Dự báo nhu ầu điện năng việt nam từ năm 2005 đến 2020 bằng phương pháp đa hồi quy

Trang 1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI --- LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG VIỆT NAM TỪ NĂM 2005 ĐẾN NĂM 2020 BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY NGÀNH: MẠNG VÀ HỆ THỐNG ĐIỆN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

-

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG VIỆT NAM

TỪ NĂM 2005 ĐẾN NĂM 2020 BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY

NGÀNH: MẠNG VÀ HỆ THỐNG ĐIỆN

MÃ SỐ: 2.06.07

NGUYỄN THỊ THANH LOAN

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS TRẦN BÁCH

HÀ NỘI 2005

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu riêng của tôi

Các số liệu, kết quả được nêu trong luận v n này là trung thực và chă ưa từng

được ai công bố trongbất kỳ công trình nghiên cứu khoa học nào khác

NGUYỄN THỊ THANH LOAN

Để hoàn thành được luận v n, ngoài sự nỗ lực nghiên cứu tìm tòi và học ăhỏi của bản thân, tác giả đã nhận được rất nhiều sự quan tâm giúp ỡ từ bên đngoài

Trước tiên, tác giả vô cùng biết n sự h ớng dẫn, chỉ ơ ư đạo và giúp ỡ tận đtình của PGS TS Trần Bách trong suốt quá trình làm luận văn Nếu không

có sự h ớng dẫn và giúp ư đỡ đó thì chắc chắn tác giả không hoàn thành luận văn của mình

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc sự nhiệt tình giúp ỡ của tập thể đcác thày cô giáo trong Bộ môn Hệ Thống iện Đ - Trường Đại học Bách Khoa

Hà Nội; PGS TS Đàm Xuân Hiệp - Hiệu trưởng tr ờng Cao ư đẳng iện lực đãĐtận tình hướng dẫn và đào tạo, chỉ bảo cho tác giả trong quá trình học tập và đóng góp nhiều ý kiến giá trị cho luận văn của tác giả

Tác giả cũng xin chân thành cảm n Ban Giám Hiệu tr ờng Cao ơ ư đẳng Điện lực, Trung tâm đào tạo sau ại học đ - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội

đã tạo điều kiện giúp đỡ tác giả có điều kiện được nghiên cứu và học tập.Cuối cùng, tác giả vô cùng biết n sự quan tâm, ộng viên của gia đìơ đ nh

và bạn bè trong thời gian qua Nhờ , tác giả có thêm thời gian và nghị lực đó

để hoàn thành luận văn của mình

Tác giả luận văn

MỤC LỤC

MỤC ỤC ………… ……….i L

CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv

DANH MỤC CÁC BẢNG v

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ vii

LỜI NÓI ĐẦU viii

MỞ ĐẦU 1

A Tính cấp thiết của đề tài 1

B Mục đích của đề tài 2

C Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

D Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 2

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG [6] 4

1.1 Các khái niệm cơ bản 4

1.2 Tầm quan trọng của dự báo 5

1.3 Cơ sở lý thuyết của dự báo 7

CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG 9

2.1 Tổng quan về dự báo nhu cầu điện năng [6] 9

2.2 Phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng [1], [6] 10

2.2.1 Phân tích quá trình 10

2.2.2 Phân tích kinh tế 11

2.2.3 Phân tích kinh tế - kĩ thuật 15

2.3 Các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng [4], [7] 16

2.3.1 Phương pháp trực tiếp 16

2.3.2 Phương pháp Chuyên gia 17

Trang

2.3.3 Phương pháp ngoại suy theo chuỗi thời gian 19

2.3.5 Phương pháp đàn hồi kinh tế 27

2.3.6 Phương pháp cường độ 29

2.3.7 Dự báo bằng mô hình hồi quy tương quan 29

2.3.8 Dự báo bằng phương pháp MEDEE S (Mô hình đánh giá nhu cầu -năng lượng cho các nước đang phát triển) 35

CHƯƠNG 3: SỰ PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐIỆN NĂNG Ở VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 1990 – 2004 [2], [5] 40

3.1 Sự phát triển kinh tế 40

3.1.1 Sự phát triển kinh tế ở Việt Nam giai đoạn 1990 - 2004 40

3.1.2 Phương hướng phát triển kinh tế đến năm 2020 45

3.2 Sự gia tăng dân số 47

3.3 Tình hình năng lượng Việt Nam giai đoạn 1990 - 2004 49

3.3.1 Hiện trạng sản xuất năng lượng 49

3.3.1.1 Sản xuất than 50

3.3.1.2 Khai thác dầu thô và khí 50

3.3.1.3 Tình hình xuất, nhập khẩu năng lượng 51

3.3.1.4 Tình hình sản xuất điện 52

3.3.2 Tình hình tiêu thụ điện năng 56

3.3.2.1 Cơ cấu tiêu thụ điện năng 57

3.3.2.2 Diễn biến tiêu thụ điện năng cuối cùng theo các ngành 59

3.3.2.3 Đánh giá hiện trạng tiêu thụ năng lượng Việt Nam 60

CHƯƠNG 4: DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG VIỆT NAM TỪ NĂM 2005 ĐẾN NĂM 2020 BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY 62

4.1 Hệ thống cơ sở dữ liệu phục vụ cho dự báo [5] 62

4.1.1 Cơ sở dữ liệu chuyên ngành điện lực 62

4.1.2 Cơ sở dữ liệu kinh tế xã hội- 63

4.1.3 Cơ sở dữ liệu ngành năng lượng 63

4.1.4 Cơ sở dữ liệu kinh tế năng lượng quốc tế và khu vực- 64

4.2 Dự báo nhu cầu điện năng bằng phương pháp đa hồi quy 64

4.2.1 Lý thuyết về dự báo nhu cầu điện năng bằng phương pháp đa hồi quy[6] 64

4.2.2 Xây dựng hàm xu thế về nhu cầu điện năng cho các ngành 67

4.2.3 Kết quả tính toán dự báo nhu cầu điện năng Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2020 74

CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN [5] 78

5.1 Hệ số tương quan r 78

5.2 Dự báo cơ cấu tiêu thụ điện năng 78

5.3 Dự báo tiêu thụ điện bình quân đầu người 79

5.4 Hệ số đàn hồi 81

5.5 Dự báo tốc độ tăng trưởng các phương án nhu cầu điện giai đoạn 2006 2020- 82

5.6 Biểu diễn kết quả dự báo nhu cầu điện thương phẩm toàn quốc so sánh với kịch bản cao và kịch bản cơ sở trong tổng sơ đồ V hiệu chỉnh, với kịch bản cao trong TSĐ V 83

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 84

A Kết luận 84

B Kiến nghị 84

TÀI LIỆU THAM KHẢO 85

IPP: Nhà máy điện độc lập

PetroViệtNam: Tổng Công ty xăng dầu Việt Nam

TBK: Tua bin khí

TM - DV: Thương mại - dịch vụ

DANH MỤC CÁC BẢNG Chương 2:

Bảng 2.1 Thời gian xây dựng một số công trình (tham khảo)

Bảng 2.2 Hệ số đàn hồi của một số nước trong khu vực

Bảng 3.5 Dân số trung bình Việt Nam trong giai oạn 1990 đ – 2004

Bảng 3.6 Sản xuất than giai oạn 1990 đ – 2004

Bảng 3.7 Khai thác dầu thô giai đoạn 1990 – 2004

Bảng 3.8 Khai thác khí giai đoạn 1995 – 2004

Bảng 3.9 Xuất nhập khẩu năng lượng giai đoạn 1990 – 2004

Bảng 3.10 Danh mục các nguồn iện hiện có của HTđ Đ Việt Nam

Bảng 3.11 Cơ cấu các nguồn điện Việt Nam

Bảng 3.12 Sản lượng điện sản xuất giai đoạn 1995 – 2003

Bảng 3.13 Cơ cấu tiêu thụ điện

Bảng 3.14 Diễn biến tăng trưởng công suất cực ại giai oạn 1996 – đ đ

2004

Bảng 3.15 Tiêu thụ năng l ợng theo các ngành ư

Chương 4:

Bảng 4.1 Các thông số ầu vào của ngành công nghiệpđ

Bảng 4.2 Tính toán để dự báo nhu cầu điện năng cho ngành công nghiệp Bảng 4.3 Các thông số ầu vào của ngành đ nông nghiệp

Bảng 4.4 Tính toán để dự báo nhu cầu điện năng cho ngành nông nghiệp Bảng 4.5 Các thông số ầu vào của ngành dịch vụđ

Bảng 4.6 Tính toán để dự báo nhu cầu điện năng cho ngành dịch vụ Bảng 4.7 Các thông số ầu vào của ngành dân dụngđ

Bảng 4.8 Tính toán để dự báo nhu cầu điện năng cho ngành dân dụng Bảng 4.9 Các thông số ầu vào của ngành khácđ

Bảng 4.10 Tính toán để dự báo nhu cầu điện n ng cho ngành khác ăBảng 4.11 Tốc đ ăộ t ng trưởng kinh tế và dân số theo các kịch bản

Chương 5:

Bảng 5.1 Hệ số tương quan r

Bảng 5.2 Dự báo tiêu thụ iện nđ ăng bình quân đầu ng ời/n m ư ă

Bảng 5.3 Hệ số àn hồi bình quân theo các giai đ đoạn

Bảng 5.4 Tốc đ ăộ t ng trưởng nhu cầu điện giai oạn 2006 đ – 2020

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Chương 3:

Hình 3.1 Tốc đ ăộ t ng GDP

Hình 3.2 Cơ cấu GDP theo ngành

Hình 3.3 Dân số Việt Nam giai oạn 1990 đ –2004

Hình 3.4 Tốc đ ăộ t ng dân số Việt Nam

Hình 3.5 Xuất nhập khẩu năng lượng giai đoạn 1990 – 2004

Hình 3.6 Sản lượng iện giai đ đoạn 1995 – 2003 theo các loại nguồn (GWh)

Hình 3.7 Cơ cấu sản xuất điện các n m 1995, 2000 và 2003 ă

Hình 3.8 Tỷ trọng tiêu thụ điện n ng các n m 1995, 2000 và 2004 ă ă

Chương 5:

Hình 5.1 Dự báo c cấu tiêu thụ iện nơ đ ăng (Kịch bản cơ sở)

Hình 5.2 Tiêu thụ điện n ng bình quân đă ầu ng ời ư

Hình 5.3 Nhu cầu iện th ng phẩm so sánh với dự báo TSđ ươ Đ V hiệu chỉnh (k.b cơ sở và k.b cao), dự báo TSĐ V (k.b cao) giai đoạn 2000 - 2020

LỜI NÓI ĐẦU

Trong thời gian hiện nay, trên toàn thế giới đang dấy lên làn sóng cách mạng khoa học kỹ thuật mới, vừa rộng rãi vừa sâu sắc Bên cạnh đó là sự khủng hoảng về năng lượng do các nguồn năng lượng thiên nhiên ngày một cạn kiệt Vì thế mà cuộc cạnh tranh quốc tế đang là cuộc cạnh tranh tổng hợp giữa các quốc gia và vấn đề mấu chốt của cuộc cạnh tranh này là sự phát triển của khoa học kỹ thuật và giải quyết vấn đề về năng lượng

Ở Việt Nam nước ta thì đây là thời kỳ đưa đất nước ra khỏi tình trạng kém phát triển, nâng cao rõ rệt đời sống vật chất, văn hoá, tinh thần của nhân dân; tạo nền tảng để đến năm 2020 đất nước ta cơ bản thành một nước công nghiệp theo hướng hiện đại hoá Trong sự phát triển kinh tế xã hội của đất - nước thì ngành Điện lực giữ vai trò vô cùng quan trọng, đóng vai trò then chốt và luôn đi trước một bước so với các ngành khác Cùng với sự tăng trưởng kinh tế, nhu cầu về sử dụng điện năng của nước ta trong những năm qua cũng tăng rất nhanh, cụ thể:

- Sản lượng điện năm 2000: 22397 GWh, tăng 14.6% so với năm 1999

- Sản lượng điện năm 2001: 25746 GWh, tăng 15.0% so với năm 2000

- Sản lượng điện năm 2002: 30228 GWh, tăng 17.4% so với năm 2001

- Sản lượng điện năm 2003: 34841 GWh, tăng 15.3% so với năm 2002

- Sản lượng điện năm 2004: 39596 GWh, tăng 13.6% so với năm 2003 Với tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện năng như trên thì việc nghiên cứu

dự báo nhu cầu điện năng trong tương lai là vô cùng cần thiết, làm cơ sở cho việc lập quy hoạch đầu tư xây dựng nguồn và lưới điện đạt hiệu quả cao, đặc biệt là trong giai đoạn hiện nay khi nguồn vốn đầu tư xây dựng của ngành điện là rất lớn (Khoảng 2 triệu USD/năm) Nếu dự báo phụ tải quá thừa so với nhu cầu sử dụng sẽ dẫn đến hậu quả làm tăng vốn đầu tư xây dựng các nhà máy điện trong khi chúng ta phải đi vay vốn của nước ngoài Ngược lại, nếu

dự báo phụ tải quá thấp so với nhu cầu sẽ dẫn đến không đủ điện năng cung cấp, gây thiệt hại lớn cho nền kinh tế quốc dân

Xuất phát từ lý do nêu trên, được sự đồng ý của trường Đại học Bách

Khoa Hà Nội, tác giả thực hiện đề tài: “DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG VIỆT NAM TỪ NĂM 2005 ĐẾN NĂM 2020 BẰNG PHƯƠNG PHÁP

ĐA HỒI QUY”

Luận văn được trình bày trong 05 chương, bao gồm:

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG

Chương 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG

Chương 3: SỰ PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐIỆN NĂNG Ở VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 1990 - 2004

Chương 4: DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG VIỆT NAM TỪ NĂM

2005 ĐẾN NĂM 2020 BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY

Chương 5: PHÂN TÍCH CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN

Do thời gian nghiên cứu và khả năng của bản thân có hạn, vì thế không thể tránh khỏi những thiếu sót trong luận văn, tác giả rất mong nhân được những ý kiến đóng góp quý báu của các thày cô giáo và bạn đọc

MỞ ĐẦU

A Tính cấp thiết của đề tài

Hiện nay Việt Nam đang ở trong thời kỳ công nghiệp hoá - hiện ại hoá đ

đất n ớc, cùng với sự phát triển kinh tế thì nhu cầu sử dụng năư ng l ợng cho ưcác ngành đã gia tăng một cách nhanh chóng trong những n m gần đâă y Trong đó điện n ng cung cấp cho các ngành kinh tế và dân dụng đã không ăngừng tăng Đặc biệt, trong giai đoạn 1996 - 2000, iện thương phẩm t ng với đ ătốc độ 14,9%, cao hơn so với giai đoạn 1991 - 1995 (12,6%)

Theo kết quả dự báo Tổng sơ đồ phát triển iện lực Việt Nam giai đ đoạn

V hiệu chỉnh (TS V), nhu cầu Đ điện th ng phẩm toàn quốc ở phươ ương án cơ

sở năm 2005 đạt 45 tỷ kWh, năm 2010 đạt 82,9 tỷ kWh và năm 2020 đạt 178,4 tỷ kWh

Theo các kết quả nghiên cứu về tiềm n ng và khả nă ăng khai thác các nguồn năng l ợng s cấp (thuỷ nư ơ ăng, than, dầu khí, ịa nhiệt, ) thì trong đ

tương lai nguồn năng lượng s cấp sẽ không đơ ủ cung cấp cho nhu cầu n ng ă

lượng, nên ịnh h ớng chiến lđ ư ược phát triển nguồn iện Việt Nam đ đã phải tính đến việc nhập khẩu iện từ các n ớc láng giềng nhđ ư ư Lào, Trung Quốc, Thái Lan, và nghiên cứu triển khai cả dự án nhà máy iện nguyên tử, khai đthác và vận hành tối u hệ thống nhằm ảm bảo cung cấp iện ổn ư đ đ định và an toàn cho nhu cầu phát triển kinh tế xã hội của đất n ớc ư

Hơn nữa, ch ng trình phát triển nguồn iện và tình hình huy ươ đ động vốn

đầu t của vài n m gần đâ đã ặt ngành iện ứng tr ớc những thử thách vô ư ă y đ đ đ ưcùng khó khăn Trong thời gian tới ngành iện phải ối phó với gánh nặng đ đtìm ra các nguồn vốn để đáp ứng nhu cầu phụ tải hàng năm t ng trưởng với ătốc ộ cao trong khi vốn ngân sách do Chính phủ cấp còn rất hạn chế Thêm đvào đó là áp lực từ phía các tổ chức tài chính nh ngân hàng Thế giới (WB), ư ngân hàng phát triển Châu Á (ADB), đặt ra khi tài trợ vốn vay cho Tổng

Công ty Điện lực Việt Nam (EVN) vay thì phía ngành iện phải có 30% vốn đ

đầu t , đây cũng là iều kiên tiên quyết ư đ

Trước thách thức hết sức nặng nề về vốn ầu t và tình trạng căng thằng đ ưcung p cấ điện hiện nay của hệ thống điện Việt Nam, ngành điện và đang đãtập trung nghiên cứu tìm giải pháp hữu hiệu ể dự báo nhu cầu sử dụng đ điện năng một cách tương đối sát thực nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng iện đ để phát triển kinh tế xã hội của đất n ớc và hạn ư chế tối a vốn đ đầu t ư xây dựng nguồn điện phải đi vay của nước ngoài

B Mụ đ c ích c a đề tài ủ

Nghiên cứu và đưa ra kết quả dự báo dài hạn nhu cầu sử dụng iện nđ ăng của Việt Nam trong thời gian từ nay đến năm 2020 bằng các phương pháp khác nhau nh ư phương pháp Đàn hồi kinh tế và phương pháp Đa hồi quy” “Các kết quả dự báo này sẽ đư ợc phân tích và so sánh với kết quả dự báo nhu cầu sử dụng iện nđ ăng trong Tổng s ồ V ( hiệu chỉnh) do Viện Năng ơ đ đãlượng tính toán

C Đối t ượng và phạm vi nghiên cứu

:

Nghiên cứu, phân tích nhu cầu sử dụng điện năng của các ngành kinh tế

và dân dụng của Việt Nam

Phạm vi nghiên cứu:

Trên cơ sở thu thập số liệu về nhu cầu sử dụng iện nđ ăng hàng năm của các ngành kinh tế và dân dụng để a ra các hàm dự báo nhđư u cầu phụ tải và giải quyết mục tiêu nghiên cứu đặt ra

D Ý nghĩa khoa h ọc và thự c ti n c a đề tài ễ ủ

Trên cơ sở nghiên cứu, phân tích và đánh giá kết quả dự báo nhu cầu sử dụng điện n ng của Việt Nam từ nay đă ến n m 2020 đă ể ngành iện đưa ra đcông tác quy hoạch phát triển điện lực thích hợp

Từ kết quả dự báo nhu cầu sử dụng iện nđ ăng trong tương lai giúp ngành

điện đưa ra các ề xuất chương trình nghiên cứu phát triển Hệ thống iện một đ đcách hợp lý nhằm giảm chi phí vốn đầu t ư xây dựng nguồn lưới mà vẫn đảm bảo cung cấp điện đầy ủ cho yêu cầu phát triển kinh tế xã hội của đđ ất n ớc ư

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT DỰ BÁO

NHU CẦU IỆN N Đ ĂNG [6]

1.1 Các khái niệm c b n ơ ả

- Thuật ngữ Dự báo bắt nguồn từ hai chữ Hy Lạp “PRO- GROSIS”, có ý nghĩa là biết tr ớc, nói lên một thuộc tính không thể thiếu được của bộ não ưcon người Đó là sự phản ánh v ợt tr ớc hình thành trong quá trình phát triển ư ưcủa nhân loại qua nhiều thế kỉ Cho ến nay nhu cầu dự báo đãđ trở nên hết sức cần thiết ở mọi lĩnh vực

Như vậy, dự báo là sự tiên oán có khoa học mang tính xác suất và đphương án trong khoảng thời gian hữu hạn về t ng lai của ươ đối tượng nghiên cứu

Xét cụ thể các tính chất của dự báo:

- Tính tiên đoán: tiên oán trđ ước sự vận ộng của ối t ợng nghiên cứu đ đ ưtrong tương lai, đó là ý thức chủ quan của con người dựa trên một số cơ sở nhất định

- Tính xác suất: vì dự báo dựa trên việc xử lí chuỗi thông tin bao hàm cả hai yếu tố ngẫu nhiên và xu thế phát triển nên kết quả khi tiên liệu so với thực

tế vận động chắc chắn có sự chênh lệch mang tính xác suất

- Tính phương án: dự báo được thể hiện bằng nhiều dạng kết quả có thể xảy ra trong t ng lai (dạng ươ định tính, ịnh l ợng, khoảng, iểm, ) đ ư đ

- Tính chất thời gian hữu hạn: sự chênh lệch giữa thời iểm dự báo vàđthời iểm hiện tại đ được gọi là khoảng cách dự báo (tầm xa của dự báo), khoảng cách này không thể tùy tiện mà nó phụ thuộc vào mức độ ổn ịnh của đ

đối t ợng trong quá trình phát triển Vì vậy, dự báo được tiến hành với ưkhoảng cách dự báo thích hợp t ng ứng với một khoảng thời gian hữu hạn ươnào đó

1.2 Tầm quan tr ng c a d ọ ủ ựbáo

Đối với ngành năng l ợng ư nói chung và ngành iện đ nói riêng tồn tại cácdạng dự báo khác nhau như:

- Dự báo sự thay đ ổi công suất tácdụng theo chu kỳ thời gian nhất ịnh đ

như theo giờ, theo từng phúthay từng giâytùy theo mức độ vận hànhhay lên

kế hoạch vận hành

- Dự báo công suất cực đ /cực ại tiểu có thể xảy ra trong một chu kỳ thờigian (như ă n m, mùa quý tháng tuần, ngày…) , , ,

- Dự báo điện ăng sẽ tiêu n thụ trong khoảng thời gian nhất định ương tự t

như với dự báo công suất cực đại Ngoài , người sử ra ta dụng một đơn vị dự báo khác cóliênquan trực tiếp đến dự báo điện ăng và dự n báo công suất cực

đại là dự báo hệ số phụ tải – số giờ sử dụng công suất cực ại của hệ thống đđiện

Đối với c cá hệ thống iện lớn tương tự nh hệ thống iện đ ư đ toàn quốc của Việt Nam, dự báo nhu cầu tiêu thụ điện, công suất cực đ hay ại đồ thị phụ tải theo thời gian cũng có thể được xác định từ các dự báo của các hệ thống điệncon tham gia trong hệ thống điện lớn Nếu thực hiện được như vậy, quy môcủa bài toán sẽ tăng lên theo cấp số nhân nhưng ng ược lại kết quả dự báo sẽ

có độ chính xác cao ơ Trong trường hợp này người ta sẽ đưâ thêm một h n khái niệm mới là hệ số đồng thời để so sánh độ lệch pha giữa các hệ thống

điện con với nhau và qua đó hiệu ứng liên kết hệ thống iện sẽ được thể hiện đ

rõ qua việc so sánh tổng công suất cực đại của các hệ thống điện con bao giờ cũng lớn h n ơ giá trị công suất cực đại của hệ thống điện hợp nhất

Dự báo nhu cầu điện n ng ợc chia thành: Dự báo ngắn hạn, trung hạn ă đư

và dài hạn

- Dự báo ngắn hạn (giờ, ngày, tháng, mùa, n m): chủ yếu phục vụ việc ăđiều hành sản xuất, vận tải và phân phối năng l ợng, phục vụ cho nhu cầu ưtrực tiếp của sản xuất và ời sống, lập kế hoạch sản xuất và kinh doanhđ

- Dự báo trung hạn (từ 3 đến 10 n m) thường phục vụ cho việc phân bổ ăvốn đầu t , lập cân bằng giữa cung và cầu n ng lư ă ượng, lập kế hoạch xây dựng

và theo dõi tiến ộ xây dựng của các công trình, kế hoạch ại tu sửa chữa đ đnâng cấp thiết bị, chuẩn bị xây dựng các qui hoạch dài hạn

- Dự báo dài hạn: từ 10 năm đến 25 30 nă- m, nhằm ịnh h ớng cho sự đ ưphát triển của ngành để hoạch định những chiến l ợc chính sách lớn ư đảm bảo phát triển bền vững cho toàn bộ hệ thống năng lượng nhiên liệu, đảm bảo an toàn về cung cấp năng lượng, sử dụng hiệu quả các nguồn năng l ợng s cấp, ư ơgiảm thiểu tác ộng của các công trình nđ ăng lượng lên môi tr ờng sinh thái.ư

Đối với các hệ thống iện đ có quy mô lớn (hàng chục GW), đôi khi ng ời ư

ta còn sử dụng khái niệm dự báo cực ngắn hạn dự / báo trực thông hot line) ( trong các hệ thống điều khiển SCADA phức tạp Thamkhảo các tài liệu khoahọc trên thế giới cho thấy, tốc độ thay đổi phụ tải của các hệ thống điện cực lớn về mặt giá trị tuyệtđối có thể hàng nghìn MW trong một giờ thậm chí vài

-phút đò hỏi người vận hành hệ thống phải có kế hoạch vận hành hết sức linh i hoạt và tin cậy thì mới đảm bảo độ an toàn, tin cậy và ổn định cho hệ thốngđiện được

Dự báo trung hạn và dài hạn là hết sức cần thiết và có vai trò hết sức quan trọng trongcông t ácnghiên cứu các xu thế có thể xảy ra ở cấp vĩ mô và

vi mô của nền kinh tế nhằm đạt được tính tối ư trong quá trình u phát triển Thời gian dự báo càng xa, sai lệch sẽ càng lớn, tác động của các yếu tố bất ịnh càng nhiều Nguồn gốc của những yếu tố bất nh có thể rất khác đ địnhau: từ biến động của khí hậu, thời tiết (với dự báo ngắn hạn) đến tình hình kinh tế, tài chính (với dự báo trung hạn) và biến ộng chính trị xã hội (với dự đ

báo dài hạn) Vì vậy khi dự báo nhất là những dự báo trung hạn và dài hạn, thông thường người ta xác ịnh một dải thông số (thấp, trung bình (cơ sở), đcao) của số liệu dự báo thay vì một trị số dự báo cố định Thời gian càng xa,

sự biến ộng của biến dự báo (thấp, cao) càng lớn.đ

1.3 Cơ s ở lý thuyế ủt c a d ự báo

Để tiến hành dự báo nhu cầu iện cho tương lai, điều cần thiết là hiểu đđược tại sao tiêu thụ năng lượng nói chung hay tiêu thụ điện nói riêng của một quốc gia hay một ngành riêng biệt nào đó lại biến đổi theo thời gian và quá trình biến ổi này diễn ra nh thế nào? Hay nói cách khđ ư ác là để nâng cao chất lượng của các dự báo nhu cầu năng lượng, ta cần phải nắm được cơ chế biến động của nó

Trước hết, cần phân tích sự biến ổi theo thời gian của nhu cầu nđ ăng

lượng, nh giá sự biến đá đổi, quy luật và cơ chế của quá trình biến ổi đ đó Việc phân tích có thể thực hiện theo từng lĩnh vực, ngành tiêu thụ năng lượng hoặc

ở tầm vĩ mô có xét ến những c chế chính sách lớn iều tiết sự tđ ơ đ ăng trưởng của nhu cầu năng l ợng nh ư ư chính sách giá cả, c chế khuyến khích ơ đầu t , ưchính sách tiết kiệm và quản lí nhu cầu năng l ợng (DSM), liên hệ giữa tiêu ưthụ năng lượng với tăng trưởng dân số và hoạt ộng kinh tế, ảnh hđ ưởng của những thành tựu mới của khoa học và công nghệ lên quá trình sản xuất và tiêu thụ năng l ợng ư

Để đánh giá nhu cầu n ng l ợng cho t ng lai phải phân tích các dữ liệu ă ư ươcủa quá khứ, lí giải những biến ộng trong tiêu thụ nđ ăng lượng của quá khứ ở từng ngành cũng nh ở tầm vĩ mô của toàn quốc, thậm chí có xét ư đến khả năng trao đổi năng lượng với các n ớc láng giềng và trong khu vực Trên cơ ư

sở nghiên cứu phân tích dữ liệu của quá khứ, xác định qui luật biến thiên của từng dạng năng l ợng trong mối tương quan với chỉ tiêu phát triển kinh tế và ư

xã hội, với các dạng năng lượng khác Những qui luật nghiệm thấy trong quá

khứ có thể sẽ thay ổi trđ ong tương lai tuỳ thuộc vào sự thay đổi của c cấu ơkinh tế, thành phần dân cư và các tác động của những thành tựu mới về khoa học công nghệ tác động lên quá trình phát triển, sản xuất và tiêu thụ năng lượng trong tương lai

Vì vậy, ể dự báo nhu cầu nđ ăng lượng cho một giai oạn nào đ đó trong tương lai, ngoài những thông tin, những qui luật đã rút được từ phân tích quá khứ, cần phải có những thông tin về ịnh h ớng phát triển kinh tế xã hội đ ưtrong tương lai, những chuyển dịch trong c cấu kinh tế, trong thành ơ phần dân

cư, những chính sách lớn liên quan đến ngành n ng lă ượng như ơ c chế ầu t , đ ư

mở rộng sự tham gia của nhiều thành phần kinh tế trong và ngoài nước vào hoạt ộng nđ ăng l ợng, mức tăư ng dân số và mức sống kinh tế v n hoá, chính ăsách đảm bảo năng lượng cho những vùng nghèo khó, kém phát triển

CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU IỆN N Đ ĂNG

2.1 Tổng quan về dự báo nhu cầu đ iện n ng [6] ă

Tiến trình hoạch định công nghiệp iện bắt đ đầu bằng việc dự báo nhu cầu phụ tải Nhu cầu iện nđ ăng khởi ầu các hoạt đ động thiết thực để a vào đưhay loại trừ bớt công suất nguồn phát, truyền tải hay phân phối Do thời gian xây dựng là dài nên đòi hỏi cần thiết lập và xây dựng trang thiết bị tiện ích mới, những quyết ịnh này cần phải đưđ ợc đưa ra trước từ 2 - 10 năm trước khi xây dựng một nhà máy mới cần thiết Bảng 2.1 minh hoạ phạm vi iển hình đ

về thời gian xây dựng một số công trình

Bảng 2.1 Thời gian xây dựng một số công trình (tham khảo)

Loại hình công trình Thời gian xây dựng (n ăm)

Nhiệt iện đ - tuabin hơi 2 3 n m - ă

Những khoảng thời gian xây dựng dài i hỏi tầm phạm vi cho hoạch đò

định thiết thực ít nhất là 10 n m Vì các quyết ịnh liên quan ến tính toán ă đ đkinh tế về chi phí đầu t ư và vận hành nên phạm vi hoạch ịnh có thể là từ 15 đ

đến 30 n m trong tương lai Các dự báo với những khoảng thời gian dài là ămột thách thức khá lớn về các yếu tố bất ịnh về quốc gia, miền và tđ ăng trưởng kinh tế vùng, kết hợp với các yếu tố bất định về các mô hình sử dụng điện và xu hướng bảo tồn môi trường

Dự báo nhu cầu năng lượng nói chung và dự báo nhu cầu điện n ng nói ăriêng được phục vụ cho các quyết định đầu tư của ngành năng lượng Chất

lượng dự báo có quan hệ trực tiếp tới chi phí kinh tế và tài chính Một dự báo

tồi sẽ gây ra những thiệt hại lớn Và muốn có được kết quả dự báo tốt cần phải nắm vững những iều kiện sau:đ

- Nắm được nguyên nhân phát sinh nhu cầu năng l ợng ư

- Nghiên cứu sâu thói quen tiêu thụ năng lượng trong quá khứ và hiện tại

- Nhận dạng các yếu tố ảnh hưởng:

+ Chính sách về môi trường và năng l ợng quốc gia ư

+ Giá n ng lă ượng nội địa và quốc tế

+ Thay đổi công nghệ phù hợp

+ Thay đổi về nhân khẩu và tăng trưởng kinh tế

+ Thay đổi cấu trúc nền kinh tế

2.2 Phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng [1], [6]

Việc phân tích cần phải thực hiện ở tầm vĩ mô, về sự liên hệ giữa tiêu thụ năng l ợng với dân số, giá cả, các hoạt ư động kinh tế, cũng nh ở từng ư ngành để xác ịnh các yếu tố khác nhau về cấu trúc, kinh tế, kĩ thuật có liên đquan đến nhu cầu năng lượng

Việc phân tích trên là phân tích trong quá khứ, được hiểu là: phân tích quá khứ về tình hình tiêu thụ năng lượng là sự lý giải về biến ộng trong quá đkhứ và hiện tại của các tỷ số và các biến liên quan ến tiến triển của tiêu thụ đnăng lượng ở cả tầm vĩ mô cũng nh ở từng ngành Phân tích quá khứ bao ư gồm:

mỗi quốc gia cũng nh ư vai trò của năng lượng nhập khẩu so với nguồn năng

lượng nội ịa Trên c sở đó, có thể tiến hành xác đđ ơ ịnh mô hình tiêu thụ n ng ălượng trong các ngành kinh tế và khả n ng thay thế lẫn nhau giữa các nguồn ănăng lượng ể thoả mãn nhu cầu tiêu thụ đ

• Phân tích xu thế: trên cơ sở phân tích và dự báo tỉ lệ tăng trưởng hàng

năm và mức t ng trưởng tuyệt ối của tiêu thụ nă đ ăng l ợng (hoặc cư ường độ năng lượng) chung hay của từng ngành cũng như độ đàn hồi của nhu cầu năng

lượng theo GDP

Dãy số liệu thống kê và tiêu thụ năng l ợng trong quá khứ cho phép ưđánh giá xu thế biến đổi của nhu cầu n ng lă ượng chung hoặc của từng ngành kinh tế Khi phân tích và gia công số liệu cần lưu ý đến những đặc iểm của đquá khứ: thời kì phát triển bình th ờng của nền kinh tế, những giai ư đoạn khủng hoảng, chiến tranh

Số liệu về tiêu thụ năng lượng theo thời gian được biểu diễn dưới dạng

đồ thị của giá trị tuyệt ối hoặc theo chỉ số mà nđ ăm c sở ơ được lấy bằng 100% Nhìn vào đồ thị có thể xác ịnh được các thời kì ồng nhất, các xu thế đ đdài hạn, các điểm uốn, các iểm đ đột biến trong quá khứ của quá trình tiêu thụ năng lượng Tỉ lệ tăng trưởng hàng n m về nhu cầu nă ăng l ợng ợc tính ư đưtheo công thức:

t

t t t

E E

(2.1)

Trong đó: a%: tỉ lệ tăng trưởng hàng năm

E: chỉ số năng lượng tiêu thụ t: chỉ số thời gian

Với một giai đoạn [ To, T] tỉ lệ tăng trung bình hàng năm được tính:

T T T

T T

/

E

% a

(2.2)

Mức độ tiêu thụ n ng l ợng cũng có thể đánh giá thông qua cưă ư ờng ộ đnăng lượng C ờng ộ n ng lượng có thể tính cho tổng thể nền kinh tế (GDP) ư đ ăhoặc có thể tính theo ngành: công nghiệp, nông nghiệp, dịch vụ, giao thông vận tải

Cư ờng ộ n ng lượng là một chỉ số tổng quát đ ă để đánh giá nhu cầu năng lượng, nó chỉ ra mối t ng quan giữa nhu cầu nươ ăng lượng và các hoạt động kinh tế, mức sống cũng nh tiện nghi trong sử dụng nư ăng lượng (Công thức (2.6) và (2.7)) Xu thế thay đổi của c ờng ộ n ng lư đ ă ượng phản ánh xu thế thay

đổi c cấu kinh tế, của trình ộ công nghệ, giá cả và chính sách của nền kinh ơ đ

tế nói chung cũng như của từng ngành kinh tế

Cùng với cường ộ n ng l ợng, ngđ ă ư ười ta còn sử dụng hệ số đàn hồi năng lượng để đánh giá sự biến thiên của nhu cầu năng lượng

- Hệ số đàn hồi của nhu cầu năng l ợng xác ư định theo GDP: cho thấy tỉ

lệ phần trăm biến ổi của nhu cầu nđ ăng l ợng khi GDP thay ổi 1%: ư đ

δ(I)

GDP GDP

E E /

X

X E

2 (2.4) trong đó: Xi: chỉ số kinh tế được xem xét

- Hệ số đàn hồi có thể được xác định bằng cách sử dụng hệ số tăng trưởng trung bình của tiêu thụ năng lượng và chỉ số kinh tế:

( ) 1

1

1 1

) T T ( T T T

/ T

lo / T

o o

o o

E / E X

% a

E

% a

Trong đó: a%ET / To : hệ số ăng trưởng trung bình của tiêu thụ năng lượng t

trong giai đoạn [ T, To] a%XT / To : hệ số tăng trưởng trung bình của biến kinh tế trong giai đoạn tương ứng

• Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đến nhu cầu năng lượng:

Nhu cầu năng l ợng phụ thuộc vào cơ cấu của nền kinh tế ể xác ư Đ định nhu cầu năng lượng tổng của quốc gia cần xác ịnh mức tđ ăng trưởng của từng ngành thành phần và những thay ổi có thể xảy ra trong cđ ơ cấu của nền kinh

tế

Có nhiều phương pháp để phân tích và đánh giá các yếu tố tác động ến đnhu cầu năng lượng như LASPEYRE, PAASCHE, FISHER, DIVISIA D ới ưđây là phương pháp DIVISIA:

- Cường ộ n ng lượng tổng (EI) của ngành (hoặc toàn bộ nền kinh tế) đ ă

i i

i

GDP

VA VA

E GDP

E EI

(2.6)

Trong đó: Ei: Tiêu thụ năng lượng của ngành i

VAi: Giá trị gia t ng của ngành i.ăΣVAi: Tổng sản phẩm quốc nội ( ΣVAi= GDP)

+ Theo định nghĩa thì:

i

i i

VA E

i S I

I (2.9)

Lấy vi phân 2 vế, ta có: =∑ +∑

i i i

i dS S dI I

dI (2.10) Như vậy, mỗi biến ổi của cđ ường độ năng lượng có thể được chia làm

hai thành phần, một thành phần liên quan ến biến ổi của cđ đ ường độ năng

lượng trong từng ngành (dIi) và thành phần kia liên quan ến sự biến đ đổi tỉ

trọng của mỗi ngành trong GDP của cả nền kinh tế

Từ (2.9) và (2.10), ta có:

i i

i i i

i i i

i i

VA

E / E

E dS

GDP

VA / E

E dI

I

S dS

I

I I

dI

∑

∑ +∑ = ∑  +  

Gọi Wi là tỉ trọng của tiêu thụ năng lượng ngành trong tổng tiêu thụ

năng lượng của nền kinh tế, ta có:

i i

I

dI W S

dS W I

Đối với khoảng thời gian (T0,T), ta có:

To

T To

T To

/ T

I

I Ln LnI

∑ =∑ × × = × ×

GDP

VA VA

E E

- Sự phát triển của hoạt động kinh tế, t ng trưă ởng của GDP

- Sự thay đổi trong c cấu kinh tế, thay đổi tỉ trọng Sơ i của các thành phần kinh tế

- Sự thay đổi của cường ộ n ng l ợng của từng thành phần kinh tế Iđ ă ư i Việc phân tích sự biến ổi của nhu cầu nđ ăng lượng có thể được tiến hành cho từng n m hoặc cho một giai ă đoạn [T,To] bao gồm nhiều năm

Phân tích kinh tế kĩ thuật dùng - để lý giải sự thay ổi trong tiêu thụ nđ ăng

lượng giữa hai n m được lựa chọn với mức độ chi tiết khác nhau Nguyên tắc ăchung của các phân tích này là phân chia mức biến ộng về tiêu thụ nđ ăng lượng làm 3 thành phần dưới tác động của các yếu tố: hiệu ứng sản lượng, hiệu ứng c cấu và hiệu ứng suất tiêu hao.ơ

Trong quá trình phân tích kinh tế kỹ thuật của nhu cầu n– ăng l ợng theo ưngành, cần phải xác ịnh rõ các dạng sử dụng nđ ăng lượng cuối cùng, hiệu suất của các sử dụng đó và suất tiêu hao năng lượng của mỗi hoạt ộng kinh tế ở đtừng ngành

2.3 Các phương pháp dự báo nhu c u i n n ng [4], [7] ầ đ ệ ă

Như giới thiệu ở chương 1, dự báo nhu cầu iện n ng có thể đưđ ă ợc tiến hành ngắn hạn, trung hạn hoặc dài hạn Dưới đây ta xét một số phương pháp

dự báo nhu cầu iện nđ ăng đã đư ợc áp dụng hay nghiên cứu dưới các hình thức khác nhau ở Việt Nam

2.3.1 Phương pháp trực tiếp

Là phương pháp thích hợp với dự báo ngắn hạn từ 3 - 5 năm và trường hợp kinh tế phát triển ổn định

Dựa trên cơ sở: các kế hoạch phát triển ngành, vùng kinh tế; các phương

án sản xuất của một số phân ngành công nghiệp tiêu thụ nhiều iện nh luyện đ ư kim, hoá chất, giấy, vật liệu xây dựng ; các quy hoạch phát triển lưới iện đtỉnh, thành phố mà nhu cầu iện nđ ăng được tính toán trực tiếp (theo định mức tiêu hao điện trên sản phẩm, theo chỉ tiêu iện n ng cho hộ gia đ ă đình )

Nhu cầu iện nđ ăng được xác định theo biểu thức sau:

Hoặc:

Trong đó: A - nhu cầu iện nđ ăng của khu vực cần tính toán [kWh]

Ang - điện n ng tiêu thụ tính theo ă đầu người [kWh/người]

Ahộ - điện n ng tiêu thụ tính theo hộ dân că ư [kWh/hộ]

DS - dân số của khu vực tính toán [người]

H - số hộ dân có trong khu vực tính toán [hộ]

Để xác ịnh được Ađ ng và Ahộ, có thể tra theo các sổ tay thiết kế hoặc tính trực tiếp nhờ các số liệu iều tra và thống kê tình hình sử dụng iện n ng của đ đ ăkhu vực

ở đây: AΣ = AΣ i , với i = (1 ÷ n) (2.24)

với Ai - điện n ng sử dụng của loại hộ phụ tải thứ i (gia đình, nhà máy, ă

xí nghiệp, tr ờng học, chiếu sáng công cộng, )ư

Ai = AΣ ij, với j = (1 ÷ m) (2.25)

Aij - điện năng sử dụng của hộ phụ tải thứ j thuộc loại hộ phụ tải thứ i Nhận thấy, dự báo bằng ph ng pháp trực tiếp được tổng hợp từ dự báo ươtheo từng tỉnh nên nó có tác dụng quan trọng trong việc phân vùng và phân nút phụ tải, do đó làm cơ sở cho thiết kế lưới điện chuyên tải và phân phối Tuy nhiên phương pháp này đòi hỏi công tác iều tra phải được tiến hành tỉ đ

mỉ, nghiêm túc bởi những cán bộ có nghiệp vụ, số phiếu iều tra ủ lớn đ đ để giảm sai số khi tính toán

2.3.2 Phương pháp Chuyên gia

1/ Khái niệm

Phương pháp chuyên gia là phương pháp dự báo có kết quả là các “thông số” do các Chuyên gia đưa ra, là từ trình ộ uyên bác về lí luận, thành thạo về đchuyên môn, phong phú về khả n ng thực tiễn cùng với khả n ng mẫn cảm, ă ănhạy bén và thiên hướng sâu sắc về tương lai (đối với ối tđ ượng dự báo) của một tập thể các nhà khoa học, các nhà quản lý cùng ội ngũ các cán bộ lão đluyện thuộc các chuyên môn hay nằm trong miền lân cận của đối tượng dự báo đưa ra các dự báo

2/ Phạm vi áp dụng

Phương pháp chuyên gia có ưu thế h n hẳn khi dự báo những hiện tượng ơhay quá trình có tầm bao quát rộng, cấu trúc nói chung phức tạp nhiều chỉ tiêu, nhiều nhân tố chi phối làm cho xu h ớng vận ộng cũng như đ ư hình thức biểu diễn a dạng, khó ịnh l ợng bằng con đường tiếp cận trực tiếp đ đ ư để tính toán, o đ đạc thông qua các phương pháp ước l ợng và công cụ chính xác ư

3/ Ưu điểm, nh ợc ư điểm của phương pháp chuyên gia

• Ưu điểm:

- Đây là phương pháp tương đối đơn giản, dễ áp dụng và có khả n ng tìm ă

ra tức thời các thông số, mà các thông số này không dễ dàng l ợng hoá đưư ợc

và mô tả quy luật vận động dưới dạng hàm số

- Phương pháp chuyên gia thích ứng được với đặc iểm và yêu cầu của đmột dự báo nhu cầu và tình hình thị tr ờng hiện ư đại là tính khả thi cao, cho kết quả nhanh, tạo ngay căn cứ ể ề ra các quyết đ đ định kinh doanh, ứng xử tức thời, phù hợp với diễn biến sôi ộng và trạng thái muôn vẻ của thị trđ ường Mặt khác, chúng cho phép dự báo được những hiện tượng “đột biến” của thị trường mà thực tế đã xảy ra, nếu sử dụng các ph ng pháp dự báo khác rất ươkhó và rất lâu đưa ra kết quả và độ tin cậy cũng không cao

- Không phải bất cứ trường hợp nào, bất cứ lúc nào cũng đòi hỏi kết quả

dự báo phải thể hiện dưới dạng các thông số xác định, mà nhiều khi kết quả

dự báo cũng có thể tồn tại dưới dạng những nhận ịnh mang tính chất định đtính, những xu hướng, chiều h ớng vận ư động

- Dự báo phản ứng của thị tr ờng tr ớc những quyết sách kinh doanh, ư ưcác hành vi nghiệp vụ đã và sẽ tiến hành (nói cách khác, y là dự báo của dự đâbáo) Phương pháp chuyên gia cũng rất hữu hiệu ối với dự báo nặng về đ

“chất” hơn là về “lượng”

• Nhược iểm:đ

- Nhược iểm c bản là mang tính chủ quan do đ ơ đó nếu lựa chọn chuyên gia không đúng tiêu chuẩn thì ộ tin cậy dự báo thấp.đ

- Khi các ý kiến chuyên gia tản mạn trái ng ợc nhau thì quá trình xử lí ý ưkiến chuyên gia sẽ khá phức tạp

- Nhiều chuyên gia đưa ra số liệu dự báo, nhưng c sở lý giải lại không ơ

rõ ràng, biên độ dao ộng lớn, khiến cho việc đánh giá sai số và khoảng tin đcậy gặp khó khăn

- Việc tập trung các chuyên gia đầy ủ trong một cuộc họp, việc thu hồi đphiếu trả lời ng thời hạn cũng không đưđú ợc dễ dàng

2.3.3 Phương pháp ngoại suy theo chuỗi thời gian

1/Khái niệm

Theo nghĩa rộng nhất thì ngoại suy dự báo có nghĩa là nghiên cứu lịch sử của đối t ợng kinh tế và chuyển tính quy luật của nó đãư phát hiện ợc trong đưquá khứ và hiện tại sang tương lai bằng các ph ng pháp xử lí chuỗi thời gian ươkinh tế

Với dự báo nhu cầu iện nđ ăng, ợc hiểu: Dựa vào chuỗi quan sát của n đưnăm trước ể xây dựng mô hình toán học (hàm xu thế) biểu thị quy luật thay đđổi của nhu cầu điện n ng Trên c sở xác định giá tă ơ đó rị nhu cầu iện nđ ăng của những n m tiếp theo.ă

• Chuỗi thời gian kinh tế:

Thực chất của việc nghiên cứu lịch sử là nghiên cứu quá trình thay đổi

và phát triển của đối tượng kinh tế theo thời gian Kết quả thu thập thông tin một cách liên tục về sự vận ộng cđ ủa ối tđ ượng kinh tế theo một đặc tr ng ưnào đó (ngày, tháng, năm ) thì hình thành một chuỗi thời gian

Có thể khái quát như sau:

t (thời điểm) t1 t2 tn

y (giá trị đối t ợng kinh tế) ư y1 y2 yn

- Bản chất của chuỗi thời gian kinh tế:

Nếu quá trình ngẫu nhiên là một chuỗi các đại lượng ngẫu nhiên khi chúng ta quan sát kết quả của n phép thử theo một đặc tr ng nào đóư , thì chuỗi thời gian kinh tế chính là một quá trình ngẫu nhiên khi chúng ta quan sát giá trị của ối t ợng kinh tế theo một đ ư đặc tr ng ư theo thời gian ở n thời điểm liên tục

- Điều kiện của chuỗi thời gian kinh tế:

Khoảng cách giữa các thời iểm của chuỗi thời gian phải bằng nhau, hay đnói cách khác là phải đảm bảo tính liên tục phục vụ cho việc xử lý Đơn vị đo giá trị chuỗi thời gian phải đồng nhất

• Theo ý nghĩa toán học thì ph ng pháp ngoại suy chính là việc phát ươhiện xu thế vận động của ối tđ ượng kinh tế, có khả n ng tuân theo quy luật ăhàm số f(t) nào đó để dựa vào đó tiên liệu giá trị đối tượng kinh tế ở ngoài khoảng giá trị đã biết (y1, yn) dưới dạng:

2/ Nội dung của phương pháp ngoại suy

Bước 1: Xử lí chuỗi thời gian kinh tế:

Bước này giúp cho dãy số liệu đưa vào dự báo đầy đủ và xác định ợc đư

xu thế dễ dàng hơn

Xử lí chuỗi thời gian kinh tế bao gồm các công việc: bổ xung số liệu còn thiếu, xử lí dao động ngẫu nhiên (bằng ph ng pháp có trọng số hoặc không ươ

có trọng số), loại bỏ sai số thô

a/ Bổ sung số liệu còn thiếu:

Nếu chuỗi thiếu một giá trị yi nào đó thì ta xác định giá trị bổ sung bằng trung bình cộng hai giá trị ứng trđ ước và sau nó:

y y y

b/ Xử lí dao ộng ngẫu nhiên: đ

Khi căn cứ vào chuỗi thời gian ban ầu ta thấy không dễ dàng phát hiện đngay được xu thế f(t) Do vậy, với những chuỗi có dao ộng lớn do ảnh đhưởng của các yếu tố ngẫu nhiên thì phải sử dụng ph ng pháp san chuỗi thời ươgian, với mục đích tạo ra một chuỗi mới có xu h ớng dao ư động ổn định hơn,

và tất nhiên chuỗi thời gian mới chắc chắn vẫn giữ nguyên xu thế từ chuỗi thời gian xuất phát

Có hai phương pháp xử lí như sau:

- Trung bình trượt không có trọng số (áp dụng cho các chuỗi số có khả năng tuân theo xu hướng tuyến tính):

p t p t i i

y (2.26) Trong đó: m = 2p + 1 là khoảng trượt

yi : giá trị chuỗi thời gian ban đầu vào thời điểm thứ it

y : giá trị chuỗi thời gian được san vào thời iểm t.đ

- Trung bình trượt có trọng số (áp dụng cho các chuỗi số có khả năng tuân theo xu hướng phi tuyến):

y

1

0 là một đa thức bậc p

c/ Loại bỏ sai số thô:

Sai số thô của chuỗi thời gian kinh tế dẫn ến việc dự báo sai lệch xu thế đ

và để giải quyết tr ờng hợp này, ng ời ta sử dụng phư ư ương pháp kiểm định thống kê toán

Giả sử chuỗi thời gian (ti, yi) với i = 1 ÷ n

Nếu yk là sai số “thô” cần loại bỏ:

yi : giá trị của chuỗi ở thời iểm thứ iđ

tk k −

= (2.28)

• Nếu tk t> n(α): loại bỏ yk và thay thế bằng ykbs

Với: tn(α) tra bảng phân phối T.Student với n là bậc tự do và xác suất cho trước

Bước 2: Phát hiện xu thế:

a/ Dùng phương pháp đồ thị:

Biểu diễn lên ồ thị các cặp số (tđ i, yi), từ đó đưa ra nhận xét sự phân bố các điểm và so sánh đường biểu diễn thực nghiệm với đường biểu diễn các hàm số y= f(ai, t) thường gặp trong kinh tế làm cơ sở xác định xu thế và dạng hàm xu thế t ng ứng.ươ

