BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI HỆ THỐNG ĐIỆN VIỆT NAM DÀI HẠN VÀ NGẮN HẠN

Phụ tải của hệ thống điện là hàm số phụ thuộc vào thời gian t, phụ thuộc vào thông số chế độ tần số và modul điện áp thông qua những đặc tính thống kê. Để dự báo phụ tải cần phải mô tả những thông số phụ tải đã có bằng một hoặc nhiều hàm số nào đó. Những hàm số này mô tả dãy thông số quan sát một cách gần đúng.

Vietnam-LoadForecast 1 BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI DÀI HẠN VÀ NGẮN HẠN TẠI VIỆT NAM Vietnam-LoadForecast 2 MỤC LỤC 1 GIỚI THIỆU CHUNG 1 2 DỰ BÁO PHỤ TẢI DÀI HẠN 7 2.1 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT THỐNG KÊ 7 2.1.1 Định nghĩa cổ điển của xác suất 7 2.1.2 Định nghĩa thống kê của xác suất 7 2.1.3 Kỳ vọng toán học (vọng số) 8 2.1.4 Phương sai 8 2.1.5 Dãy phân phối thống kê 9 2.2 MÔ HÌNH TOÁN 10 2.2.1 Đặt bài toán 10 2.2.2 Dự báo phụ tải bằng xử lý ý kiến chuyên gia 10 2.2.3 Dự báo phụ tải bằng phân tích Furie 11 2.2.4 Dự báo phụ tải điện bằng mô hình tự hồi quy 11 2.2.5 Lựa chọn mô hình tính toán 12 1. Lựa chọn các yếu tố độc lập 13 2. Xử lý dãy số liệu ban đầu 14 3. Lựa chọn dạng hàm số 14 2.3 DỰ BÁO PHỤ TẢI HỆ THỐNG ĐIỆN VIỆT NAM 14 3 DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN 16 3.1 TẦM QUAN TRỌNG 16 3.2 PHƯƠNG HƯỚNG NGHIÊN CỨU DỰ BÁO PHỤ TẢI 17 3.3 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN PHỤ TẢI HTĐ VIỆT NAM 19 3.3.1 Thứ của ngày trong tuần: 19 3.3.2 Thời tiết trong ngày 20 3.3.3 Ngày đặc biệt trong năm 20 3.3.4 Truyền hình trực tiếp các sự kiện thể thao văn hoá 20 3.3.5 Kế hoạch sửa chữa lớn trong ngày có cắt điện phụ tải 21 3.4 DỰ BÁO NGẮN HẠN PHỤ TẢI HTĐ VIỆT NAM 21 3.4.1 Sơ đồ quá trình dự báo phụ tải: 21 3.4.2 Mô tả sơ đồ quá trình thực hiện: 22 Vietnam-LoadForecast 3 1 GIỚI THIỆU CHUNG Phụ tải của hệ thống điện là hàm số phụ thuộc vào thời gian t, phụ thuộc vào thông số chế độ - tần số và modul điện áp thông qua những đặc tính thống kê. Đặc tính ngẫu nhiên của phụ tải được xác định qua hai yếu tố: - Tính ngẫu nhiên của chính các phụ tải - Tính ngẫu nhiên và tính chu kỳ trong hoạt động của con người trong một khoảng thời gian (ngày, tuần, tháng, năm, ). Đặc điểm này tạo nên tính chu kỳ trong biến đổi của phụ tải, cho phép dự báo phụ tải với một mức độ chính xác tương đối cao. 66.41 72.42 89.38 98.41 105.90 130.82 0 20 40 60 80 100 120 140 2000 2001 2002 2003 2004 2005 triệu kWh Sản lượng trung bình ngày tháng 1 qua các năm (MWh) Vietnam-LoadForecast 4 Chu kỳ tính toán T được xác định bằng các quy luật khách quan tiêu thụ điện năng. Những quy luật này được xác định bằng một loạt các yếu tố: - thiên văn - chu kỳ quay của trái đất, mùa trong năm - xã hội - tuần 7 ngày với các ngày làm việc và ngày nghỉ hoặc ngày lễ, sinh hoạt trong ngày - 8 giờ làm việc, những giờ nghỉ, chương trình TV, v.v - thời tiết - nhiệt độ không khí, nắng mưa. Tương tự như vậy chu kỳ T có thể lấy từ chu kỳ hoạt động của con người: ngày đêm, tuần, tháng, năm. Tuy nhiên không thể coi một chu kỳ nào trong những chu kỳ trên là lặp lại của những chu kỳ trước: do sự tăng trưởng của phụ tải theo thời gian do những biến đổi bất thường của phụ tải v.v Qua đồ thị trên có thể thấy rõ tăng trưởng của phụ tải qua các năm có tốc độ khác nhau. 7.61% 10.10% 9.06% 23.53% 23.42% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 2001/2000 2002/2001 2003/2002 2004/2003 2005/2004 Tốc độ tăng trưởng của phụ tải trung bình tháng 1 qua các năm Vietnam-LoadForecast 5 Để dự báo phụ tải cần phải mô tả những thông số phụ tải đã có bằng một hoặc nhiều hàm số nào đó. Những hàm số này mô tả dãy thông số quan sát một cách gần đúng. Sai số tiệm cận hóa thông số quan sát thành hàm số được đánh giá khi tính giá trị của hàm số theo chính những đối số đó. Những sai số này có thể coi là ngẫu nhiên vì chúng không phụ thuộc vào đối số của hàm số. Phương trình mô tả dãy thông số quan sát không phải là một quan hệ hàm số mà là quan hệ hồi quy do đó được gọi là phương trình hồi quy. Những điểm nêu trên cho phép dẫn đến mô hình tổng quát dự báo phụ tải như sau: P(t) = f (Pnam (t), Pthang (t), Pngay (t), Pgio(t)) + DP(t) Trong đó Pnam (t), Pthang (t), Pngay (t), Pgio (t) tương ứng là phụ tải trung bình năm, tháng, ngày, giờ theo t; DP(t) - phần sai số. Dưới đây là đồ thị phụ tải trung bình tháng 01 của ba năm 2003, 2004, 2005. 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 MW 01/2003 01/2004 01/2005 Đồ thị phụ tải trung bình 24 giờ tháng 01 các năm 2003, 2004, 2005 [MW] Vietnam-LoadForecast 6 0.0000 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 MW 01/2003 01/2004 01/2005 Đồ thị phụ tải trung bình 24 giờ tháng 1 các năm 2003, 2004, 2005 [MW] DP(t) thành phần ngẫu nhiên còn lại sau khi trừ bớt đi những thành phần trước đấy. Thành phần này cũng là một giá trị có thể dự báo được. Như vậy sai số dự báo phụ thuộc vào chất lượng của mô hình dự báo phụ tải, nghĩa là tùy theo mô hình tính toán được lựa chọn, tùy theo mức độ chính xác đạt được khi xác định các hệ số của mô hình. Hay nói một cách khác sai số của dự báo phụ thuộc vào khả năng của mô hình tính toán có thể mô tả diễn biến của phụ tải chính xác đến mức nào. Khi xây dựng mô hình tính toán, nếu có thể xác định mối liên quan của sai số DP(t) ở những thời điểm khác nhau hoặc liên quan đến một đại lượng khác, tức là sai số mang tính chất hệ thống, thì sau khi xác định sai số ở một thời điểm nào đó có thể ước lượng được sai số trong tương lai. Sai số này còn có thể gọi là sai số tính toán hoặc sai số tương đối. Phân biệt với sai số giữa dự báo và quan sát còn có thể gọi là sai số thực tế hoặc sai số tuyệt đối. Vietnam-LoadForecast 7 Nếu không ước lượng được sai số dự báo thì khó có thể tăng được độ chính xác của dự báo. Sai số của dự báo phụ thuộc vào đặc tính của phụ tải, phụ thuộc vào khoảng thời gian đón trước cần tính toán. Phụ tải tương đương cần phải tính dự báo càng lớn (bao gồm nhiều phụ tải nhỏ, có tính chất khác nhau) thì sai số tương đối càng nhỏ. Sai số tính toán theo phần trăm của phụ tải tổng sẽ nhỏ hơn sai số cũng tính theo phần trăm của bất kỳ một phụ tải thành phần nào. Phụ tải công nghiệp thường ít thay đổi trong một chu kỳ và qua các chu kỳ, phụ tải sinh hoạt có thể thay đổi nhiều trong một chu kỳ và ít thay đổi qua các chu kỳ, còn phụ tải điện phục vụ cho giao thông vận tải thật khó có thể dự báo. 2 DỰ BÁO PHỤ TẢI DÀI HẠN 2.1 LÝ THUYẾT XÁC SUẤT THỐNG KÊ 2.1.1 Định nghĩa cổ điển của xác suất Xác suất của sự kiện A trong phép thử là tỷ số giữa số trường hợp thuận lợi cho việc xuất hiện A trên tổng số trường hợp đồng khả năng có thể xảy ra trong phép thử ấy n m AP )( = (Số trường hợp thuận lợi)/(Số trường hợp đồng khả năng) Cách xây dựng xác suất theo quan niệm đồng khả năng căn cứ vào tính đối xứng hoàn toàn của phép thử rất thông dụng trong một thời gian dài. Quan niệm xác suất theo lối đồng khả năng có ưu điểm là tự nhiên đơn giản, gần với trực quan. Tuy nhiên cần chú ý là công thức trên chỉ có thể áp dụng cho phép thử trong đó các kết cục là đồng khả năng và số kết cục là hữu hạn mà thôi. 2.1.2 Định nghĩa thống kê của xác suất Khái niệm cơ bản để dẫn đến định nghĩa mới này là tần suất. Nếu tiến hành n phép thử lần lượt trong mỗi phép thử sự kiện A có thể xuất hiện hoặc không xuất hiện, thì tỷ số giữa số phép thử trong đó A xuất hiện trên tổng số Vietnam-LoadForecast 8 các phép thử được tiến hành được gọi là tần suất của sự kiện A trong loạt phép thử đó. N M AW N )( Trong đó: M - số lần xuất hiện sự kiện A N - tổng số phép thử được tiến hành Xác suất của sự kiện được xác định bởi giá trị ổn định của tần suất khi số phép thử khá lớn. Xác định xác suất theo thống kê được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành khoa học kỹ thuật. 2.1.3 Kỳ vọng toán học (vọng số) Kỳ vọng toán học của biến ngẫu nhiên rời rạc X là một số được xác định bằng biểu thức:    k i ii pxXE 1 )( Trong đó i p là xác suất của sự kiện X = i x Nếu X là biến ngẫu nhiên liên tục có mật độ phân phối f(x) thì kỳ vọng toán học được xác định như sau:     dxxxfXE )()( Từ biểu thức định nghĩa có thể thấy kỳ vọng toán của biến ngẫu nhiên thể hiện giá trị trung bình của nó. Nếu tiến hành phép thử biến ngẫu nhiên với số lượng lớn thì giá trị trung bình thu được sẽ chênh lệch rất nhỏ so với kỳ vọng toán. 2.1.4 Phương sai Ngoài kỳ vọng toán đặc trưng cho giá trị trung bình của biến số ngẫu nhiên, giá trị phương sai đặc trưng cho mức độ phân tán của biến số ngẫu nhiên cũng rất quan trọng và hay được sử dụng. Vietnam-LoadForecast 9 Tương tự như trên biến số ngẫu nhiên X có kỳ vọng toán là a. Hiệu số aX  là độ lệch của X so với kỳ vọng của nó. Tuy nhiên để tránh sự triệt tiêu nhau của các giá trị âm dương phải sử dụng biểu thức 2 )( aXE  làm số đo mức độ phân tán. Định nghĩa 1: Phương sai của biến ngẫu nhiên là kỳ vọng toán của bình phương độ lệch 2 )()( aXEXD  Định nghĩa 2: Độ lệch quân phương của biến số ngẫu nhiên là căn bậc hai của phương sai: )()( XDX   Phương sai và độ lệch quân phương cho ta thấy mức độ phân tán của các giá trị của biến số ngẫu nhiên xung quanh kỳ vọng toán của nó. 2.1.5 Dãy phân phối thống kê Giả sử tiến hành n lần quan sát trên n phần tử của tập hợp, kết quả thấy tiêu chuẩn X lấy n1 lần giá trị X1, n2 lần có giá trị X2, , nk lần có giá trị Xk, trong đó:    K i i nn 1 và k xxx  21 Lập thành bảng gồm hai hàng, trên là giá trị Xi, dưới là các tần suất của các sự kiện X = xi n n w i i  X x1 x2 xk W w1 w2 wk Bảng này chính là dãy phân bố thống kê. Vietnam-LoadForecast 10 Có thể thấy ngay:    K i k ki n n n n n n wwww 1 21 21 1 Hàm phân phối thống kê: Trên dãy phân phối thống kê của tiêu chuẩn X, n là số lượng mẫu thử, nx là số lần quan sát thấy giá trị của X nhỏ hơn x. Vậy tần suất của sự kiện (X < x) sẽ là n n x Ký hiệu F(x) = W(X<x) = n n x F(x) được gọi là hàm phân phối thống kê hay là hàm tích lũy thực nghiệm. 2.2 MÔ HÌNH TOÁN 2.2.1 Đặt bài toán Cho dãy thông số phụ tải điện quan sát trong khoảng thời gian N năm. Cần dự báo dãy thông số phụ tải điện trong khoảng thời gian tính toán M năm. 2.2.2 Dự báo phụ tải bằng xử lý ý kiến chuyên gia Theo cách tính này phụ tải của hệ thống điện tính theo thời gian t có thể viêt: X(t) = X1 (t) + X2 (t) + X3 (t) + DP(t) Trong đó X1 (t) là phụ tải hoàn toàn do yêu cầu đột xuất, X2 (t) là phụ tải tối thiểu phải đảm bảo, X3 (t) là phụ tải ngẫu nhiên có tính chất xác xuất và DP(t) là phần sai số của mô hình. Theo mô hình tính toán này người làm công tác điều độ do kinh nghiệm nghề nghiệp đã nắm chắc được X2 (t), do được thông báo kịp thời những yêu cầu phụ tải đột xuất, biết được X1 (t), và bằng phương pháp xử lý thống kê các số liệu quá khứ, kết hợp với kinh nghiệm có thể xác định được X3 (t) và từ đó xây dựng được toàn bộ biểu đồ phụ tải. [...]... nhất là đối với phụ tải hệ thống điện miền Bắc và miền Nam Nhiệm vụ của bài toán dự báo phụ tải điện là xác định đường cong biến thiên của đồ thị phụ tải ngày Tùy theo nhu cầu có thể xác định đồ thị phụ tải ngày tiếp theo, đồ thị phụ tải của 7 ngày trong một tuần, đồ thị phụ tải của ngày điển hình trong tuần, đồ thị phụ tải của ngày điển hình trong tháng v.v Những bước chính dự báo phụ tải điện có thể... như sau: - Dựa vào tập hợp số liệu quan sát xác định qua luật biến thiên của phụ tải, từ đó xây dựng đồ thị phụ tải ngày điển hình và các quy luật ảnh hưởng đến dạng đồ thị này - Vào thời điểm dự báo đã có dự báo phụ tải và phụ tải của thời điểm trước đó, dựa vào sai lệch giữa quan sát và dự báo có thể hiệu chỉnh lại dạng đồ thị phụ tải điển hình và các hệ số của phương trình hồi quy - Dựa vào quan sát... có rất nhiều các mô hình toán học áp dụng cho dự báo Cũng như các dự báo khác, dự báo phụ tải ngày cũng phải dựa vào số liệu thống kê, phân tích và áp dụng thuật toán để xác định mối quan hệ giữa phụ tải và các yếu tố ảnh hưởng, từ đó dự báo phụ tải dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đó 17 Vietnam-LoadForecast Trước đây, các mô hình toán học truyền thống hay được áp dụng cho dự báo như: hồi qui tuyến tính... trong ngày có cắt điện phụ tải Hiện nay, nhiều kế hoạch sửa chữa lớn như cải tạo các trạm biến áp 220kV, cắt điện đường dây đang vận hành để kéo đường dây mới vẫn phải cắt phụ tải diện rộng Dự báo phụ tải những ngày này phải xác định phụ tải giảm do ngừng cung cấp điện 3.4 DỰ BÁO NGẮN HẠN PHỤ TẢI HTĐ VIỆT NAM Sử dụng chương trình dự báo phụ tải ngắn hạn theo mô hình nơron nhân tạo tự xây dựng 3.4.1 Sơ... đồ quá trình dự báo phụ tải: Huấn luyện chương trình dự báo phụ tải Theo dõi thông tin về thời tiết Chọn phụ tải mẫu Dự báo phụ tải theo nhiệt độ Hiệu chỉnh lại biểu đồ phụ tải Xuất kết kết quả Đánh giá quả và Kiểm tra côngUC Web dựbố 1 báo 21 Vietnam-LoadForecast 3.4.2 Mô tả sơ đồ quá trình thực hiện: 1 Huấn luyện chương trình dự báo phụ tải: Thực hiện huấn luyện chương trình dự báo phụ tải để chương... dự báo (thứ trong tuần, ngày lễ tết, ngày có sự kiện văn hoá, chính trị lớn…) Ngày, tuần được lấy làm mẫu cũng không được có những biến động lớn (sự cố lớn…) 4 Dự báo phụ tải theo nhiệt độ: Nhập nhiệt độ dự báo và phụ tải mẫu vào chương trình dự báo phụ tải Chương trình dự báo phụ tải (mạng nơ ron) sẽ đưa ra biểu đồ phụ tải cho ngày, tuần theo từng giờ 5 Hiệu chỉnh lại biểu đồ phụ tải: Dự báo phụ tải. .. số nước phát triển trong dự báo phụ tải Nghiên cứu phương pháp dự báo phụ tải ngày là nghiên cứu và áp dụng các phương pháp toán học để tìm quan hệ giữa phụ tải ngày và các yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến phụ tải ngày Thuật toán áp dụng cho dự báo phụ tải theo nhiệt độ phải dựa trên dự báo thời tiết ngày hôm sau gồm các thông tin như : 18 Vietnam-LoadForecast nhiệt độ cao nhất và thấp nhất trong ngày,... trên lưới điện và đánh giá mức độ an toàn hệ thống điện (HTĐ) đều đòi hỏi phải có dự báo phụ tải chính xác Sai số lớn trong dự báo phụ tải dẫn đến tăng giá thành vận hành Phụ tải dự báo cao hơn thực tế sẽ làm chi phí tăng lên do việc huy động không cần thiết các nguồn điện dự phòng đắt tiền Phụ tải dự báo thấp hơn thực tế sẽ dẫn đến kết quả nguồn dự phòng thấp, giảm độ an toàn cung cấp điện, có thể... đột biến mà người ta đã dự báo (dự báo thời tiết) 15 Vietnam-LoadForecast 3 DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN 3.1 TẦM QUAN TRỌNG Dự báo phụ tải ngắn hạn (dự báo trước một giờ, một ngày hoặc một tuần) đóng một vai trò quan trọng trong vận hành, lập phương thức ngày và phương thức tuần Những phương thức vận hành cơ bản trong ngày như huy động nguồn, phối hợp thủy điện và nhiệt điện, truyền tải công suất giữa các... có được vào thời điểm tính toán xác định nốt phụ tải của chu kỳ hiện tại Nếu cần xác định phụ tải của ngày tiếp theo thì theo phụ tải quan sát được ở giờ tính toán để điền đầy phụ tải của ngày hôm đó rồi xác định phụ tải của ngày hôm sau, nếu cần xác định phụ tải điển hình của tháng thì theo phụ tải có đến ngày làm dự báo xác định phụ tải điển hình của tháng hiện tại rồi theo đó xác định phụ tải của . Vietnam- LoadForecast 1 BÀI TOÁN DỰ BÁO PHỤ TẢI DÀI HẠN VÀ NGẮN HẠN TẠI VIỆT NAM Vietnam- LoadForecast 2 MỤC LỤC 1 GIỚI THIỆU CHUNG. NAM 21 3.4.1 Sơ đồ quá trình dự báo phụ tải: 21 3.4.2 Mô tả sơ đồ quá trình thực hiện: 22 Vietnam- LoadForecast 3 1 GIỚI THIỆU CHUNG Phụ tải của hệ thống điện là hàm số phụ thuộc vào. 66.41 72.42 89.38 98.41 105.90 130.82 0 20 40 60 80 100 120 140 2000 2001 2002 2003 2004 2005 triệu kWh Sản lượng trung bình ngày tháng 1 qua các năm (MWh) Vietnam- LoadForecast 4 Chu kỳ tính toán T được xác định bằng các quy luật khách quan tiêu thụ