Áp dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu ầu điện năng ho tỉnh ninh bình đến năm 2030

Trang 1 LUẬN VĂN THẠC SĨ Ỹ K THUẬTÁp dụng phương pháp đa hồi quy để d ự Trang 2 LUẬN VĂN THẠC SĨ Ỹ K THUẬTÁp dụng phương pháp đa hồi quy để d ựbáo nhu cầu điện năng cho t nh Ninh Bình ỉ

LU Ậ N VĂN TH Ạ C SĨ Ỹ K THU Ậ T

báo nhu cầu điện năng cho tỉnh Ninh Bình

đến năm 2030

NGUYỄN HOÀNG LINH

hoanglinh275@gmail.com

Ngành Kỹ thuậ t đi ệ n Chuyên ngành H ệ thố ng đi ệ n

Gi ảng viên hướ ng dẫn: PGS TS Nguy n Lân Tráng ễ

B môn: ộ H thệ ống điện

HÀ N I, 11/2019 Ộ

LU Ậ N VĂN TH Ạ C SĨ Ỹ K THU Ậ T

đến năm 2030

NGUYỄN HOÀNG LINH

hoanglinh275@gmail.com

Ngành Kỹ thuậ t đi ệ n Chuyên ngành Hệ ố th ng đi n ệ

Gi ảng viên hướ ng dẫn: PGS TS Nguy n Lân Tráng ễ

LỜI CẢM ƠN Tôi

h

tôi

Nguyễn Hoàng Linh

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

iii

vi

viii

ix

1

4

2005 - 2018 4

- 1.2.1 Tình -20 [9] 14

1.3.2.1

1.3.2.2

1.3.3.2

1.3.3.3

30

31

31

2.2.4

-S

52

53

53

3

6

67

g 4 68

- 20 69

Ninh Bình -2030 7

81

- suy 81

- 2018 86

97

98

100

DANH MỤC BẢNG

-2018 [2]

20

2005-2018 28

-2018 86

DANH MỤC HÌNH VẼ

ng GDP (%)

- 2018

2005- 2018 25

- 2018 2

2030

`DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮTSTT

2 Mục đích nghiên cứu của luận văn

Bình ,

5 Nội dung của luận văn

1- Phân tích tình hình

-

-

_E

Chương 1

Phía b giáp Hà Nam;

Phía nam giáp Thanh Hóa;

Phia ông giáp ;

Phía tây-b giáp Hòa Bình

702

2, cao bình quân

1.1.3 Điều kiện tự nhiên

-

-

-85%

1.2 Tổng quan về tình hình kinh tế xã hội tỉnh- Ninh Bình giai đoạn 2005-2018

1.2.1 Tình hình kinh tế tỉnh Ninh Bình giai đoạn 2005-2018

C

Bảng 1.1 Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) theo thành phần kinh tế [2]

(theo giá so sánh năm 2010 : triệu VNĐ)

Tốc độ tăng trưởng GDP(%)

trung bình các

Bảng 1.2 Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình 5 năm theo từng giai đoạn

Bảng 1.3 Cơ cấu GDP (%) giai đoạn 2005-2018 [2]

Bảng 1.4 Tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩ giai đoạn 201m 4-2018 (%) [2]

Hình 1.2: Tốc độ tăng trưởng GDP (%)

Hình 1.3: Cơ cấu GDP theo ngành

1.2.2 Tình hình dân số tỉnh Ninh Bình giai đoạn 2005 - 2018

1.3 Định hướng phát triển kinh tế xã hội tỉnh Ninh Bình đến năm 2020 định

hướng đến năm 2030 [9]

Ninh Bình khóa V

nh thành

-

55

1.3.3.1 Phát triển ngành nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản

-

Bảng 1.7 Tổng hợp kết quả dự báo phát triển dân số giai đoạn 2019 - 2030

Bảng 1.9 Số liệu trạm biến áp phụ tải tỉnh Ninh Bình [6]

1.5 Phân tích tình hình tiêu thụ điện năng giai đoạn 2005 - 2018

1.5.1 Phân tích tình hình tiêu thụ điện năng giai đoạn 2005 - 2018

Bảng 1 10 Tiêu thụ điện năng tỉnh Ninh Bình giai đoạn 200 –5 2018 [5]Năm Điện thương phẩm (GWh) Tốc độc tăng trưởng (%) kWh/người Bình quân

Hình 1.5 Đồ thị biểu diễn tốc độ tăng trưởng điện năng và tăng trưởng GDP của tỉnh Ninh Bình giai đoạn 2005 - 2018

Bảng 1.11 Tiêu thụ điện năng trung bình giai đoạn năm5

Bảng 1.12 Hệ số đàn hồi trung bình theo GDP giai đoạn năm5

TP trung bình % trung bình % theo GDP

n 2005 2010 13,63

6-2018

- 2010 (19,52

Bảng 1.13 Tiêu thụ điện và tỷ trọng tiêu thụ điện giai đoạn 2005- 2018 [5]

Hình 1.6 Đồ thị biểu diễn cơ cấu tiêu thụ điện năng của tỉnh Ninh Bình giai

đoạn 2005- 2018

Hình 1.7 Đồ thị biểu diễn thay đổi tỷ trọng tiêu thụ điện năng của tỉnh Ninh Bình

giai đoạn 2005- 2018

Qua hình 1.6 và hình 1.7 Công nghi

* Về tiêu thụ điện hương mại, hách sạnT K , Nhà hàng và các hoạt động khác

Bảng 1.15 Hệ số đàn hồi giữa tốc độ tăng trưởng điện năng theo giá

Bảng 1.16 Hệ số đàn hồi trung bình theo giá

Chương 2

CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP LUẬN

VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO NHU CẦU NĂNG LƯỢNG

2.1 Phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng

2.1.1 Mục đích của việc phân tích nhu cầu năng lượng

2.1.2 Các khái niệm cơ bản và tầm quan trọng của dự báo

2.1.2.1 Các khái niệm cơ bản của dự báo

2.1.2.3 Các bước của quá trình dự báo:

không

Có Không

2.2 Các phương pháp dự báo

sng

-

-

-

2.2.1 Phương pháp tĩnh

- 2.2.2 Phương pháp động

E

e =VA

i i

VA

s = GDP

ΔEI ΔGDP

1 0

0 0

1 0 0

0

E -EδE

i i

A

1

1 1

Hình 2.1

A

t

:

2

2

(2 2)1

r n r

r n r

i thi i i

L

a bt A a

L

a bt A t b

n

i thi i i

GG

2.2.5 Phương pháp chuyên gia

- T

2.2.7 Phương pháp Neural

t

* Những ƣu điểm của mô hình

TÓM TẮT CHƯƠNG 2Phân tích nhu cầu năng lượng để xây dựng kế hoạch và các chính sách năng lượng, thông qua việc phân tích này có thể nắm được các nhân tố quyết định đến mức độ tiêu thụ năng lượng theo thời gian Ngoài ra, phân tích nhu cầu năng lượng còn cho thấy cấu trúc tiêu thụ năng lượng của từng ngành và của từng dạng năng lượng, mối quan hệ giữa nhu cầu năng lượng và các biến kinh tế xã hội như GDP,

dân số, giá cả, năng lượng Các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng:

- Phương pháp dự báo nhu cầu điện năng trực tiếp: Xác định nhu cầu điện

năng của năm dự báo dựa trên tổng sản lượng kinh tế của các ngành ở năm đó và suất tiêu hao điện năng đối với từng loại sản phẩm Phương pháp này thường được

áp dụng để dự báo nhu cầu điện năng với thời gian ngắn và trung bình

- Phương pháp ngoại suy: a tiến hành thực hiện thu thập số liệu được chuỗi T

thời gian kinh tế, sau đó xử lý chuỗi thời gian kinh tế, phát hiện xu thế, xây dựng hàm xu thế và kiểm định hàm xu thế

- Phương pháp chuyên gia: Nhiệm vụ của phương pháp chuyên gia là đưa ra

những dự đoán khách quan về tương lai phát triển của một lĩnh vực hẹp của khoa học hoặc dựa trên việc xử lý có hệ thống các đánh giá dự đoán của chuyên gia

- Phương pháp hệ số đàn hồi thu nhập và Phương pháp Neural

- Phương pháp hồi quy: Để xây dựng được mô hình cần phải tiến hành chọn

dạng của nó đồng thời tác động của k nhân tố Việc lựa chọn sử dụng phương pháphồi quy trong phạm vị luận văn có thể nghiên cứu quan hệ giữa một biến phụ thuộc

và nhiều biến độc lập 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

Các phần mềm hỗ trợ làm công cụ dự báo như: MEDEE-S, Simple E, SPSS,

Eviews… Mỗi phương pháp, mỗi phần mềm đều có những ưu, nhược điểm khác

nhau Tuỳ vào điều kiện cụ thể và yêu cầu của dự báo để chọn phương pháp dự báo

và mô hình hỗ trợ thích hợp

Chương 3PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY

VÀ GIỚI THIỆU PHẦN MỀM SIMPLE_E

3.1 Phương pháp đa hồi quy

3.1.1 Khái niệm chung

3.1.2 Mô hình tương quan đa hồi quy

thích)

1, x2, xn

1 1

1   

  

n m m n

n m n

n o

m m o

m m o

x x

x

x x

x

x x

2 1 1

2 1 , 2 1 22

2 21 1

1 1 , 1 1 12

2 11

1

1 , 2 22

21

1 , 1 12

11

1

11

m n n

n

m m

nxm

x x

x

x x

x

x x

x X

Y SSE ' 2 ' '  ' '



0'

2'

(

1

2 1 , 1 , 1

1 1

Y

)(

)'(

x

x x

n X

2 1 1

1 , 1

3.1.4 Phân tích biến đa hồi quy

y y

Y X X X X X Y

X Y

 2

i y

11

y SSE( i  )2  ' ' 2 ' '  ' '

0

01

0

00

Y IX Y

X Y

-uy

m n

SSE MSE

Y X Y

Y

SSE MSE





JY Y n Y Y

* Hệ số tương quan hồi quy bội điều chỉnh

a R

2

* Tiêu chuẩn F

(3.20)

i S

,(),(

),()

()

1

2 1

2

1 1

2 1

2 1

2

1 2

1 2 2

2

m m

o m

m o

m o o

o

mxm

S S

S

S S

- ; )

21

2

1 )(

3.1.6 Lựa chọn phương trình hồi quy phù hợp nhất

-

-

- Simulation

sheet

3.2.5 Kiểm tra mô hình

T+ R2

3.2.6 Mô phỏng

2 s T

t ta a t=1 t

Y - Y1

T a t t=1

a t

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

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

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 phần nào đó sự thay đổi trong biến phụ thuộc

nhu

Phân tích dự báo cầu năng lượng để xây dựng kế hoạch và các chính sách năng lượng, thông qua việc phân tích này có thể nắm được các nhân tố quyết định đến mức độ tiêu thụ năng lượng theo thời gian

Phương pháp đa hồi quy (mô hình Simple_E) hiện đang được áp dụng rộng

rãi để dự báo nhu cầu năng lượng và điện năng trung và dài hạn (10 đến 30 năm)

Mô hình Simple_E được phát triển để hỗ trợ những người nghiên cứu của mô

hình kinh tế lượng trong khâu tập trung chuẩn bị dữ liệu và lập mô hình chi tiết Các quá trình như hồi quy, mô phỏng và dự báo được thực hiện một cách tự động hoá tới quy mô lớn nhất có thể

Simple_E là một ứng dụng cài thêm vào của Microsoft Excel Nó có đủ các ưu

việt của các chức năng trong bảng tính ban đầu cũng như những giao diện khác với những ứng dụng của Windows

Phần mềm Simple_E có sẵn những dạng hàm hồi quy và rất linh động khiến người sử dụng có thể dễ dàng lựa chọn dạng hàm phù hợp với những sai số và độ

Chương 4

4.2 Dự báo nhu cầu điện năng bằng phương pháp đa hồi quy (mô hình

Data sheet

4.2.2 Xây dựng hàm dự báo về nhu cầu điện năng cho toàn tỉnh Ninh Bình

4.2.3 Sử dụng phần mềm Simple_E cho dự báo nhu cầu điện năng tiêu thụ

tỉnh Ninh Bình giai đoạn 2019-2030

Hình 4.1 Giao diện Data sheet dữ liệu khai báo biến và các dữ liệu đầu vào

Bảng4.2 Bảng ký hiệu các tên hàm dự báo

LAG1.POP

= 8

(GDP Growth Rate) %

GDPGR = 8

NN (Agriculture) % GRAG = (GDPAG/LAG1.GDPAG-1).100

CN (Industry) % GRIN = (GDPIN/LAG1.GDPIN-1).100

cùng phân theo Sector (GWh)

CN (Industry) INEL

D

DVTM (commercial) CMEL $GS,CA GDPCM

NN (Agriculture) AGEL $GS,$CA GDPAG

Khác (Others) OTEL $GS,$CA GDP/POP

Hình 4.3 Sheet mô hình Simulation thể hiện phương trình dự báo

* Các phương trình dự báo và giá trị kiểm định:

h sau: FNEL; G%(16,62 0,29/1

Bảng 4.3 Kết quả dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2019 -2030

(theo kịch bản kinh tế phương án cơ sở)

Hình 4.5 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện năng tiêu thụ cuối cùng

giai đoạn 2019 2030 – (kịch bản kinh tế phương án cơ sở)

Nhận xét: T

4.3 Đánh giá tính chính xác của phương pháp đa hồi quy trong dự báo nhu cầu điện năng

n

Bảng 4.4 Điện năng tiêu thụ của tỉnh Ninh Bình giai đoạn 2005 - 2014

Bảng 4.5 Tính toán các giá trị của y(t)

1 1

5,5

n i n i



tính trong b ng 4.6 sau:

Bảng 4.6 Tính toán để xác định hệ số tương quan r

  43,46  0,05;8  1,86

i i

i i

tyb)t(a)t(

yb)t(na

A(t)=108,44100,07t (kWh)

Bảng 4.8 Kết quả dự báo nhu cầu điện năng bằngphương pháp goại suy n

4.3.3 So sánh điện năng thực tế và 2 phương pháp sử dụng để dự báo

so sánh

Hình 4.6 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện năng tiêu thụ giai đoạn 201 – 5 2018

(so sánh các phương pháp dự báo với nhu cầu điện năng thực tế)

hình 4.6 n

b 10

Bảng 4 10 Bảng so sánh sai số kết quả dự báo bằng phương pháp

đa hồi quy và phương pháp ngoại suy với điện năng thực tế

T(Ptt)

Bảng 4.11 Kết quả dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2019 - 30 20

(theo kịch bản kinh tế phương án thấp)

(Đơn vị: GWh) Công

nghi p -

Xây d ng

Nông lâm nghi p,

th y s n

v

Qu n lý - Tiêu dùng

Các ho t

ng khác

Hình 4.7 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện năng tiêu thụ giai đoạn 2019 – 2030

(kịch bản kinh tế phương án thấp)

* Với kịch bản kinh tế phương án cao GDPgr = 9,0% có xét tác động của

2 biến GDP và Dân số

Bảng 4.12 Kết quả dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2019 - 30 20

(theo kịch bản kinh tế phương án cao)

th y s n m i v - D ch

Qu n lý - Tiêu dùng

Các ho t

ng khác

Hình 4.8 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện năng tiêu thụ giai đoạn 201 –9 2030

(kịch bản kinh tế phương án cao)

So sánh kết quả dự báo của 3 kịch bản kinh tế ta có:

-

-

Bảng 4.13 Kết quả dự báo nhu cầu điện năng của 3 kịch bản kinh tế 2019

Nhận xét:

Qua hình 4.9

s

19 2030 Bảng 4.14 Tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện năng giai đoạn 2019 -2030

ST

A (GWh) % (GWh)A % (GWh)A %

1 Công nghi p -Xây d ng 1722,30 2,61 3308,96 11,50 5701,80 11,50

2 Nông lâm nghi p, th y s n 24,51 18,98 47,55 8,68 66,32 5,96

3 D ch v i - 77,16 25,48 170,90 11,23 279,89 9,26

4 Qu n lý - Tiêu dùng 569,01 7,70 879,64 7,43 1253,09 7,28

9 2030

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Trong uận văn đã dùng hai phương pháp dự báo: hứ nhất là phương pháp

đa hồi quy sử dụng phần mềm Simple_E làm công cụ dự báo và thứ hai là phương

pháp ngoại suy để kiểm chứng

Dự báo nhu cầu điện năng theo 3 kịch bản kinh tế (cơ sở, cao và thấp) cho các ngành: Công nghiệp, Dân dụng, Dịch vụ hương mại, Nông nghiệp bằng phần -T

mềm Simple_E theo 2 biến ( ân sốD vàGDP) Kết quả là nhu cầu điện năng của các

ngành tăng theo xu hướng hàm mũ và đều tin cậy khi kiểm định Xu hướng nhu cầu tiêu thụ điện các ngành tăng theo hàm mũ và các ngành ông nghiệp, ân dụng C D

vẫn chiếm tỷ lệ đáng kể trong tổng điện thương phẩm

Phương pháp đa hồi quy với phần mềm Simple_E làm công cụ dự báo đơn giản và dễ thực hiện Hơn nữa phần mềm Simple_E có rất nhiều ưu việt khác (như

trình bày trong phần giới thiệu ở chương 3)

So sánh kết quả dự báo của 2 phương pháp trên với điện năng sử dụng thực tế cho thấy mức độ chênh lệch là không lớn, nhất là các năm đầu Sau đó mức độ chênh lệch tăng lên Nhưng việc dự báo dài hạn thì không thể tránh khỏi sai số, bởi vậy kết quả này sẽ có ý nghĩa hoạch định cho tương lai

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1.`Kết luận

l

Trong

_pháp n

T ÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

-

-Học viên: Nguyễn Hoàng Linh – Mã số CB 170 171 - Lớp 1 KTĐHTĐ 7

Bảng 1.1: Số liệu đầu vào 2005 - 2018