơ sở của nền kinh tế.
- 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 có giá 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.
- Chúng ta thấy rằng khi có sự hiện diện của vấn đề tương quan gữa các biến độc lập, ta có thể không đánh giá được tác động của một biến độc lập cụ thể nào đó lên biến phụ thuộc Y vì chúng ta không có những dự báo đáng tin cậy về hệ số của biến đó.
- Điều này có nghĩa là ta sẽ không đánh giá được mô hình dự báo hồi quy bội là có phù hợp không.
- Trong thực tế 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 16 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.
- Càng nhiều biến độc lập càng giải thích được số phần trăm lớn hơn trong thay đổi của biến phụ thuộc, hay nói một cách khác ta sẽ có dự báo chính xác hơn trong hầu hết các trường hợp.
- 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 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.
- Chính phủ các nước sử dụng phân tích hồi quy rất rộng rãi trong việc dự báo thu thập, chi phí, lãi suất, tỷ lệ sinh đẻ, thất nghiệp, cũng như rất nhiều các vấn đề khác.
- 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.
- Giới thiệu chung về phần mềm Simple_E Simple_E (hay là hệ thống mô phỏng kinh tế lượng đơn giản) được xây bởi Viện kinh tế năng lượng Nhật Bản nhằm hỗ trợ giải quyết các vấn đề phân tích và dự báo các mô hình kinh tế lượng trên cơ sở số liệu thu thập được và các mô hình mẫu giả định.
- Quá trình phân tích hồi quy và mô phỏng dự báo được tự động hóa tới mức tôi đa có thể được.
- và các biến ngoài cho giai đoạn dự báo.
- Model sheet - Xây dựng các phương trình hồi quy - Đánh giá các hàm hồi quy - Xác định các số liệu được sử dụng trong mô hình Simulation sheet - Đưa ra các giá trị dự báo được Hình 3.1 Sơ đồ hoạt động của các bảng tính trong Simple_E 20 Từ khâu vào số liệu đến mô phỏng dự báo được thực hiện bởi ba quá trình: 1) Kiểm tra mô hình, 2) Phân tích và xử lý mô hình, 3) Mô phỏng dự báo.
- Đối với các mô hình hồi quy, các hệ số của các biến độc lập đã được ước lượng trong trang bảng tính mô hình sẽ được sử dụng ở đây cho mục đích mô phỏng dự báo.
- Giá trị của số liệu, ký hiệu tên biến của số liệu và số hiệu năm tương ứng là ba thành phần cơ bản được chuẩn bị cho mục đích phân tích và dự báo.
- j) “$TG”- Khuynh hướng tăng trưởng: Dự báo mô phỏng sẽ được áp dụng growth trend (hàm mẫu tăng trưởng mũ trong Excel).
- Mô phỏng dự báo trong phần mềm Simple_E a.
- Bắt đầu mô phỏng Để thực hiện mô phỏng dự báo trong tương lai với “chân trời” xác định, các mốc tương lai cần phải đặt như là “số liệu năm” trong trang bảng tính số liệu.
- Trong đó: stY: là giá trị được dự báo ở thời kỳ t atY: là giá trị thực tế ở thời kỳ t T: độ dài của thời kỳ dự báo.
- Đá quý: có ở vùng Quỳ Châu, Quỳ Hợp diện tích 400 km2 với trữ lượng dự báo 50 tấn.
- trong đó mỏ vàng Tà Sỏi tại Quỳ Châu có trữ lượng dự báo 8.000 kg.
- Đá bazan: Có nhiều ở Phủ Quỳ với trữ lượng dự báo trên 400 triệu tấn.
- 39 Các trạm nguồn 220kV cấp điện cho Nghệ An.
- Phương hướng phát triển kinh tế xã hội tỉnh Nghệ An đến năm 2020 4.4.1.
- DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN CỦA TỈNH NGHỆ AN BẰNG PHƯƠNG PHÁP TÍNH TRỰC TIẾP VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY, SỬ DỤNG PHẦN MỀM SIMPLE_E 5.1.
- Các cơ sở pháp lý xác định nhu cầu Điện Nhu cầu điện năng của tỉnh Nghệ An được dự báo dựa trên các căn cứ sau.
- Kế hoạch phát triển kinh tế xã hội 5 năm 2011-2015 tỉnh Nghệ An.
- Quy hoạch tổng thể phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Nghệ An đến năm 2020.
- Dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An đến theo phương pháp trực tiếp Phương pháp trực tiếp giai đoạn 2012-2020 có 2 phương án

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt