Dự báo nhu cầu điện năng thành phố hà nội giai đoạn 2014 - 2018

Dự báo nhu cầu điện năng thành phố hà nội giai đoạn 2014 - 2018

LỜI MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài

Trong cuộc sống hàng ngày cũng như trong sản xuất, điện năng đóng vai trò hết sức quan trọng, muốn nền kinh tế phát triển thì ngành điện phải đi trước một bước Như vậy, điện năng như một nguồn động lực để thúc đẩy sự phát triển của các ngành kinh tế Điện năng vừa là một ngành sản xuất, vừa là ngành kết cấu hạ tầng cho toàn bộ nền kinh tế xã hội và cũng là một tiêu chí quan trọng để đánh giá

sự phát triển của một quốc gia Để phù hợp với xu thế phát triển chung của toàn xã hội, ngành điện đã luôn cố gắng đáp ứng đủ nhu cầu điện năng, nâng cao chất lượng điện năng, đảm bảo an toàn trong sản xuất và cung cấp, đa dạng nguồn phát, giảm thiểu sự cố và thiếu điện trong giờ cao điểm, tiết kiệm điện năng và thực hiện tốt vấn đề môi trường Do đó, dự báo nhu cầu điện năng càng chính xác bao nhiêu thì càng đem lại hiệu quả cao cho ngành điện nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung

Mặc dù cũng bị tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu, kinh tế Việt Nam trong những năm gần đây vẫn tăng trưởng cao Tốc độ tăng trưởng điện năng của toàn quốc hiện vẫn giữ ở mức tăng gấp hai lần tốc độ tăng trưởng GDP, đó là sức ép rất lớn đối với ngành công nghiệp điện Việc dự báo nhu cầu điện năng cho toàn quốc, các miền, các tỉnh là khâu hết sức quan trọng trong việc xác lập các chương trình phát triển nguồn, lưới điện của toàn hệ thống và của từng tỉnh

Do quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa nhanh trong vòng mười năm trở lại đây, thành phố Hà Nội đang phải đối diện với những vấn đề của một đô thị lớn có mức tăng trưởng kinh tế tương đối nhanh và dân số ngày một tăng lên Sự tăng trưởng nhanh về kinh tế cũng như dân số là vấn đề chính dẫn đến sự gia tăng nhu cầu tiêu thụ điện năng của thành phố hiện nay, cùng với đó là nguy cơ quá tải điện trên diện rộng Nếu tình trạng quá tải này không được cải thiện bằng cách xây dựng

và đưa vào các máy biến áp mới thì rất có thể trong mùa nắng nóng sẽ xảy ra tình trạng Hà Nội phải cắt điện luân phiên khi cả nước vẫn đủ điện Các khu vực bị cắt điện lại là trung tâm Hà Nội, quận Long Biên và các huyện Đông Anh, Từ Liêm, Gia Lâm Nhu cầu điện tăng cao làm tăng mức độ rủi ro cho hệ thống điện nói riêng

và cho toàn bộ nền kinh tế nói chung Là công dân đang sinh sống, học tập và làm việc tại thành phố Hà Nội, hằng ngày chúng ta đang phải đối diện với những vấn đề thiết thực trên, em đã vận dụng những kiến thức cơ bản đã tích lũy trong quá trình rèn luyện và học tập tại trường Đại học Điện lực để dự báo nhu cầu điện năng

phân phối nguồn hợp lý, cung cấp đủ nhu cầu điện năng, kế hoạch sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả cho toàn thành phố Hà Nội, không để xảy ra tình trạng thiếu điện trong giờ cao điểm

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Đồ án này xem xét đến mối quan hệ của các yếu tố

như GDP của từng ngành, giá điện năng theo từng ngành, dân số, với nhu cầu tiêu thụ điện năng của ngành Khi các yếu tố đó thay đổi thì sẽ tác động đến nhu cầu tiêu thụ điện năng của ngành làm cho nhu cầu thay đổi đáng kể

- Phạm vi nghiên cứu: Đồ án này thực hiện dự báo nhu cầu điện năng cho

thành phố Hà Nội trong giai đoạn 2014-2018 Để đưa ra được mô hình dự báo nhu cầu hợp lý nhất thì cần phải thông qua các kiểm định mô hình, đánh giá mức độ phù hợp, sai số của mô hình, so sánh kết quả dự báo rồi đi đến kết luận

4 Giới hạn của đề tài

- Chuỗi số liệu quá khứ bị giới hạn: chỉ có thể xem xét trong giai đoạn nền kinh tế của Việt Nam tương đối ổn định: 1995-2013

- Giá điện năng sử dụng trong đồ án không phải là giá thực (giá đã có sự trợ giá của nhà nước)

5 Phương pháp nghiên cứu

Trong đồ án này, em có trình bày một số phương pháp sử dụng trong dự báo, cũng như những tiêu chuẩn để đánh giá mô hình Phương pháp trọng tâm trong đồ

án được dùng để dự báo đó là phương pháp hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ thuộc của biến nhu cầu điện năng với các biến độc lập như GDP, dân số, giá điện

Em dựa vào những số liệu đã thu thập được và sử dụng phần mềm EVIEWS để đưa

ra mô hình dự báo phù hợp nhất

6 Đóng góp của đồ án

Dự báo nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018 là một khâu quan trọng trong quản lý kinh tế nói chung và trong quy hoạch hệ thống điện nói riêng Đồ án này góp phần tìm hiểu tình hình phát triển kinh tế xã hội cũng như thực trạng tiêu thụ điện năng của thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013 Dựa vào chuỗi

dữ liệu quá khứ sử dụng phương pháp hồi quy để xây dựng mô hình dự báo cho từng ngành kinh tế của thành phố Hà Nội, đưa ra kết quả dự báo cho từng ngành kinh tế của Hà Nội nói riêng và của toàn thành phố Hà Nội nói chung Từ đó làm nền tảng cho phân tích dự báo và có những quyết sách phù hợp, hiệu quả, thúc đẩy tăng trưởng

7 Kết cấu của đồ án

Nội dung của đồ án ngoài những phần mở đầu, mục lục, tài liệu tham khảo, bao gồm những phần chính sau:

Chương 1: Cơ sở lý thuyết về dự báo nhu cầu điện năng

Chương 2: Tổng quan về nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội

Chương 3: Dự báo nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018

Do thời gian tìm hiểu ngắn cũng như kiến thức còn hạn hẹp, nên đồ án của em còn thiếu sót Kính mong sự góp ý, giúp đỡ của các thầy, cô giáo và các bạn để đồ

án của em được hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

LỜI CẢM ƠN

Kính gửi các thầy giáo, cô giáo !

Trong suốt quá trình học tập, rèn luyện dưới mái trường Điện Lực em đã được

sự quan tâm tạo điều kiện của các thầy, cô giáo trong Ban lãnh đạo nhà trường, được các thầy, cô giáo khoa Quản lý Năng lượng, các tổ bộ môn của trường đã cung cấp, truyền đạt và chỉ bảo nhiệt tình tất cả những kiến thức nền tảng và chuyên môn quý giá

Kết thúc khóa học, em đã được nhà trường và khoa Quản lý Năng lượng cho phép em làm đồ án tốt nghiệp Nội dung trong đồ án là một phần kết quả của những kiến thức mà em đã tiếp thu được từ các thầy, cô giáo giảng dạy trong suốt thời gian qua Với nội dung và phương pháp nghiên cứu đồ án của em còn thiếu sót cần phải tiếp tục bổ sung, nghiên cứu hoàn chỉnh để đạt được kết quả tốt hơn nữa Vì vậy,

em rất mong nhận được sự góp ý, chỉ dạy của các thầy, cô giáo cùng với sự trao đổi

ý kiến của các bạn sinh viên để đồ án của em được hoàn thành tốt nhất

Đồ án của em được thực hiện và hoàn thành, em xin trân trọng cảm ơn các thầy, cô giáo trong Ban lãnh đạo nhà trường, các thầy, cô giáo trong khoa Quản lý Năng lượng Đặc biệt, em trân trọng gửi lời cảm ơn tới cô giáo - Th.S Nguyễn Thị Như Vân - giảng viên khoa Quản lý Năng lượng đã tận tình hướng dẫn giúp đỡ em trong quá trình thực hiện đề tài

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 10 tháng 01 năm 2013 Sinh viên thực hiện

Lê Hoàng Hiệp

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

KHOA QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

Họ và tên giảng viên hướng dẫn: Th.S NGUYỄN THỊ NHƯ VÂN

Họ và tên sinh viên: LÊ HOÀNG HIỆP

Tên đề tài: Dự báo nhu cầu điện năng Thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018

Tính chất đề tài:

………

………

NỘI DUNG VÀ NHẬN XÉT: 1 Tiến trình thực hiện đồ án: ………

………

………

………

………

2 Nội dung cơ sở của đồ án: - Cơ sở lý thuyết: ………

………

………

………

………

- Các số liệu, tài liệu thực tế: ………

………

………

………

………

………

Phương pháp và mức độ giải quyết các vấn đề: ………

………

………

………

………

………

………

3 Hình thức của đồ án: - Hình thức trình bày: ………

………

………

………

- Kết cấu đồ án: ………

………

………

4 Những nhận xét khác: ……… ………

………

………

………

ĐÁNH GIÁ CHUNG: Xếp loại:……

Điểm :……

Hà Nội, ngày … tháng 01 năm 2013

TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

KHOA QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN

Họ và tên giảng viên hướng dẫn: Th.S NGUYỄN THỊ NHƯ VÂN

Họ và tên sinh viên: LÊ HOÀNG HIỆP

Tên đề tài: Dự báo nhu cầu điện năng Thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018

Tính chất đề tài:

………

………

………

I NỘI DUNG VÀ NHẬN XÉT: 1 Nội dung đồ án: ………

………

………

………

………

………

………

………

………

2 Hình thức đồ án: ………

………

………

………

………

………

………

………

………

………

3 Những nhận xét khác:

………

………

………

………

………

………

………

Hà Nội, ngày … tháng 01 năm 2013 GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU………

LỜI CẢM ƠN………

DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ, HÌNH……… 2

KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT……… 5

CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG… 6 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ DỰ BÁO 6

1.1.1 Dự báo là gì ? 6

1.1.2 Vai trò và ý nghĩa của dự báo 6

1.1.3 Các bước dự báo 7

1.1.4 Các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng 8

1.1.4.1 Phương pháp ngoại suy 9

1.1.4.2 Phương pháp hồi quy 10

1.1.4.3 Phương pháp hệ số đàn hồi thu nhập 11

1.1.4.4 Phương pháp chuyên gia 12

1.1.4.5 Phương pháp mạng neural nhân tạo 12

1.2 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO HỒI QUY TUYẾN TÍNH 13

1.3 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU PHỤ TẢI ĐIỆN 18

1.3.1 Giá điện 18

1.3.2 Cơ cấu phụ tải điện 21

1.3.3 Tập quán sinh hoạt 22

1.3.4 Điều kiện tự nhiên 22

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CỦA THÀNH PHỐ HÀ NỘI……… 23

2.1 TỔNG QUAN VỀ NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH PHỐ HÀ NỘI 23

2.1.1 Điều kiện tự nhiên và tài nguyên thiên nhiên 23

2.1.2 Khái quát về tình hình phát triển kinh tế - xã hội Thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013 24

2.1.2.1 Tình hình kinh tế của Hà Nội giai đoạn 1995-2013 24

2.1.2.2 Tình hình dân số Hà Nội giai đoạn 1995-2013 27

2.1.2.3 Định hướng phải triển kinh tế của Hà Nội trong giai đoạn tới 28

2.2 Thực trạng tiêu thụ điện năng Thành phố hà nội giai đoạn 1995-2013 31

2.2.1 Điện năng tiêu thụ theo thời gian của Thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013 31

2.2.2 Điện năng tiêu thụ theo ngành 34

CHƯƠNG III : DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH PHỐ HÀ NỘI

GIAI ĐOẠN 2014-2018……… 39

3.1 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH PHỐ HÀ NỘI GIAI ĐOẠN 2014-2018 39

3.1.1 Lý do lựa chọn phương pháp 39

3.1.2 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội 39

3.1.3 Phân tích mô hình dự báo 40

3.2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO 46

3.2.1 Công nghiệp 46

3.2.2 Nông nghiệp 51

3.2.3 Dân dụng – sinh hoạt 56

3.2.4 Thương mại – Dịch vụ 60

3.2.5 Ngành Khác 65

3.3 LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO 71

3.4 KẾT QUẢ DỰ BÁO 75

KẾT LUẬN……… 77

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO……… 78

DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ, HÌNH

Hình 1.1 Sơ đồ các bước dự báo…… ……….8

Hình 1.2: Các bước dự báo bằng phương pháp hồi quy……… 15

Bảng 1.3:Giá điện áp dụng cho điện sinh hoạt của Bộ công thương ban hành tháng 7/2013 ………20

Bảng 1.4 : Bảng giá áp dụng cho các ngành sản xuất……….20

Bàng 1.5 : Giá bán lẻ điện cho bơm nước tưới tiêu……….21

Bảng 1.6 : Bảng giá bán lẻ điện cho đơn vị kinh doanh……….………….21

Hình 1.7 : Cơ cấu tiêu thụ điện năng 6 tháng đầu năm 2013 – EVN……… 22

Hình 2.1: Bản đồ Thành phố Hà Nội……….……….……….25

Bảng 2.2:Tổng sản phẩm quốc nội ( GDP ) của Hà Nội phân theo các ngành kinh tế ……….……….……….……….……….……… 26

Hình 2.3: Đồ thị biểu diễn tang trưởng GDP theo các thành phần kinh tế giai đoạn 1995-2013……….……….……….……….………27

Hình 2.4: Cơ cấu GDP theo các thành phần kinh tế năm 1995 và 2013…………27

Bảng 2.5 : Dân số và tốc độ tang trưởng dân số giai đoạn 1995-2013 ………… 28

Hình 2.6: Biểu đồ thể hiện dân số và tốc độ tang trưởng dân số thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013……….……….……….……….………29

Bảng 2.7: Tóm tắt chỉ tiêu phát triển kinh tế - xã hội giai đoạn 2011-2015………32

Bảng 2.8: Tình hình tiêu thụ điện năng của HàNội giai đoạn 1995 – 2013………33

Hình 2.9: Điện năng tiêu thụ của thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013……….34

Hình 2.10 : Tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội giai đoạn 1995 – 2013 ……….……….……….……….……….…………34

Bảng 2.11: Tiêu thụ điện năng theo ngành của Hà Nội giai đoạn 1995 -2013……36

Hình 2.12: Đồ thị biểu diễn tiêu thụ điên năng của thành phố Hà Nội theo từng ngành kinh tế giai đoạn 1995 - 2013 ……….…… 37

Hình 2.13: Đồ thị biểu diễn thay đổi tỷ trọng tiêu thụ điện năng giai đoạn 1995-2013……….……….……….……….……….…………37

Hình 2.14: Cơ cấu tiêu thụ điện năng theo các thành phần kinh tế năm 1995 và 2013……….……….……….……….……….…………39

Bảng 3.1:GDP cho từng ngành kinh tế thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018……….……….……….……….……….…………42

Bảng 3.2: GDP bình quân đầu người của thành phô Hà Nội giai đoạn 2014-2018 43

Bảng 3.3: Giá điện theo từng ngành của thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018 44

Bảng 3.4 : Dân số thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018……….…………44

Bảng 3.5 : Thống kế dữ liệu về nhu cầu phụ tải, GDP và giá điện của các ngành kinh tế……….……….……….……….……….……… 45

Hình 3.6: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp…… 47

Hình 3.7: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp khi đã

bỏ biến PCN và DS……….……….……….………48

Hình 3.8: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp sau khi

bỏ biến PCN, DS và thêm biến trễ ACN(-1) ……….……….…………49

Hình 3.9: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành công nghiệp…50

Hình 3.10: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành công nghiệp sau

khi bỏ biến PCN……….……….……….……….………51

Hình 3.11: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành nông nghiệp…….53

Hình 3.12: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành nông nghiệp khi đã

bỏ biến DS……….……….……….……….………54

Hình 3.13: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành nông nghiệp.55

Hình 3.14: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành nông nghiệp sau

khi bỏ biến DS……….……….……….……….……….56

Hình 3.15: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành

dân dụng- sinh hoạt……….……….……….……… 57

Hình 3.16: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành dân dụng – sinh

hoạt khi bỏ biến DS……….58

Hình 3.17: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành dân dụng – sinh

Hình 3.22: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành thương mại –

dịch vụ sau khi bỏ biến PDS và GDPTM……… 65

Hình 3.23: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành Khác………… 66

Hình 3.24: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành khác đã loại bỏ biến

GDPK và PK……… 67

Hình 3.25: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành khác……… 68

Hình 3.26: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành khác khi bỏ biến

DS và PK………69

Bảng 3.27 :Các mô hình dự báo đã lập được bằng phần mềm EVIEWS………….71

Bảng 3.28: Các hàm dự báo cho giai đoạn 2010-2013 (lấy dữ liệu từ 2000-2009) chạy bằng phần mềm EVIEWS………73 Bảng 3.29: Số liệu dự báo cho giai đoạn 2010-2013………74 Bảng 3.30: Chỉ số MAPE của các ngành……….75 Bảng 3.31 :Các hàm dự báo cho giai đoạn 2014-2018 ( lấy dữ liệu quá khứ giai đoạn 2000-2013)……… 76 Bảng 3.32 : Tính toán kết quả dự báo cho các ngành dựa vào mô hình dự báo đã chọn……… 76 Hình 3.33 : Biểu đồ tăng trưởng nhu cầu điện năng giai đoạn dự báo 2014-2018 77

DDSH: Ngành dân dụng – sinh hoạt

ACN: Nhu cầu điện năng ngành công nghiệp

ANN: Nhu cầu điện năng ngành nông nghiệp

ATM: Nhu cầu điện năng ngành thương mại – dịch vụ

AK: Nhu cầu điện năng ngành khác

ADS: Nhu cầu điện năng ngành dân dụng – sinh hoạt

GDPCN: Tổng sản phảm quốc nội ngành công nghiệp

GDPNN: Tổng sản phảm quốc nội ngành nông nghiệp

GDPTM: Tổng sản phẩm quốc nội ngành thương mại – dịch vụ

GDPDS: Tổng thu nhập bình quân đầu người

GDPK: Tổng thu nhập bình quân ngành khác ( không bao gồm ngành CN, NN, TMDV, DDSH)

PCN: Giá điện ngành công nghiệp

PNN: Giá điện ngành nông nghiệp

PTM: Giá điện ngành thương mại – dịch vụ

PDS: Giá điện ngành dân dụng - sinh hoạt

PK: Giá điện ngành khác

DS: Tổng dân số

CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO NHU CẦU

sẽ xảy ra trong tương lai Dù các định nghĩa có sự khác biệt nào đó, nhưng đều thống nhất cơ bản “dự báo” là bàn về tương lai và nói về tương lai Ngày nay, dự báo là một nhu cầu không thể thiếu được của mọi hoạt động kinh tế - xã hội, khoa học - kỹ thuật, được tất cả các ngành khoa học quan tâm nghiên cứu

1.1.2 Vai trò và ý nghĩa của dự báo

Vai trò của dự báo

- Tương lai là bất định và có nhiều rủi ro nên việc thực hiện dự báo sẽ giúp chúng ta tránh được những rủi ro gây thiệt hại lớn

- Khi thực hiện dự báo có thể tìm ra những cơ hội phát triển mới trong kinh doanh làm tăng lợi nhuận đồng thời cũng tạo được lợi thế cạnh tranh

- Dự báo là công cụ đắc lực trong việc quy hoạch, hoạch định chiến lược và lập kế hoạch

Ý nghĩa của dự báo

- Dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng, qua đó giúp các nhà quản trị chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần thiết để phục vụ cho quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư,

- Dự báo chính xác sẽ làm giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng

và cho toàn bộ nền kinh tế nói chung

- Nhờ có dự báo các chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát triển kinh tế được xây dựng có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả kinh tế cao

- Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển kinh tế, văn hóa xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân

- Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp có khả năng kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của đơn

vị mình nhằm thu được hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất

Bước 2: Xác định biến độc lập, giả thiết mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Cần phải phân tích những biến có ảnh hưởng tới đối tượng dự báo để lựa chọn được những biến có ảnh hưởng mạnh nhất tới đối tượng dự báo thì kết quả dự báo

sẽ có sai số nhỏ Ta phải giả thiết được mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có quan hệ cùng chiều hay ngược chiều để đánh giá mô hình có phù hợp với

lý thuyết kinh tế không

Bước 3: Nghiên cứu và phân tích dữ liệu đã thu thập được theo thời gian của các biến

- Dữ liệu thường được tổng hợp theo cả biến và thời gian, nhưng tốt nhất là thu thập dữ liệu chưa được tổng hợp

Xác định mục tiêu của dự báo

Xác định biến độc lập, giả thiết mối quan

hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Nghiên cứu và phân tích dữ liệu đã thu thậpđược theo thời gian của các biến

Lựa chọn và xây dựng mô hình dự báo

Đánh giá mức độ phù hợp của dự báo

Đánh giá kết quả dự báo Đưa ra kết quả dự báo

- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo để có sự thống nhất về bảng dữ liệu đã thu thập được

- Phân tích số liệu để có hướng dự báo tốt nhất

Bước 4: Lựa chọn và xây dựng mô hình dự báo

Làm sao để quyết định được phương pháp thích hợp nhất cho một tình huống nhất định?

- Loại và lượng dữ liệu thu thập

- Quy luật dữ liệu trong quá khứ

- Tính cấp thiết của dự báo

- Độ dài dự báo

- Kiến thức chuyên môn của người làm dự báo

Bước 5: Đánh giá mức độ phù hợp của dự báo

- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải kiểm định, đánh giá mức độ phù hợp của mô hình trong phạm vi mẫu dữ liệu

- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo

Bước 6: Đưa ra kết quả dự báo

- Kết quả dự báo phải được trình bày rõ ràng những con số được tính toán như thế nào và chỉ ra sự tin cậy của kết quả dự báo

- Trình bày ở cả dạng nói và dạng viết

- Bảng biểu phải ngắn gọn, rõ ràng

- Chuỗi dữ liệu dài có thể trình bày dưới dạng đồ thị

Bước 7: Đánh giá kết quả dự báo

- Trao đổi và hợp tác giữa người sử dụng và người làm dự báo có vai trò rất quan trọng trong việc xây dựng và duy trì quy trình dự báo thành công

- Đánh giá kết quả dự báo để đưa ra những quy hoạch, hoạch định các kế hoạch tốt nhất

1.1.4 Các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng

Hầu hết các bài toán dự báo phụ tải đều dựa trên cơ sở các mô hình toán học hoặc các mô hình thực nghiệm nhằm tìm ra các quy luật biến đổi của phụ tải điện trong chu kỳ xét Kinh nghiệm thực tế cho thấy không có phương pháp dự báo chung cho mọi chu kỳ dự báo Mỗi chu kỳ có những đặc điểm riêng biệt, việc phân tích, đánh giá các phương pháp dự báo nhu cầu phụ tải nhằm tìm ra những phương pháp phù hợp cho mỗi nhu cầu dự báo, mỗi chu kỳ dự báo cụ thể

Hiện nay trong lĩnh vực dự báo phụ tải, phổ biến có các phương pháp dự báo

cơ bản sau:

1.1.4.1 Phương pháp ngoại suy

a) Nội dung phương pháp

Hiểu theo nghĩa rộng nhất thì dự báo bằng phương pháp ngoại suy là nghiên cứu lịch sử phát triển của đối tượng dự báo và chuyển tính quy luật đã được phát hiện trong quá khứ và hiện tại sang tương lai bằng phương pháp chuỗi thời gian Bản chất của phương pháp là việc nghiên cứu lịch sử và nghiên cứu quá trình thay đổi và phát triển của đối tượng dự báo theo thời gian Kết quả việc thu thập dữ liệu một cách liên tục về sự vận động của đối tượng dự báo theo một đặc trưng nào đó thì hình thành một chuỗi dữ liệu theo thời gian.Yêu cầu về dữ liệu chuỗi thời gian của phương pháp là đơn vị đo phải đồng nhất, khoảng cách giữa các thời điểm phải bằng nhau

Ta mô tả khái quát như sau :

f(t+1) : giá trị lý thuyết trên hàm dự báo tại thời điểm (t+1)

 : sai số ngẫu nhiên

b) Ðánh giá phương pháp

Do phương pháp này yêu cầu đối tượng dự báo phát triển tương đối ổn định theo thời gian, những yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến đối tượng dự báo vẫn được duy trì trong tương lai và giả thiết sẽ không có tác động mạnh từ bên ngoài dẫn tới những đột biến trong quá trình phát triển của đối tượng dự báo mà dữ liệu thực tế lại không tránh khỏi vấn đề này nên phương pháp ngoại suy thường có sai số dự báo khá lớn Nguyên nhân chính dẫn đến sai số dự báo là do sự biến động của một số nhân tố liên qua đến quá trình tiêu thụ điện Giá điện là một biến quan trọng tác động đến nhu cầu phụ tải Trong giai đoạn 1974-1983 giá điện đã tăng 4,1%/năm do cuộc khủng hoảng dầu mỏ năm 1973 Giá điện tăng đã làm ảnh hưởng đến nhu cầu điện năng và tác động mạnh đến cấu trúc nền kinh tế nên khi dung phương pháp

DBy

Ở Việt Nam, từ trước đến nay phương pháp ngoại suy được áp dụng không nhiều do thiếu lượng thông tin cần thiết về tiêu thụ điện trong quá khứ Tuy nhiên, trong những năm gần đây với việc áp dụng các phần mềm dự báo như SIMPLE-E, phương pháp ngoại suy đã bắt đầu được sử dụng để tính toán dự báo cho Tổng sơ

đồ VI Ðể có thể áp dụng thuận tiện phương pháp ngoại suy, cần ý thức được tầm quan trọng của thông tin để thu thập và lưu giữ, đồng thời cần phải trang bị các cơ cấu đo cần thiết

1.1.4.2 Phương pháp hồi quy

a) Nội dung phương pháp

Phương pháp này nghiên cứu mối tương quan nhằm phát hiện những quan hệ

về mặt định lượng của các biến số kinh tế dựa vào thống kê toán học Các mối tương quan đó giúp chúng ta xác dịnh được nhu cầu tiêu thụ điện của phụ tải Có hai loại phương trình hồi quy được ứng dụng nhiều trong hệ thống điện: phương trình tuyến tính và phương trình logarit

-Phương trình dạng tuyến tính:

Ðây là dạng phương trình thông dụng nhất, nó cho phép phân tích đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố đối với tham số cơ bản cần xét Dạng của phương trình này biểu diễn như sau:

Trong đó:

n: số quan sát;

a0 , ai: các hệ số hồi quy;

Xi : các biến giải thích độc lập;

Y: biến được giải thích phụ thuộc

-Phương trình dạng luỹ thừa:

b) Đánh giá phương pháp

Ngày nay với sự trợ giúp của máy tính thì các phép toán đó sẽ trở nên đơn giản, vấn đề đặt ra là chúng ta phải có một bộ dữ liệu quá khứ đủ mức tin cậy để xây dựng hàm hồi quy, dựa trên cơ sở xác định phụ tải bằng các phương pháp: dùng phiếu điều tra, phương pháp trực tiếp Kết quả của phương pháp nêu trên xác định

1

n

i i i

được các hệ số hồi quy ai Việc xác định mức tiêu thụ điện được xác định dựa trên

cơ sở của ai và các yếu tố ảnh hưởng khác

1.1.4.3 Phương pháp hệ số đàn hồi thu nhập

a) Nội dung phương pháp

Nhu cầu điện năng được dự báo theo như phương pháp “mô phỏng kịch bản”

hiện đang được áp dụng rộng rãi trong khu vực và trên thế giới

Phương pháp luận dự báo là: trên cơ sở phát triển kinh tế - xã hội trung - dài

hạn, nhu cầu điện năng cũng như nhu cầu tiêu thụ các dạng năng lượng khác mô

phỏng theo quan hệ đàn hồi với tốc độ tăng trưởng kinh tế Phương pháp này thích

hợp với các dự báo trung và dài hạn Ðàn hồi theo thu nhập được xác định như sau:

Trong đó: αET - Hệ số đàn hồi thu nhập;

A% và Y% - Suất tăng tương đối điện năng và GDP;

A: Ðiện năng sử dụng; Y: Giá trị thu nhập GDP;

A và Y - Tăng trưởng trung bình điện năng và thu nhập trong giai đoạn xét

Các hệ số đàn hồi được xác định theo từng ngành và từng miền lãnh thổ Việc

xác định chúng được tiến hành theo chuỗi phân tích quá khứ và có sự tham khảo

kinh nghiệm từ các nước trên thế giới và trong khu vực Ngoài ra, các yếu tố quan

trọng khác tác động đến nhu cầu điện được xét đến là:

- Hệ số đàn hồi giá điện: Khi giá điện tăng lên, một số hộ tiêu thụ sẽ có xu

hướng chuyển sang sử dụng các nhiên liệu năng lượng khác hoặc ngược lại Như

vậy về mặt thị trường, giá cả mỗi loại năng lượng dẫn đến tính cạnh tranh của loại

đó Hệ số phản ánh sự thay đổi nhu cầu điện của một ngành hay khu vực nào đó khi

giá điện thay đổi được gọi là hệ số đàn hồi giá

- Hệ số tiết kiệm năng lượng: tính tới việc áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật,

thực hiện tiết kiệm năng lượng

Hàm số dự báo là hàm tổng hợp, dự báo nhu cầu điện năng toàn quốc được tổ

hợp từ nhu cầu điện năng cho các ngành kinh tế, khu vực dân dụng và từ các vùng

lãnh thổ Ðàn hồi thu nhập và giá biểu thị nhu cầu năng lượng thay đổi do sự thay

đổi giá năng lượng và thu nhập trong mô hình kinh tế lượng

b) Đánh giá phương pháp

Thông thường, các hệ số đàn hồi được xác định bằng các phân tích kinh tế

lượng của các chuỗi dữ liệu theo thời gian trong quá khứ Ðiều này không thể làm

được ở Việt Nam vì các chuỗi dữ liệu theo thời gian này không đủ và ngay cả khi

tác dụng của cách tiếp cận này Vì thế các hệ số đàn hồi dùng trong việc phân tích

dự báo nhu cầu năng lượng thường được lựa chọn bằng cách mô phỏng kinh nghiệm của các quốc gia lân cận ở thời điểm mà họ có các điều kiện và hoàn cảnh tương tự Cách tiếp cận này không phải là dễ dàng vì một số lý do Các ước tính kinh trắc thường là không tin cậy và dễ bị thay đổi tuỳ thuộc vào việc hình thành các quan hệ giữa sử dụng năng lượng và nhu cầu năng lượng cũng như các tập hợp

dữ liệu nhất định đang được nghiên cứu Phương pháp này ứng dụng tại Việt Nam mang nặng tính chuyên gia hơn là các tính toán thông thường

1.1.4.4 Phương pháp chuyên gia

a) Nội dung phương pháp

Về thực chất, phương pháp chuyên gia là phương pháp dự báo mà kết quả là các thông số do các chuyên gia đưa ra, hay nói đúng hơn là sự công não để khai thác và lợi dụng trình độ uyên bác và lý luận thành thạo về chuyên môn, phong phú

về khả năng thực tiễn và khả năng mẫn cảm, nhạy bén và thiên hướng sâu sắc về tương lai đối với đối tượng dự báo của một tập thể các nhà khoa học, các nhà quản

lý cùng đội ngũ cán bộ thuộc các chuyên môn bao hàm hay nằm trong miền lân cận của đối tượng dự báo

b) Đánh giá phương pháp

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 Sau khi đã thu thập ý kiến của các chuyên gia, cần xử lý các thông tin theo phương pháp xác suất thống kê Thực

tế phương pháp chuyên gia hoàn toàn mang tính chủ quan, phụ thuộc vào nhận thức của từng cá nhân, nhưng khi đã được xử lý theo phương pháp xác suất thống kê thì tính chủ quan sẽ được khách quan hoá bởi các mô hình toán học và vì vậy có thể nâng cao độ tin cậy của dự báo

