Mô hình hỗ trợ ra quyết định đầu tư trong các dự án xây dựng nhà máy năng lượng tái tạo

Thông tin giải pháp khoa học công nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập hình hỗ trợ định đầu tư dự án nhà máy lượng tái tạo Phạm Vũ Hồng Sơn , , Nguyễn Thanh Huy số ( y dựng , Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Bộ môn Thi công Quản lý Xây dựng, Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM Học viên cao học ngành Quản lý Xây dựng, Bộ môn Thi công Quản lý Xây dựng, Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM TỪ KHỐ TĨM TẮT Mơ hình mơ dựa đại lý trường bán lẻ điện cạnh tranh thách thức lớn nhà đầu tư Sự không chắn giá Thuật toán định đầu tư Lập kế hoạch mở rộng cơng suất Mơ hình tối ưu hóa Việc đầu tư phát triển nhanh Năng Lượng Tái Tạo (NLTT) việc áp dụng đề án phát triển thị bán điện dẫn đến nhiều rủi ro việc hoạch định doanh thu lợi nhuận định đầu tư nhà máy Nghiên cứu nhằm mục đích phân tích phương pháp dự báo giá khác áp dụng mơ hình mơ hệ thống điện dựa liệu đại lý có Từ đưa phương pháp dự báo giá dựa mơ hình tối ưu hóa hỗ trợ nhà đầu tư định Kết mô cho thấy rằng, thị trường điện lập với thiết lập mơ hình cách điệu hóa cao, định đầu tư thực thuật toán đầu tư có nhạy cảm với giả định liên quan đến tham số định thuật toán định đầu tư Việc áp dụng mơ hình dựa đại lý giúp nhà đầu tư giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn hướng tới thị trường cạnh tranh minh bạch tương lai, phù hợp với thị trường bán lẻ điện cạnh tranh mà Việt Nam hướng tới KEYWORDS ABSTRACT modeling the development scheme of competitive electricity retail market is always considered to be a great Agent based simulation Generation expansion planning Optimization modeling The investment to encourage rapid development of Renewable Energy (RE) as well as the application of challenge for investors The uncertainty of electricity selling price results in many risks for revenue and profit planning when making decision on new plant investment This study aims to analyze various price forecasting methods applied in power system simulation models based on data from existing agents From there, a price forecasting method is proposed based on the optimization model and supports investors in decision making The simulation result shows that, in an isolated electricity market with highly stylized model settings, investment decisions made by existing investment algorithms are very sensitive to assumptions related to certain parameters of the investment decision – making algorithm The application of such agent based model helps investors reduce potential risks and move towards a transparent competitive market in the future, in line with the competitive electricity retail market towards which Vietnam is moving Giới thiệu Với mức độ phức tạp hệ thống điện Mơ hình dựa đại lý (Agent Based Model ABM) mơ hình thường xun sử dụng Thuật tốn định đầu tư mơ hình dựa đại lý dài hạn thường bao gồm ba bước Đầu tiên, dự báo đưa liên quan đến lợi nhuận thu cho Liên hệ tác giả: nguyenthanhhuyhcmut gmail.com Nhận ngày 15/10/2021, sửa xong ngày 04/11/2021, chấp nhận đăng 05/06/2022 Link DOI: https://doi.org/10.54772/ omc.03.2022.358 khoản đầu tư tiềm Thứ hai, dự báo sử dụng để đánh giá khả sinh lời khoản đầu tư tiềm Khả sinh lời thường thể cách tính tốn số liệu phổ biến, chẳng hạn giá trị rịng (NPV) tỷ suất hồn vốn nội (IRR) Trong bước thứ ba cuối cùng, khoản đầu tư có lợi nhất, có, chọn Quá trình thường lặp lại khơng có đại lý sẵn sàng đầu tư Thách thức JOMC 87 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập số ( mà mơ hình phải đối mặt nằm bước đầu tiên, tức phương pháp dự báo giá sử dụng Mơ hình dựa đại lý đốn dịng doanh thu tương lai Trong mơ hình dựa đại lý dài hạn tuân theo giao thức ODD (Tổng quan, khái thiết kế phương pháp phù hợp cho phép đại lý đưa dự dựa đại lý điều chỉnh dựa số tiêu chí sử dụng để đưa định đầu tư (ví dụ: NPV khơng âm thực ngơn ngữ lập trình Julia Mơ tả mơ hình niệm thiết kế chi tiết) đề xuất Grimm cộng [11] Ba loại đại lý (thực thể) xem xét mơ hình dựa IRR tối thiểu), phương pháp sử dụng mô đại lý dài hạn: công ty phát điện, nhà điều hành thị trường tương lai luồng doanh thu thay đổi mạnh mẽ điện Đặc điểm đại lý cơng ty phát điện danh mục cơng hình dựa đại lý dài hạn có khác để dự đốn giá Giới thiệu m hình dựa đại l Trong thập kỷ qua, mơ hình dựa đại lý sử (Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc gia) người tiêu dùng nghệ Biến trạng thái nhà điều hành thị trường giá điện thị trường Người tiêu dùng đặc trưng cấu hình tải họ Là mơ hình dài hạn, mô bao gồm vài thập kỷ dụng để trả lời nhiều loại câu hỏi nghiên cứu bối cảnh hệ thống độ phân giải thời gian Do đó, hai khái niệm mơ hình dựa đại lý ngắn hạn mơ hình dựa đại lý dài hạn hàng thập kỷ) với hoạt động ngắn hạn (với độ phân giải theo giờ) là: điện Nhìn chung, xác định hai nhóm mơ hình dựa đại lý: đưa để kết hợp lập kế hoạch dài hạn (với thời gian kéo dài Hai loại mơ hình dựa đại lý thường sử dụng cho ngày đại diện (representative day) năm quan trọng (milestone đại lý dài hạn Các mơ hình dựa đại lý ngắn hạn chủ yếu diện năm quan trọng Một cách trực quan, ngày đại theo thiết kế thị trường khác Đánh giá toàn diện mô số ngày định trọng số tương ứng chúng để giảm thiểu độ mục đích khác trọng tâm mơ hình dựa years MYs) Hình cho thấy sơ đồ ví dụ ngày đại sử dụng để nghiên cứu trò chơi đấu thầu thị trường diện tìm cách giảm số ngày thực tế năm cách tìm hình dựa đại lý ngắn hạn tìm thấy tham khảo lệch so với cấu hình tải theo đầy đủ trung vào kết thị trường giao ngay, mơ hình dựa đại trình thực mơ hình dựa đại lý dài hạn thống điện với quy mô thời gian thay đổi từ nhiều năm đến nhiều trường, xác định máy phát điện ngừng hoạt động tiến hành định đầu tư cấp đại lý, ví dụ PowerACE [3], [4], AMIRIS [5], thị trường giao thực nhà sản xuất triển phương pháp dự báo giá khác nghiên cứu tập với chi phí cận biên Sau đó, nhà điều hành thị trường xác định giá kết mô phỏng, xây dựng phương pháp dự báo giá quan trọng, công ty phát điện ngừng hoạt động đơn thống điện bán lẻ cạnh tranh Việt Nam hướng tới đầu tư công ty phát điện đưa định đầu tư [1], [2] Khơng giống mơ hình dựa đại lý ngắn hạn tập Như hình chữ nhật Hình 2, bốn quy lý dài hạn phát triển để nghiên cứu trình chuyển đổi hệ đề xuất: đấu thầu thị trường giao ngay, xác định giá thị thập kỷ Một số mơ hình dựa đại lý dài hạn kết hợp việc đầu tư vào công suất Chi tiết sau: trình đấu thầu EMCAS [6], [7] EMLab [8] – [10] Mỗi mô hình kể phát lượng tất nhà phát điện giả định đặt giá thầu trung xem xét ảnh hưởng phương pháp dự báo giá đến thị trường cách tối đa hóa phúc lợi xã hội Khi đạt đến năm minh bạch hơn, khả thi ứng dụng vào mơ hình mơ hệ vị sản xuất đạt đến vòng đời chúng, trình cách hỏng thị trường điện ằng m hình dựa đại l ây dựng mơ hình Để đánh giá hiệu ảnh hưởng phương pháp dự báo giá đến kết mô phỏng, khung mơ hình dựa đại lý dài hạn phát triển phương pháp dự báo giá khác triển khai thuật toán định đầu tư nó, đồng thời giữ cho tất cài đặt khác mơ hình khơng đổi Sử dụng tập hợp giả định cho phép thu điểm chuẩn xác Hình Một ví dụ biểu diễn thời gian qua ngày đại diện [12] định rõ ràng, điểm cân dài hạn đóng vai trò giải pháp tham chiếu Cụ thể hơn, theo tập hợp giả định này, mơ hình dựa đại lý nên hội tụ trạng thái cân dài hạn Sự sai lệch so với trạng thái cân dài hạn hiểu tác động JOMC 88 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập bị (VoLL) 2000 số ( / MWh lãi suất 5% sử dụng Để đơn giản hóa phân tích, nghiên cứu xem xét cơng nghệ có tỷ trọng lớn cấu nguồn điện, mang tính đại diện, cụ thể công nghệ chạy tải nền, tải lưng tải đỉnh Các công nghệ tương ứng với nhiệt điện than, nhiệt điện khí (chu trình hỗn hợp) điện gió (xa bờ) có đặc điểm kinh tế kỹ thuật dựa liệu năm 2030 Cẩm nang công nghệ Việt Nam [48] Đặc điểm kinh tế kỹ thuật cơng nghệ trình bày Bảng Tất chi phí thể la Mỹ (USD), giá năm 2019 hình Thuật tốn mơ tả việc đầu tư vào nhà máy điện bao gồm ba bước Thứ nhất, điều kiện thị trường liên quan đến hệ thống điện tương lai hình thành cách xem xét phát triển cấu nguồn điện, giá nhiên liệu liệu phụ tải Thứ hai, điều kiện thị trường tương lai sử dụng để dự đoán giá thị trường tương lai Các phương pháp dự báo giá khác trình bày Phần 3.3 Thứ ba, lợi nhuận nhà máy điện ứng viên đánh giá cách tính NPV Cuối cùng, nhà máy điện có NPV cao chọn Việc tính tốn NPV có tính đến doanh thu kỳ vọng, chi phí kỳ vọng hệ số chiết khấu (đại diện cho tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng tối thiểu) Cơng thức tính NPV sau: Hình Lưu đồ mơ hình dựa đại lý dài hạn Thiết kế mơ hình Giai đoạn khởi tạo a) Khởi tạo cấu nguồn điện có Mơ hình khởi tạo với kết hợp công suất có phân bổ đồng hệ thống, tức loại công nghệ khác chiếm lượng thị phần Việc khởi tạo nhằm mục đích chệch khỏi trạng thái cân dài hạn để đảm bảo việc 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑉𝑉𝑖𝑖 = ∑𝑦𝑦( Trong đó: Mơ hình khởi tạo với đại lý công ty phát điện cấu nguồn điện có định ngẫu nhiên cho cơng ty phát điện Trong nghiên cứu này, việc khởi tạo công ty phát điện không thay đổi kết kết luận chúng đồng Dữ liệu đầu vào Trong nghiên cứu này, liệu phụ tải hệ thống điện Việt Nam năm 2021 sử dụng (Dữ liệu phụ tải lấy từ website www.nldc.evn.vn, với độ phân giải theo giờ) Giá trị tải (𝑝𝑝𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ − 𝜈𝜈𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ ))) (1) 𝛾𝛾𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ : hệ số cơng suất (capacity factor) 𝑓𝑓𝑖𝑖,𝑦𝑦 : chi phí cố định không phụ thuộc vào điện sản xuất thực tế 𝑔𝑔𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ , tổng chi phí đầu tư hàng năm 𝑓𝑓𝑖𝑖𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 chi phí vận hành bảo trì cố định (FOM) 𝑓𝑓𝑖𝑖𝑂𝑂&𝑀𝑀 công nghệ tương ứng Về mặt tốn học, chi phí cố định đơn vị phát điện lắp đặt tính phương trình : 𝑓𝑓𝑖𝑖,𝑦𝑦 = 𝑓𝑓𝑖𝑖𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 + 𝑓𝑓𝑖𝑖𝑂𝑂&𝑀𝑀 , ∀𝑖𝑖 ∈ 𝐼𝐼, ∀𝑦𝑦 ∈ 𝑌𝑌 (2) Trong chi phí đầu tư tính cơng thức (3) nguồn điện ban đầu Khởi tạo đại lý công ty phát điện × ((−𝑓𝑓𝑖𝑖,𝑦𝑦 × 𝐺𝐺𝑖𝑖,𝑦𝑦 ) + (∑𝑑𝑑 ∑ℎ 𝑊𝑊𝑦𝑦,𝑑𝑑 × 𝛾𝛾𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ × 𝑔𝑔𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ × 𝑟𝑟: lãi suất hàng năm đạt đến trạng thái cân kết cấu b) (1+𝑦𝑦)𝑦𝑦 𝑓𝑓𝑖𝑖𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 = 𝑁𝑁𝑖𝑖 × 𝑟𝑟×(1+𝑟𝑟)𝑛𝑛𝑖𝑖 (1+𝑟𝑟)𝑛𝑛𝑖𝑖 −1 , ∀𝑖𝑖 ∈ 𝐼𝐼 (3) Thuật ngữ chi phí biến đổi 𝜈𝜈𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ tính công thức (4), phụ thuộc vào sản lượng điện thực tế bao gồm chi phí nhiên liệu (cộng với chi phí phát thải thuế) 𝜈𝜈𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ /𝜇𝜇𝑖𝑖 chi phí vận hành 𝑂𝑂&𝑀𝑀 bảo trì thay đổi (VOM) 𝜈𝜈𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ : 𝑂𝑂&𝑀𝑀 𝜈𝜈𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ = 𝜈𝜈𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ + 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 𝜈𝜈𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ 𝜇𝜇𝑖𝑖 , ∀𝑖𝑖 ∈ 𝐼𝐼, 𝑦𝑦 ∈ 𝑌𝑌, 𝑑𝑑 ∈ 𝐷𝐷, ℎ ∈ 𝐻𝐻 (4) Các giả định làm tảng cho cấu trúc mơ hình: • Dữ liệu phụ tải giả định không thay đổi lặp lại hàng năm • Các đặc tính kinh tế kỹ thuật tất công nghệ giả định khơng đổi tồn thời gian mô JOMC 89 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập số ( • Việc lựa chọn trọng số tương ứng ngày đại diện phương pháp dự báo giá có dựa vào mơ đun mơ bù • Các định đầu tư đại lý công ty phát điện không bị đun xác định dự báo giá điện tương lai hoạt giả định không thay đổi tương lai trừ thị trường ảo (virtual market clearing simulation module) Mô ràng buộc ngân sách động cho lựa chọn đầu tư khác cách kết hợp dự báo cấu nguồn điện tương lai với giá nhiên liệu, nhu cầu Các trường hợp nghiên cứu thông tin công nghệ Mặc dù mơ đun tốn bù trừ thị trường ảo xây dựng đặt tên khác báo Trong mơ hình dựa đại lý dài hạn có, xác tham khảo, tất chúng hiểu định hai loại phương pháp dự báo giá khác nhau: phương pháp dự thuật toán bù trừ thị trường phù hợp với cung cầu dựa thứ tự báo giá ngoại sinh phương pháp dự báo giá nội sinh Mỗi loại có tăng dần giá (merit order based) thể phân biệt thêm hình thức thông tin thiết yếu cung cấp làm đầu vào cho phương pháp tương ứng Cả hai loại ảng Đặc điểm kinh tế kỹ thuật công nghệ xem xét Công nghệ Tải (nhiệt điện than ) Tải lưng (điện gió) Tải đỉnh (nhiệt điện khí CCGT) Kích thước unit Vịng đời (năm) VOM ( /MWh) Giá nhiên liệu 100 30 0,12 3,55 100 30 3,1 100 25 0,13 (MW) FOM Chi phí đầu tư 0,44 59,4 1610 42 2150 12,5 0,59 28,5 690 ( /MWh) Hiệu suất ( /kW) ( /kW) horizon) xác định khoảng cách tương lai mà đại lý tiếp cận thơng tin đối tượng đầu tư đánh giá Tham số đặt tên “khoảng thời gian dự báo (forecast period)” “đường chân trời thời gian năm tham chiếu (reference year time horizon)” tương ứng [6], [10] Ngồi điểm tương đồng cách xử lý thơng tin tương lai, phương pháp tồn khác biệt quan trọng cách dự báo cấu nguồn điện tương lai Sau đây, phương pháp dự báo giá có mơ tả chi tiết, đặc biệt ý đến thành phần dự báo cấu nguồn điện Một phương pháp dự báo giá (thuộc phương pháp dự báo giá nội sinh) giới thiệu Phương pháp dự báo giá ngoại sinh Phương pháp dự báo giá ngoại sinh dựa thông tin hệ thống điện tương lai từ nguồn thơng tin độc lập với mơ hình Thơng tin thường xuất hai dạng: giá điện tương lai diễn biến cấu nguồn điện Hình Mơ tốn bù trừ thị trường ảo Người ta xây dựng mô đun mơ tốn bù trừ thị trường ảo dựa thứ tự tăng dần giá (merit order based), thể Hình Trong trình mơ tốn bù trừ thị trường ảo, thị trường toán bước dựa dự báo cấu nguồn điện có từ phương pháp gọi tầm nhìn tương lai (look ahead horizon) Tham số tầm nhìn tương lai (look ahead tương lai Dự báo giá điện tương lai thu thập nhiều cách khác Ví dụ, giá điện tương lai tính cách ngoại suy giá điện khứ sử dụng phương pháp nhận dạng mẫu Cơ cấu nguồn điện tương lai thường rút từ báo cáo kết nghiên cứu bên thứ ba Với thông tin này, đại lý chạy mơ đun mơ tốn bù trừ thị trường ảo để truy xuất doanh thu dự kiến tương lai giá cận biên JOMC 90 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập số ( sẵn có tham số cho kịch bản, dẫn đến tính linh hoạt Phương pháp dự báo giá nội sinh Trong phương pháp dự báo giá nội sinh, đại lý dự đốn việc thiết lập tình cụ thể Ngồi ra, người ta q trình mơ phỏng, tức người sử dụng không cần cung cấp tất khứ Cách hiệu chuẩn ảnh hưởng đến kết mô phát triển cấu nguồn điện tương lai Ví dụ khung mơ phát triển theo cách tương tự trước đây, điều bao gồm tham khảo [6], [10], [13] Trong tài liệu tham khảo này, công nghệ đối thủ kinh doanh [14] nội sinh giá tương lai (doanh thu tương ứng giá cận biên) hiệu chỉnh kịch xem xét lại cấu nguồn điện thông tin trực tiếp liên quan đến giá điện tương lai cách giả định cấu nguồn điện tương lai hình dựa đại lý áp dụng phương pháp dự báo giá nội sinh chứng minh khơng phù hợp yếu tố khác xuất phương pháp dự báo giá thường bao gồm hai bước Trong bước đầu Phương pháp dự báo giá dựa tối ưu hóa tiên, dự báo đưa liên quan đến cấu nguồn điện tương lai Trong bước thứ hai, dự báo cấu nguồn điện sử dụng làm đầu vào mơ đun mơ tốn bù trừ thị trường ảo (Hình 3) Hình hình đại diện cho phương pháp dự báo giá nội sinh Endo.2 Ngồi thơng tin xem xét phương pháp "đại lý cận cảnh (myopic agents)", phương pháp dự báo giá nội sinh Endo.2 xem xét dự báo khoản đầu tư tương lai đối thủ cạnh tranh Tương tự phương pháp “đại lý cận thị”, dự báo kết cấu nguồn điện tương lai sau sử dụng làm đầu vào mô đun mô bù trừ thị trường ảo để dự đoán giá điện tương lai Đối với việc định đầu tư, mơ hình trình bày [6] bao gồm bất ổn liên quan đến tăng trưởng phụ tải, điều kiện thủy văn khoản đầu tư đối thủ cạnh tranh năm tới Sự khơng chắn biểu diễn thơng Như trình bày Hình 7, phương pháp dự báo giá dựa tối ưu hóa mới, đại lý đưa dự báo giá cách giải vấn đề lập kế hoạch mở rộng công suất (tức mô hình tối ưu hóa hệ thống điện dài hạn truyền thống) Cách giải thích phương pháp đại lý giả định cấu nguồn điện hệ thống phát triển theo cách giảm thiểu chi phí đưa dự báo giá dài hạn Vì lý này, từ phương pháp gọi phương pháp “tối thiểu chi phí đầu tư tương lai” Thông tin liên quan đến cấu nguồn điện tại, khoản đầu tư công bố kế hoạch nhà máy ngừng hoạt động tương lai sử dụng làm đầu vào cho toán lập kế hoạch mở rộng công suất phát điện Thông tin đầu từ tốn lập kế hoạch mở rộng cơng suất gồm hai phần: giá bóng (shadow price) dự báo cấu nguồn điện qua kịch bản, thể Hình Như trình àm mục tiêu bày phía bên phải Hình 6, đại lý, không chắn liên quan đến việc đầu tư đối thủ cạnh tranh Quyết định mở rộng công suất bao gồm hai lớp: tổng công suất Hàm mục tiêu nhằm mục đích giảm thiểu tổng chi phí hệ thống: 𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 ∑𝐲𝐲 ∑𝐣𝐣( (𝐟𝐟𝐣𝐣,𝐲𝐲 × 𝐆𝐆𝐣𝐣,𝐲𝐲 ) + (∑𝐝𝐝 ∑𝐡𝐡 𝐖𝐖𝐝𝐝 × 𝛎𝛎𝐣𝐣,𝐲𝐲,𝐝𝐝,𝐡𝐡 × 𝐠𝐠 𝐣𝐣,𝐲𝐲,𝐝𝐝,𝐡𝐡 × 𝚫𝚫𝚫𝚫)) + lắp đặt phân bổ công suất loại công nghệ khác 𝐆𝐆𝐣𝐣,𝐲𝐲 Trong lớp đầu tiên, nhánh khác tổng công suất lắp đặt đối thủ cạnh tranh xem xét, xác suất gán cho nhánh Trong lớp thứ hai, nhánh chia thành nhánh khác phân bổ tổng công suất lắp đặt loại hình cơng nghệ khác Tương tự phương pháp dự báo giá ngoại sinh, phương pháp có hạn chế rõ ràng định Hạn chế Hình (5) ((𝐕𝐕𝐕𝐕𝐕𝐕𝐕𝐕 × ∑𝐲𝐲 ∑𝐝𝐝(𝐖𝐖𝐝𝐝 × ∑𝐡𝐡 𝐥𝐥𝐥𝐥𝐲𝐲,𝐝𝐝,𝐡𝐡 )) Hai phần hàm mục tiêu thể chi phí phát điện chi phí tổn thất điện Chi phí phát điện bao gồm chi phí cố định (xem phương trình (2)) chi phí biến đổi (xem phương trình (4)) Chi phí tổn thất điện tổng trọng số tổn thất điện nhân với giá trị cố định điện bị (VoLL) Sơ đồ phương pháp dự báo giá đại lý cận thị (Myopic agents) [10] JOMC 91 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập Hình số ( Sơ đồ phương pháp dự báo giá kịch ngoại sinh cho khoản đầu tư tương lai (Exogenous scenarios for future investments) [26] Hình Cây kịch triển khai thể mở rộng đối thủ cạnh tranh [6] Hình Sơ đồ phương pháp dự báo giá dựa tối ưu hóa JOMC 92 Thơng tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập Các ràng buộc Ràng buộc cân lượng: bước thời gian t, tổng sản lượng điện tổn thất điện tổng nhu cầu 𝑖𝑖=1 ∀𝑖𝑖 ∈ 𝐼𝐼, ∀𝑦𝑦 ∈ 𝑌𝑌, ∀𝑑𝑑 ∈ 𝐷𝐷, ∀ℎ ∈ 𝐻𝐻 (6) Hạn chế công suất lắp đặt: năm, cấu nguồn điện cập nhật cách thêm khoản đầu tư trừ nhà máy ngừng vận hành Hình ( 𝐺𝐺𝑖𝑖,𝑦𝑦 = 𝐺𝐺𝑖𝑖,𝑦𝑦−1 + 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑣𝑣𝑖𝑖,𝑦𝑦−1 − 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑐𝑐𝑖𝑖,𝑦𝑦−1 , ∀𝑖𝑖 ∈ 𝐼𝐼, ∀𝑦𝑦 ∈ 𝑌𝑌 (7) Ràng buộc ngừng hoạt động: việc ngừng hoạt động loại công nghệ i năm y khoản đầu tư vào loại công nghệ i năm y ni, ni thời gian tồn cơng nghệ 𝐼𝐼 ∑(𝑔𝑔𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ × 𝛥𝛥𝛥𝛥) + 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ = 𝐿𝐿𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ số (8) 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑐𝑐𝑖𝑖,𝑦𝑦 = 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑣𝑣𝑖𝑖,𝑦𝑦−𝑛𝑛 𝑗𝑗 , ∀𝑖𝑖 ∈ 𝐼𝐼, ∀𝑦𝑦 ∈ 𝑌𝑌 Giới hạn phát điện: sản lượng điện thực tế loại công nghệ không âm không vượt công suất lắp đặt công nghệ tương ứng ≤ 𝑔𝑔𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ, ≤ 𝐺𝐺𝑖𝑖,𝑦𝑦 , ∀𝑖𝑖 ∈ 𝐼𝐼, ∀𝑦𝑦 ∈ 𝑌𝑌, ∀𝑑𝑑 ∈ 𝐷𝐷, ∀ℎ ∈ 𝐻𝐻 (9) Tổng quan mơ hình dựa đại lý với phương pháp dự báo giá đưa vào quy trình đầu tư Thiết lập trường hợp nghiên cứu Các giả định cài đặt mơ hình dựa đại l dài hạn Cấu hình phương pháp dự báo giá “Kịch ngoại sinh cho khoản đầu tư tương lai” Rất khó để ấn định giá trị thích hợp (cả phân phối cơng Nhằm mục đích đánh giá hiệu phương pháp dự báo nghệ tổng công suất) cho tình đại diện cho khoản tồn hợp lý, mơ hình dựa đại lý hiệu chuẩn tốt đạt Để nghiên cứu ảnh hưởng kỳ vọng này, phân tích độ mục tiêu xác định điểm chuẩn giải pháp so với giải pháp cân đối thủ cạnh tranh khác tổng công suất dự kiến hướng tới tương lai (forward looking) hoạt động phân phối công nghệ mà đối thủ cạnh tranh dự kiến đầu giá khác nhau, theo giả định thơng tin hồn hảo đại lý hồn đầu tư tương lai thực đối thủ cạnh tranh gần trạng thái cân dài hạn Với nhạy thực khoản đầu tư dự kiến ngoại sinh dài hạn, tất đại lý cịn giả định hồn tồn hợp lý, đối thủ cạnh tranh bổ sung năm tới người định giá (price taker) tư Về tổng công suất tăng thêm, cho đối thủ cạnh tranh đầu tư tới 85 %, 90 % 95 % lượng tải đỉnh Về phân bố cơng nghệ, có ba trường hợp khác xem xét Điều dẫn JOMC 93 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập đến tổng cộng trường hợp xảy khoản đầu tư ảng tổ hợp tham số thẻ tương ứng trường hợp rộng đối tương lai mà đối thủ cạnh tranh dự kiến thực Các trình bày Bảng Hình số ( Các tham số xem xét cho kịch mở rộng Tổng mức mở Phối phối (Tải nền/tải lưng/tải đỉnh) thủ cạnh tranh 0,2/0,5/0,3 0,3/0,2/0,5 0,5/0,3/0,2 0,95 (a) (b) (c) 0,9 (d) (e) (f) 0,85 (g) (h) (i) Tổng quan tác động thông số phương pháp dự báo giá khác đến kết cấu nguồn điện Kết thảo luận Các tác động phương pháp dự báo giá Hình cung cấp nhìn tổng quan cấu nguồn điện dự báo đưa từ phương pháp dự báo giá khác độ thuật toán định đầu tư phản ánh qua cấu nguồn nhạy tương ứng chúng Giải pháp chuẩn để so sánh cho tất các tham số tương ứng phương pháp dự báo giá khác hoạch mở rộng công suất lấy liệu đầu vào giống mơ hình dựa điện tương lai Do đó, phân tích độ nhạy thực i ii mô cân dài hạn, tính tốn mơ hình lập kế đại lý Tầm nhìn tương lai (look ahead horizon) phương pháp “đại lý cận thị (myopic agent)” phương pháp “tối thiểu hóa chi phí đầu tư tương lai” Các giá trị gán cho kịch (scenario tree) phương pháp “kịch ngoại sinh cho khoản đầu tư tương lai” Có thể thấy, phương pháp dự báo giá “đại lý cận thị (myopic agent)” “kịch ngoại sinh cho khoản đầu tư tương lai” bị ảnh hưởng nhiều thơng số tương ứng chúng Điều phản ánh kết cấu nguồn điện tương lai khác Mặt khác, phương pháp dự báo giá “giảm thiểu chi phí đầu tư tương lai” đưa để ước lượng cách có hệ thống đến giải pháp cân dài hạn Các phần sau cung cấp phân tích chi tiết độ nhạy xem xét JOMC 94 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập số ( Hình 10b minh hoạ cấu nguồn điện mà đại lý dự đốn Phân tích độ nhạy tầm nhìn tương lai (look ah ad hori on Như thể Hình 9, kết mơ có độ nhạy cao tham số tầm nhìn tương lai (look ahead horizon) khác sử dụng phương pháp dự báo giá "đại lý cận thị" Cụ thể hơn, khoản đầu tư mức ngày lớn Tầm nhìn tương lai (look ahead horizon) với khoảng thời gian xa Công nghệ tải đỉnh chiếm hầu hết khoản đầu tư mức Các kết mô mơ hình dựa đại lý với phương pháp dự báo giá với phương pháp dự báo “giảm thiểu chi phí đầu tư tương lai” Trong trường hợp vậy, đại lý có khả vừa thiết lập kỳ vọng khoản đầu tư tương lai vừa trì kỳ vọng theo đặc tính nội hệ thống Hơn nữa, tầm nhìn tương lai (look ahead horizon) khơng cịn ảnh hưởng đến định đầu tư việc đầu tư khơng cịn bị khuyến khích giá điện cao phi thực tế phát sinh năm quan trọng cuối cùng, mà giá điện phân phối đồng tồn tầm nhìn tương lai (look ahead horizon) “giảm thiểu chi phí đầu tư tương lai” mạnh mẽ tầm nhìn xa gần với giải pháp chuẩn Điều Phân tích độ nhạy giá trị gán cho kịch đầu tư tích hợp, dùng làm chuẩn lý thuyết lý tưởng để đầu tư tương lai” mơ hình dựa đại lý dài hạn, với thuật toán định mở rộng thêm mơ hình Kết Hình cho thấy việc sử dụng phương pháp phương pháp dự báo giá “các kịch ngoại sinh cho khoản  Ở đại lý cấp độ vi mô, kỳ vọng đại lý kế hoạch mở rộng dự báo giá “đại lý cận thị” với tầm nhìn xa vịng năm đối thủ cạnh tranh ảnh hưởng trực tiếp đến định đầu tư khoảng cách năm có nghĩa đại lý đưa định đầu đầu tư bị ảnh hưởng cuối phản ánh cấp độ hệ đó, khan quan sát việc ngừng hoạt động gần thể kết cấu nguồn điện cho trường hợp khác thị trường cạnh tranh hoàn hảo, đại lý tối đa hóa lợi nhuận cấu nguồn điện cấp hệ thống vĩ mô cho trường hợp thể gần với mức cân dài hạn Nguyên nhân sử dụng họ cách thay đổi giá điện tương lai Các định tư dựa tình trạng hệ thống năm quan trọng (MY) đầu tiên, thống vĩ mô dạng biến thể cấu nguồn điện Hình 11 khơng có thơng tin tương lai xem xét Trong dự báo mở rộng nguồn điện đối thủ canh tranh Kết đưa định đầu tư nhằm lấp đầy khoảng trống theo cách hình 11 tóm tắt Bảng giảm thiểu chi phí hệ thống Nhìn chung, nhận thấy kết mô thay đổi Khi đại lý đưa định đầu tư với giả định khơng có phần lớn tùy thuộc vào đầu vào ngoại sinh sử dụng Đầu vòng đầu tư cảm nhận khoản đầu tư vọng khác liên quan đến tổng công suất dự kiến bổ năm quan trọng này) Cùng với thực tế tất công suất có thấy việc giảm kỳ vọng vào tổng mức mở rộng đối thủ cạnh năm), cơng suất có khoản đầu tư vào năm thống tăng đáng kể ngược lại Một mặt, kỳ vọng đối công suất dự kiến lớn năm quan trọng thứ, tình tương lai giá điện cao kích hoạt khoản đầu tư cho việc toán bù trừ thị trường ảo, thiếu hụt công suất kỳ vọng đối thủ cạnh tranh đầu tư nhiều tương lai, năm, rõ ràng không thực tế Mức giá dự báo cao vào cuối tầm nhìn tức tất đại lý thiếu động đầu tư họ đánh giá cao khoản đầu tư xảy ra, thể Hình 10a, đại lý tiên, cách so sánh cấu nguồn điện hệ thống kỳ cơng bố (vì khơng có khoản đầu tư trước sung đối thủ cạnh tranh tương lai, người ta nhận ngừng hoạt động sau bốn đến năm năm quan trọng (sau 20 25 tranh (từ 95 % xuống 90 % 85 %) dẫn đến tổng công suất hệ quan trọng trước đó, năm trước Điều dẫn đến thiếu hụt thủ cạnh tranh hạn chế đầu tư dẫn đến giá điện cao không thực tế trạng thừa công suất tồn năm quan trọng Trong đến lấp đầy khoảng trống cung ứng tương lai Mặt khác, chuyển thành dự báo giá điện tương ứng với giá trần đại lý hạn chế đầu tư dẫn đến tình trạng thiếu hụt đầu tư, tương lai look ahead horizon khuyến khích khoản đầu tư cho khoản đầu tư tương lai đối thủ cạnh tranh đầy Ngoài ra, kỳ vọng thiếu hụt nguồn cung giá điện cao tương bổ công nghệ khoản đầu tư tương lai đối thủ xét có xu hướng chủ yếu đưa giai đoạn Với số dẫn đến thay đổi đáng kể cấu nguồn điện Cụ thể hơn, ưa chuộng, điều giải thích cơng nghệ tải đỉnh chiếm hầu vào đại lý đầu tư vào cơng nghệ ngược lại Hãy đến thiếu hụt nguồn cung tương lai gần lấp Thứ hai, cách so sánh dự báo khác phân ứng xảy năm cuối có nghĩa lựa chọn đầu tư