Các dạng hàm f(t) thường gặp là: tuyến tính, parabol, hàm mũ, hàm luỹ thừa,

b/ Dùng phương pháp phân tích số liệu quan sát:

Ta phân tích sự biến đổi của dãy số ti, yi, ln(ti), ln(yi) và xem xét mối quan hệ của các hàm đó biến thiên theo qui luật nào để xác nh hàm đị

c/ Dùng phương pháp sai phân:

Phương pháp này dựa trên c sở sự xấp xỉ giữa sai phân chuỗi thời gian ơ

i i

t a a

2

- Sai phân bậc ba: y yi yi

i

2 2

1 1

Bước 3: Xây dựng hàm xu thế: dùng phương pháp tổng bình ph ng bé nhất ươ

Phương pháp tổng bình ph ng bé nhất là ph ng pháp tìm giá trị lý ươ ươthuyết của hàm xu thế yˆi sao cho nó càng gần với giá trị thực tế của yi có thể, tức là phần dư Si = yi − y ˆi càng nhỏ càng tốt

i

i y y S

Với: n: số mức ộ (giá trị) của chuỗi thời gianđ

yi: giá trị thực tế của chuỗi thời gian

y

1

0 (2.29) Với: yˆi: giá trị lý thuyết của hàm xu thế

a0: hệ số ộc lập.đ

a1, a2, : các hệ số phụ thuộc vào thời iểm t.đ

Như vậy, ta có:

min t

a y S

n

i

n i

i i

+

=

+ + +

+

=

+ + +

p i

p i

p i

p i

n

i

p i p i

i i

i

n

i

p i p i

i i

t a

t a t a t a t y

t a

t a t a t a t y

t a

t a t a a n y

1

2 2

2

1 1

0 1

1 3

2

2 1 0

1

2 2 1

Các tiêu chuẩn kiểm định:

• Sai số tuyệt ối: đ ∑ ( )

S

1

2

ˆ 2

1 (2.31)

y n

S

% y

S

%

i i

y y

1 100

Nếu: Vy > 10% thì hàm f(t) sẽ không sử dụng cho dự báo

Vy ≤ 10% thì hàm f(t) sẽ được sử dụng cho dự báo

Trong trường hợp ở b ớc phát hư iện hàm xu thế, xảy ra nhiều khả năng y=f(t) thì ta lựa chọn hàm dự báo có: Min (Vy1,Vy2, ) ≤ 10%.

Bước 5: Dự báo bằng xu thế đã kiểm định:

• Dự báo điểm: Xác định khoảng cách dự báo thích hợp l(lmax ≤

Sl: sai số của dự báo

3/ Ưu, như ợc iểm của phương pháp ngoại suy đ

• Ưu điểm:

- Dự báo khá chính xác và hợp lý cho dự báo ngắn hạn

- Tính toán khá đơn giản

- Dễ hiểu và có chi phí thấp hơn các kỹ thuật dự báo khác

- Thời gian để chuẩn bị một dự báo là tối thiểu

- Yêu cầu thu thập số liệu là đơn giản và không bị lãng phí số liệu quá khứ

cứu) có giá trị thông tin cao hơn và sử dụng hệ thống quyền số đ để ặc tr ng ưcho quan điểm này

2/ Nội dung

Giúp cho mỗi quan trắc sau có trọng số lớn h n quan trắc tr ớc nó.ơ ư

- Xét chuỗi thời gian kinh tế yt(t = 1÷n):

p p

! p

a

t

!

a t

!

a t a a

p ) k ( t

k )

( t )

( t

) t )

(

t

! p

l

y

! k

l

y

!

l y

!

l y y

1

3 2

1

trong đó: yt(k) là đạo hàm cấp k tại thời iểm t.đ

Thực tế đã chứng minh được rằng bất kì một đạo hàm cấp k nào của yt

cũng có thể biểu diễn d ới dạng tổ hợp tuyến tính của các trung bình mũ ến ư đbậc (p + 1):

- Trung bình mũ bậc 1 tại thời iểm t ối với chuỗi {yđ đ t}:

(1 − α) −1 = −1+ α( − −1)

+ α

S

Với: St: số bình quân mũ tại thời iểm t.đ

St-1(k): số bình quân mũ bậc k tại thời điểm (t - 1)

yt: mức độ của dãy thời gian tại thời iểm t.đ

α: tham số san bằng (α = const, 0 < α < 1)

- Trung bình mũ bậc k tại thời iểm t ối với chuỗi {yđ đ t} là:

( ) ( k )

t )

k ( t )

k

(

S = α −1 + 1 − α −1

Với: St(k): số bình quân mũ bậc k tại thời iểm t.đ

St(k-1): số bình quân mũ bậc (k - 1) tại thời iểm t.đ

St-1(k): số bình quân mũ bậc k tại thời điểm (t - 1)

Biểu thức trên có thể viết ra như sau:

(1 − α) −1

+ α

( t

k ( t )

n ( t )

i t

i t

t t

i

t = α − − α − + − α

=

∑với S0 là mức độ được chọn làm điều kiện ban đầu

3/ u Ư điểm của phương pháp san bằng hàm mũ

- Tiết kiệm thông tin

- Các dự báo liên tiếp được tự điều chỉnh nhờ có những thông tin mới nhất trong khi đó vẫn lưu ý tới ảnh h ởng của các thông tin cũ theo quán tính, ư

do vậy quá trình dự báo sẽ rất sát với quá trình thực tế

- Có độ nhạy cao

- Dự báo có sai số nhỏ

- Tính toán không phức tạp lắm và khối l ợng tính toán không nhiều.ư

2.3.5 Phương pháp đàn hồi kinh tế

Phương pháp luận dự báo là: Trên c sở dự báo các kịch bản phát triển ơ kinh tế xã hội trung hạn và dài hạn, nhu cầu iện n- đ ăng cũng nh các nhu cầu ư

tiêu thụ năng l ng khác được mô phỏng theo quan hệ đàn hồi với tốc đ ăượ ộ t ng trưởng kinh tế Phương pháp này thích hợp với các dự báo trung hạn và dài hạn

Hệ số đàn hồi thu nhập được tính như sau:

Tốc đ ă ộ t ng nhu cầu điện (%)

H s àệ ố đ n hồi theo thu nhậ = p

T c tố độ ăng trưởng GDP (%)

Các hệ ố đ s àn h i được xác định theo từng ngành và từng ồ miề lãnh thổ n

Việc xác đị nh chúng được ến hành theo chu phân tích quá khti ỗi ứ

Ngoài ra, các hệ ố s này c ng ũ đượ tham khả ừ kinh nghiệc o t m các nước trên thế ớ gi i và trong khu vực:

Bảng 2.2 Hệ ố đ n hồ ủ s à i c a m t s n c ộ ố ướ trong khu vực

- H s àệ ố đ n hồ giá đ ệ : Khi giá đ ệ ăng lên, mộ ố ội i n i n t t s h tiêu thụ ẽ s có

xu hướng chuyển sang sử ụ d ng các nhiên liệ , năng lượ khác hoặc ngược u ng

l iạ Như ậ v y v mề ặt th trường, giá c mỗị ả i lo i n ng lượng d n đến ạ ă ẫ tính cạnhtranh của lo i ó H s ph n ánh s thay đổi nhu c u i n c a m t ngành hay ạ đ ệ ố ả ự ầ đ ệ ủ ộ

lĩnh ự nào đ khi giá v c ó đ ệi n thay đổi được g i ọ là hệ ố đ s àn h i giá ồ Đối v i ớViệt Nam, trong thời gian dài do giá đ ệi n được bao cấp, và đến hiện nay, m t ộ

s lố ĩnh ự v c v n ẫ đượ trợ giá đ ệc i n t ừ nhà nướ nên vic ệc nghiên cứu quan h ệ