1.1.4.5 Phương pháp mạng neural nhân tạo

a) Nội dung phương pháp

Có ba nguồn trí thông minh nhân tạo bắt chước các quá trình của bộ óc và hệ thống thần kinh của con người là quá trình xử lý ngôn ngữ, robot và các hệ neural nhân tạo Hệ neural nhân tạo có ứng dụng hầu hết ở các lĩnh vực thương mại, trong

đó có dự báo Mạng neural có khả năng chiết xuất thông tin từ những dữ liệu không chắc chắn hay những dữ liệu phức tạp nhằm phát hiện ra những xu hướng không quan sát được bằng mắt thường hoặc bằng một số các kỹ thuật máy tính khác Trong hệ thống neural, nhiều thí dụ được lập chương trình trong máy vi tính Những thí dụ này bao gồm toàn bộ các mối quan hệ trong quá khứ giữa các biến có thể ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc Chương trình hệ thống neural sau đó bắt chước ví dụ này và cố gắng bắt chước mối quan hệ cơ sở đó bằng cách học hỏi khi xử lý Quá

trình học hỏi này cũng được gọi là đào tạo giống như việc đào tạo con người trong công việc

b) Đánh giá phương pháp

Một trong những ưu điểm nổi bật của hệ thống neural trong dự báo là phương pháp này không cần phải xác định những mối quan hệ giữa các biến số trước Phương pháp này có thể xác định nhờ vào quá trình học hỏi về các mối quan hệ qua những thí dụ đã được đưa vào máy Bên cạnh đó, hệ thống neural không đòi hỏi bất

kỳ giả định nào về các phân phối tổng thể và không giống những phương pháp dự báo truyền thống, nó có thể sử dụng mà không cần có đầy đủ số lượng các số liệu cần thiết Chương trình hệ thống neural có thể thay thế nhanh chóng mô hình hiện

có, ví dụ như phân tích hồi quy, để đưa ra những dự báo chính xác mà không cần ngưng trệ các hoạt động đang diễn ra Hệ thống neural đặc biệt hữu ích khi số liệu đầu vào có tương quan cao hay có số lượng không đủ, hoặc khi hệ thống mang tính phi tuyến cao Phương pháp này cho kết quả dự báo có độ chính xác cao, dự báo được các sự kiện theo thời gian

1.2 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO HỒI QUY TUYẾN TÍNH

Hiện tại phương pháp Hồi quy tuyến tính được sử dụng khá phổ biến cho dự báo nhu cầu phụ tải dài hạn Phương pháp này tiến hành nghiên cứu mối tương quan giữa các thành phần từ bộ số liệu quá khứ được thống kê qua các năm Qua đó cho phép đánh giá sự ảnh hưởng của các thành phần trên với tham số cơ bản cần xét, từ

đó chọn được các biến để xây dựng phương trình tuyến tính

Ưu điểm của dạng hàm tuyến tính là tính đơn giản của nó Mỗi lần X tăng thêm một đơn vị thì Y tăng thêm đơn vị Nhược điểm của dạng hàm tuyến tính cũng chính là tính đơn giản của nó, bất cứ lúc nào tác động của X phụ thuộc vào các giá trị của X hoặc Y, thì dạng hàm tuyến tính không thể là dạng hàm phù hợp Khi dự báo ta thường hay dùng hai dạng hồi quy :

Dạng tuyến tính: Y =

2

0 1X1 X2 j X j 1

Dạng Logarit: LogY = 0 1logX12logX2   jlogX j1

Mô hình tính toán bằng phương pháp hồi quy tuyến tính :

Hình 1.2: Các bước dự báo bằng phương pháp hồi quy

Để đánh giá mô hình có phù hợp hay không thì ta cần phải thực hiện các bước sau:

- Đánh giá mức độ giải thích của mô hình dựa vào hệ số xác định R2 hoặc hệ số

Đánh giá mức độ giải thích của mô hình:

Hệ số xác định R2: đo lường phần biến thiên của Y có thể được giải thích bởi các biến độc lập X, đây chính là đại lượng thể hiện sự thích hợp của mô hình hồi quy bội đối với dữ liệu R2 càng lớn thì mô hình hồi quy bội được xây dựng được xem là càng thích hợp và càng có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến thiên của Y

số ảnh hưởng Xây dựng phương

Điều chỉnh

TSS=ESS+RSS Trong đó:

TSS là tổng bình phương của tất cả các sai lệch giữa giá trị quan sát Y với giá trị trung bình của chúng

ESS là tổng bình phương của tất cả các sai lệch giữa các giá trị của biến phụ thuộc Y nhận được từ hàm hồi quy mẫu với giá trị trung bình của chúng

RSS là tổng bình phương của tất cả các sai số ngẫu nhiên

R2 dùng để đo tỷ lệ phần trăm của toàn bộ sai lệch Y với giá trị trung bình được giải thích bằng mô hình, và được xác định theo công thức:

Đại lượng R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Nếu R2 = 1, đường hồi quy mẫu giải thích 100% của sự biến thiên trong Y Ngược lại, nếu R2 = 0 thì mô hình sẽ không giải thích được gì cho sự biến thiên trong Y Do đó, R2 càng lớn thì mô hình hồi quy bội được xây dựng được xem là càng thích hợp và càng có ý nghĩa trong việc giải thích sự biến thiên của Y

- Tiêu chuẩn kiểm định T :

Tiêu chuẩn kiểm định T:

k : là số số biến đưa vào mô hình

Với mức ý nghĩa , việc bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1 khi t

W và ngược lại khi tW thì chấp nhận H0, bác bỏ H1 Với kiểm định t, ta sẽ biết được những biến độc lập nào có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc Đối với những biến độc lập không ảnh hưởng tới biến phụ thuộc thì ta có thể loại bỏ biến đó ra khỏi mô hình

Tiêu chuẩn kiểm định F : Được sử dụng nhằm kiểm định giả thiết về sự tồn

tại mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Y với bất kỳ một biến độc lập Xj nào

Tiêu chuẩn kiểm định :

Miền bác bỏ : W  {F/F F(k1,n k )}

Trong đó: n là số quan sát

k là số biến đưa vào mô hình Tính F tra bảng với  = 0.05, n-k,k-1

Nếu F<F => Chấp nhận giả thuyết H0

Nếu F>F => Bác bỏ giả thuyết H0.