xem cạnh tranh, thấy phân bố công nghệ giả định hoạt động dự kiến thấp, cơng nghệ có chi phí cố định thấp đối thủ cạnh tranh mong đợi loại cơng nghệ đầu tư hết khoản đầu tư mức xem xét Nhóm Hình 10 làm ví dụ Khi tỷ lệ đầu tư dự kiến JOMC 95 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập số ( tương lai vào công nghệ tải đỉnh tăng từ 20 % lên 30 % 50 nhạy cảm với tham số Tầm nhìn tương lai (Look ahead horizon) sử lượt từ 40,8 % xuống 36 % 22,7 % Xu hướng tương tự diễn pháp giả định khơng có khoản đầu tư %, tỷ lệ đầu tư công nghệ tải đỉnh kết mô giảm lần khoản đầu tư vào công nghệ tải Đối với công nghệ tải lưng phức tạp tiềm kinh tế để đầu tư vào công nghệ tải lưng bị ảnh hưởng mạnh khoản đầu tư dự kiến vào cơng nghệ tải tải đỉnh Ngồi ra, thông số phân bổ công suất khác thay đổi cấu nguồn điện, tổng công suất không đổi cài đặt tổng mức công suất mở rộng Nghĩa là, tổng lượng cơng suất lắp đặt hồn tồn thúc đẩy việc thiết lập tổng lượng mở rộng dự kiến đối thủ cạnh tranh, thay đặc điểm nội mơ hình dụng phương pháp dự báo giá “đại lý cận thị” Điều phương xảy tương lai phát sinh chênh lệch cung, điều kích hoạt khoản đầu tư vào năm quan trọng đại lý để bù đắp cho tình trạng thiếu cơng suất khơng thực tế tương lai xa Kiểm tra phương pháp dự báo giá “kịch ngoại sinh cho khoản đầu tư tương lai” cho thấy rằng, giá trị gán cho kịch liên quan đến khoản đầu tư đối thủ cạnh tranh cấp đại lý chiếm ưu kết mơ cấp hệ thống Nhìn chung, hai lớp kịch chi phối khía cạnh khác kết mô phỏng: tổng công suất lắp đặt thúc đẩy kỳ vọng tổng đầu tư đối thủ cạnh tranh tỷ trọng loại công nghệ khác chủ yếu bị ảnh hưởng lớp thứ hai kịch (tức cách khoản đầu tư đối thủ cạnh tranh phân bổ công nghệ) Như trình bày, phương pháp dự báo giá “giảm thiểu chi phí đầu tư tương lai” đề xuất yêu cầu tham số ngoại sinh (tức kịch bản) mạnh mẽ tham số Tầm nhìn tương lai (Look ahead horizon) Tuy nhiên, dự báo giá đề xuất phân tích a “Đại lý cận thi Myopic agents” thực nghiên cứu có số hạn chế Từ quan điểm phương pháp luận, việc sử dụng kết thu từ toán lập kế hoạch mở rộng tổng thể để hướng dẫn việc định đầu tư giả định đại lý mong đợi kết hợp công suất phát triển theo cách tiết kiệm chi phí Trên thực tế, thị trường điện phức tạp Hơn nữa, lưu ý phân tích thực hệ thống điện cách điệu hóa cao, nơi đại lý bị tước bỏ đặc điểm khác biệt yếu tố hành vi Trên thực tế, tồn nhiều yếu tố hành vi ảnh hưởng đến việc định đầu tư Việc tính tốn yếu tố làm sai lệch kết so với kết thị trường hồn hảo giảm thiểu tác động giả định phương pháp dự báo giá kết b Hình “Giảm thiểu chi phí đầu tư tương lai” Dự báo cấu nguồn điện đại lý định đầu tư vòng đầu tư năm quan trọng điển hình Đóng góp hạn chế Phân tích cho thấy giả định áp dụng thuật toán định đầu tư cấp đại lý ảnh hưởng lớn đến kết mơ cấp hệ thống Cụ thể, cấu nguồn điện mơ hình Ví dụ, việc sử dụng đại lý khơng thích rủi ro làm giảm độ nhạy tham số tầm nhìn tương lai (Look ahead horizon) lợi nhuận khơng thực tế tương lai xa phải chịu mức chiết khấu cao Do đó, phương pháp dự báo giá có, tham số hóa đầy đủ, ước tính kết thực nghiệm Kết luận Kết mô cho thấy rằng, thị trường điện lập với thiết lập mơ hình cách điệu hóa cao, định đầu tư thực thuật tốn đầu tư có nhạy JOMC 96 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập số ( cảm với giả định liên quan đến tham số thuật tốn lập mơ hình lý thuyết sử dụng nghiên cứu Mơ hình cách xác, độ tin cậy tính minh bạch kết mơ cho phép nhà lập mơ hình dựa đại lý giảm thiểu tác động định đầu tư Do khó khăn để hiệu chỉnh giá trị bị ảnh hưởng việc lựa chọn tham số Do đó, điều quan trọng nhà lập mơ hình phải nhận thức rõ ảnh hưởng giá trị giả định tham số áp đặt Phân tích sâu mơ hình dựa đại lý với phương pháp dự báo giá “giảm thiểu chi phí đầu tư tương lai” đề xuất áp dụng mạnh mẽ minh bạch thiết ảng dựa đại lý này, với phương pháp dự báo giá đề xuất được, tiềm ẩn giả định ngầm (liên quan đến việc mô hình hóa khía cạnh hành vi cụ thể) ảnh hưởng biến kiểm sốt (ví dụ cơng cụ sách), mở đường hướng tới mơ hình mơ hệ thống điện dựa đại lý dài hạn minh bạch, không thiên vị mạnh mẽ tương lai Công suất công nghệ khác cấu nguồn điện (đơn vị: MW) Cơng nghệ Nhóm (a) (b) (c) (d) Nhóm (e) (f) Nhóm (g) (h) (i) Tải 13425 8475 15228 33314 31969 34349 56622 56289 56808 Tải đỉnh 23224 22708 20178 24861 24759 24861 24653 24653 24653 Tải lưng 643 Tổng cộng 6113 37292 1886 37295 Hình 37292 10193 68369 wholesale electricity market models,” Energy Economics, vol 4, pp 1728–1759, 10.1016/J.ENECO.2008.01.003 Jul 2008, doi: [2] P Ringler, D Keles, and W Fichtner, “Agent based modelling and simulation of smart electricity grids and markets – A literature review,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol 57, 68369 11955 12285 93230 93227 11769 93230 markets,” 9th International Conference on the European Energy [1] A Weidlich and D Veit, “A critical survey of agent based no 68372 9158 Cơ cấu nguồn điện với dự báo mở rộng đối thủ cạnh tranh khác Tài liệu tham hảo 30, 11644 pp 205–215, 10.1016/J.RSER.2015.12.169 May 2016, doi: [3] M Genoese, F Genoese, and W Fichtner, “Model based analysis of the impact of capacity markets on electricity Market, EEM 12, 2012, doi: 10.1109/EEM.2012.6254704 [4] F Sensfuß and M Genoese, “Agent based simulation for the German electricity markets An analysis of the German spot market prices in the year 2001,” Dritte Energiepreiskrise Anforderungen an die Energieinnovation Symposium Energieinnovation, 15 Kurzfassungsband / 17 Februar 2006,TU Graz, Graz/ sterreich, p 76, 2006, Accessed: Nov 11, 2021 [Online] https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000018291 [5] M Reeg et al., “AMIRIS Available: An agent based simulation model for the analysis of different support schemes and their effects on actors involved in the integration of renewable energies into energy markets,” Proceedings International Workshop on JOMC 97 Thông tin giải pháp khoa học cơng nghệ Tạp chí ật liệu ây dựng Tập số ( Database and Expert Systems Applications, DEXA, pp 339–344, 2012, doi: 10.1109/DEXA.2012.54 [6] A Botterud, M R Mahalik, T D Veselka, H S Ryu, and K W Sohn, “Multi agent simulation of generation expansion in electricity markets,” 2007 IEEE Power Engineering Society General Meeting, PES, 2007, doi: 10.1109/PES.2007.385566 [7] M North, G Conzelmann, V Koritarov, C Macal, P Thimmapuram, and T Veselka, “E laboratories : agent based modeling of electricity markets.,” undefined, 2002 [8] J C Richstein, “Interactions between carbon and power markets in transition,” 2015 doi: 10.4233/UUID:0E1DCC59 40F0 4FF9 A330 C185FDFCA119 [9] E J L Chappin, L J de Vries, J C Richstein, P Bhagwat, K Iychettira, and S Khan, “Simulating climate and energy policy with agent based modelling: The Energy Modelling Laboratory (EMLab),” Environmental Modelling & Software, vol 96, pp 421–431, Oct 2017, doi: 10.1016/J.ENVSOFT.2017.07.009 [10] L de Vries, E Chappin, and J Richstein, “EMLab Generation : An experimentation environment for electricity policy analysis,” 2013, doi: 10.2/JQUERY.MIN.JS [11] V Grimm et al., “A standard protocol for describing individual based and agent based models,” Ecological Modelling, vol 198, no 1–2, pp 115–126, 10.1016/J.ECOLMODEL.2006.04.023 Sep 2006, doi: [12] K Poncelet, E Delarue, and W D’haeseleer, “Unit commitment constraints in long term planning models: Relevance, pitfalls and the role of assumptions on flexibility,” Applied Energy, vol 258, p 113843, Jan 10.1016/J.APENERGY.2019.113843 2020, doi: [13] H Chen, C Wang, W Cai, and J Wang, “Simulating the impact of investment preference on low carbon transition in power sector,” Applied Energy, vol 217, pp 440–455, May 2018, doi: 10.1016/J.APENERGY.2018.02.152 [14] R Wüstenhagen and E Menichetti, “Strategic choices for renewable energy investment: Conceptual framework and opportunities for further research,” undefined, vol 40, no 1, pp 1–10, 2012, doi: 10.1016/J.ENPOL.2011.06.050 JOMC 98 ... tiên, nhánh khác t? ??ng công su? ?t lắp đ? ?t đối thủ cạnh tranh xem x? ?t, xác su? ?t gán cho nhánh Trong lớp thứ hai, nhánh chia thành nhánh khác phân bổ t? ??ng cơng su? ?t lắp đ? ?t loại h? ?nh công nghệ khác... chi phí t? ??n th? ?t điện Chi phí ph? ?t điện bao gồm chi phí cố định (xem phương tr? ?nh (2)) chi phí biến đổi (xem phương tr? ?nh (4)) Chi phí t? ??n th? ?t điện t? ??ng tr? ??ng số t? ??n th? ?t điện nhân với giá tr? ??... dẫn đến t? ??ng cơng su? ?t h? ?? quan tr? ??ng tr? ?ớc đó, năm tr? ?ớc Điều dẫn đến thiếu h? ? ?t thủ cạnh tranh h? ??n chế đầu t? ? dẫn đến giá điện cao không thực t? ?? tr? ??ng thừa công su? ?t tồn năm quan tr? ??ng Trong đến