Nếu chấp nhận H0 tức là không tồn tại mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Y với bất kỳ một biến độc lập Xj nào đó và ngược lại bác bỏ H0 ta có thể kết luận rằng có ít nhất có một biến độc lập Xj nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y

Kiểm định sự tương quan giữa các biến:

Tiêu chuẩn kiểm định d_ Durbin-Watson

Kiểm định d _ Durbin-Watson là kiểm định thống kê được sử dụng phổ biến nhất để phát hiện ra hiện tượng tương quan chuỗi Tương quan chuỗi là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo) Người ta dùng tiêu chuẩn Durbin-Watson để kiểm tra xem có tồn tại hiện tượng tự tương quan hay không

Mệnh đề kiểm định :

Giả thuyết Ho:   0 ( không có sự tương quan)

H1:  0( có sự tương quan ) Giá trị tính toán của kiểm định D_ Durbin Wastson :

Với :

1

2 1

t t t

t t

0<D<dL: mô hình có tự tương quan dương

dL<D<du: không đủ điều kiện để kết luận

du<D<4-du: mô hình có không tự tương quan

4-du<D<4-dL: không đủ điều kiện để kết luận

4-dL<D<4: mô hình có tự tương quan âm

Tiêu chuẩn kiểm định Durbin - h

d_Durbin - Watson không thể sử dụng để kiểm định tính tự tương quan chuỗi trong mô hình có chứa biến phụ thuộc ở thời kỳ trễ là biến độc lập (Những mô hình này gọi là mô hình tự hồi quy) Giá trị d tính được trong các mô hình nói chung gần bằng 2, đó là giá trị của d mong đợi đối với một dãy ngẫu nhiên thực sự Như vậy, nếu áp dụng thống kê d thông thường ở đây không cho phép phát hiện ra tương quan chuỗi

Vì vậy, phải có một kiểm định khác có thể giúp ta phát hiện ra tương quan chuỗi, đó chính là Kiểm định Durbin - h (thống kê kiểm định h)

V  : phương sai của hệ số của biến trễ Yt-1

- Nếu h > 1,96 hoặc h < -1,96 thì mô hình vẫn có tự tương quan bậc nhất dương hoặc âm

- Nếu h > 2,96 thì mô hình vẫn có tự tương quan bậc nhất dương

- Nếu h < 1,96 thì mô hình vẫn có tự tương quan bậc nhất âm

- Nếu -1,96 < h < 1,96 thì mô hình không có tự tương quan bậc nhất dương hoặc âm

Vì kiểm định này chỉ dùng cho mẫu lớn, nên áp dụng cho các mẫu nhỏ sẽ không được chính xác Các tính chất của kiểm định này chưa được thiết lập đối với các mẫu nhỏ

2 2

Sau khi đánh giá được mô hình chạy được đã phù hợp, thỏa mãn các điều kiện thì ta có thể chấp nhận được mô hình vừa xây dựng được làm mô hình dự báo Với những dữ liệu đã có của các biến độc lập trong giai đoạn cần dự báo và mô hìnhdự báo mới xây dựng được, ta có thể tính toán được những giá trị dự báo của biến phụ thuộc

Ưu, nhược điểm của phương pháp hồi quy:

- Để đưa ra được mô hình thích hợp phải qua các bước đánh giá, kiểm định

mô hình đó có thỏa mãn hay không, nếu không thỏa mãn phải quay lại những bước đầu trong quy trình dự báo

1.3 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU PHỤ TẢI ĐIỆN

1.3.1 Giá điện

Mối quan hệ giữa giá điện và nhu cầu phụ tải điện là mối quan hệ nghịch biến Khi giá điện tăng, người dân sẽ có xu hướng sử dụng điện ít đi và ngược lại Hiện nay, nước ta đang áp dụng hình thức giá bán điện bậc thang cho điện sinh hoạt và

mô hình giá điện 3 giá cho các khách hàng công nghiệp Do điện năng sản xuất trong nước chủ yếu từ các nguồn nguyên liệu hóa thạch (than, khí, dầu…) và tài nguyên thiên nhiên (nước), vì vậy việc càng sử dụng và sản xuất lượng lớn điện năng dẫn đến sớm cạn kiệt các nguồn tài nguyên, dẫn đến phát triển không bền vững Vì vậy, cơ bản không khuyến khích việc khai thác và sử dụng điện cao, việc

áp dụng mức giá cao cho các mức Sản lượng lớn nhằm hạn chế nhu cầu phụ tải, khuyến khích người dân tiết kiệm điện, khai thác nguồn điện 1 cách hiệu quả

Cùng với mục tiêu trên, hiện nay nhà nước đang áp dụng mô hình giá điện 3 giá cho các hộ Công nghiệp Với cách tính giá điện theo các khung giờ cao điểm, thấp điểm và giờ bình thường sẽ khiến các nhà máy, xí nghiệp sẽ tự điều tiết chu kỳ sản xuất vào các giờ thấp điểm điều này làm đồng đều hóa biểu đồ phụ tải, giúp cho công tác vận hành và cung cấp điện được thuận lợi, tránh được việc công suất tăng vọt vào các giờ cao điểm, buộc phải huy động các nguồn đắt tiền để đáo ứng nhu cầu phụ tải tăng vọt, dẫn đến tăng chi phí sản xuất điện năn gây thiệt hại cho nhà

nước Sau đây là biểu giá bán điện trong thông tư số 19/2013/TT-BCT ngày 31/7/2013 của Bộ Công Thương

Bảng 1.3:Giá điện áp dụng cho điện sinh hoạt của Bộ công thương ban hành

tháng 7/2013:

STT Mức sử dụng của một hộ trong tháng Giá bán điện (

đồng/kWh)

1 Cho 50 kWh ( cho hộ nghèo và thu nhập thấp) 993

2 Cho kWh từ 0 – 100 ( cho hộ thông thường) 1.418

Bảng 1.4 : Bảng giá áp dụng cho các ngành sản xuất

Bàng 1.5 : Giá bán lẻ điện cho bơm nước tưới tiêu

Bảng 1.6 : Bảng giá bán lẻ điện cho đơn vị kinh doanh

Quy định về giá bán điện theo thời gian sử dụng trong ngày do Bộ Công Thương ban hành:

b Ngày chủ nhật:

+Từ 4h đến 22h

- Giờ thấp điểm :

Tất cả các ngày trong tuần từ 22h đến 4h sáng hôm sau

- Giờ cao điểm :

a Gồm các ngày từ thứ 2 đến thứ 7

+Từ 9h30 đến 11h30

+Từ 17h đến 20h

b.Ngày chủ nhật không có giờ cao điểm

1.3.2 Cơ cấu phụ tải điện

Sau đây là tỉ lệ cơ cấu phụ tải điện do EVN thu thập được trong 6 tháng đầu năm 2013:

Phụ tải công nghiệp và xây dựng : 51%

Phụ tải thương nghiệp, khách sạn, nhà hàng ( thương mại – dịch vụ ) : 5%

Phụ tải nông lâm nghiệp và thủy sản : 1%

Phụ tải quản lý và tiêu dùng dân cư ( phụ tải sinh hoạt ) : 40%

Phụ tải cho các hoạt động khác : 3%

Hình 1.7 : Cơ cấu tiêu thụ điện năng 6 tháng đầu năm 2013 – EVN (Nguồn : Tập

đoàn điện lực Việt Nam – EVN )

Quan sát biểu đồ cho thấy, chiếm tỷ trọng chủ yếu trong tổng nhu cầu phụ tải

là 2 nhóm phụ tải sinh hoạt và công nghiệp Trong đó tỷ trọng phụ tải CN chiếm lớn hơn (51%) so với phụ tải sinh hoạt (40%) Với đặc điểm phụ tải như thế này, công tác vận hành và cung cấp điện cũng gặp những thuận lợi và khó khăn riêng Việc

51%

5%

1%

40%

3% Phụ tải công nghiệp và xây dựng

Phụ tải thương nghiệp, khách sạn, nhà hàng ( thương mại- dịch vụ) Phụ tải nông lâm nghiệp và thủy sản

Phụ tải quản lý và tiêu dùng dân cư ( phụ tải sinh hoạt )

Phụ tải cho các hoạt động khác

ít biến động do đặc điểm phụ tải của các hộ CN tương đối ổn định và với việc áp dụng giá điện 3 giá góp phần các nhà máy, xí nghiệp điều chỉnh sản xuất chia đều vào các giờ thấp điểm, thuận lợi cho công tác vận hành và huy động nguồn Tuy nhiên, việc phụ tải CN chiếm cao và nếu công tác quy hoạch thực hiện không tốt thì dẫn đến nguy cơ tập trung quá nhiều nhà máy vào cùng 1 khu vực lưới, dẫn đến việc khó khăn trong công tác cung cấp điện, gây tốn kém chi phí đầu tư xây dựng hệ thống lưới điện cung cấp

Ngoài ra với tỷ trọng tải Sinh hoạt chiếm 40% toàn phụ tải hệ thống, đây không phải là tỷ trọng cao nhất, nhưng cũng là một con số không nhỏ Việc nhóm phụ tải sinh hoạt chiếm tỷ trọng như trên gây nên rất nhiều khó khăn cho công tác vận hành và huy động nguồn Bởi đặc điểm phụ tải sinh hoạt là biến động lớn trong ngày, khoảng cách Pmin – Pmax lớn Vào các giờ cao điểm, đặc biệt là cao điểm tối mùa đông, phụ tải tăng vọt, dẫn đến trong một thời gian ngắn buộc phải huy động một lượng công suất rất lớn để đáp ứng nhu cầu phụ tải Có thể phải huy động những nguồn rất đắt tiền chỉ để đáp ứng 1 mức sản lượng rất nhỏ Gây vận hành không kinh tế

1.3.3 Tập quán sinh hoạt

Tập quán sinh hoạt là những thói quen thường ngày của từng hộ sinh hoạt trong ngày và lặp đi lặp lại Ví dụ các hộ gia đình đều nấu cơm tối , xem tivi, dùng điều hòa không khí hay chạy máy giặt (18h-21h) Khi đó nhu cầu phụ tải tăng cao hơn so với những giờ thấp điểm (22h-4h sáng hôm sau)

1.3.4 Điều kiện tự nhiên

Do đặc điểm địa lý nước ta trải dài qua nhiều vĩ tuyến, hình thái khí hậu đa dạng, 3 miền khác biệt lớn Khí hậu miền Bắc có 4 mùa rõ rệt, còn miền Nam có 2 mùa là mùa mưa và mùa khô

Với đặc thù khí hậu như vậy, tác động rất nhiều đến nhu cầu sử dụng điện, gây biến động lớn nhu cầu nhóm phụ tải sinh hoạt trong các chu kỳ thời gian ngày, tháng, năm Cụ thể ở miền Bắc, nhu cầu phụ tải của mùa Hè và mùa Đông khác biệt lớn Trong khi đó khác biệt ở miền Nam là phụ tải giữa 2 mùa mưa và mùa khô

Kết luận chương I

Trong chương I, em đã trình bày nội dung chính cơ sở lý thuyết dự báo nhu cầu điện năng về khái niệm, phân loại, vai trò và ý nghĩa, các bước tiến hành và phương pháp dự báo và các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu điện năng Có rất nhiều phương pháp dự báo nhu cầu điện năng, tuy nhiên giới hạn trong đồ án này em chỉ đưa ra những phương pháp tiêu biểu và em đi sâu tìm hiểu về phương pháp hồi quy tuyến tính Tiếp tục chương II em sẽ đi tìm hiểu tổng quan về đặc điểm tự nhiên, kinh tế,

xã hội thành phố Hà Nội để giúp ích cho công tác thu thập số liệu cần thiết để đưa vào dự báo bằng phương pháp Hồi quy tuyến tính

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CỦA

THÀNH PHỐ HÀ NỘI

2.1 TỔNG QUAN VỀ NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH PHỐ HÀ NỘI

2.1.1 Điều kiện tự nhiên và tài nguyên thiên nhiên

a Địa lý, địa hình

Hà Nội nằm hai bên bờ sông Hồng, giữa vùng đồng bằng Bắc Bộ trù phú Với

vị trí và địa thế đẹp, thuận lợi, Hà Nội là trung tâm chính trị, kinh tế, văn hoá và khoa học lớn, đầu mối giao thông quan trọng của Việt Nam Thủ đô Hà Nội có bốn điểm cực là:

- Cực Bắc là xã Bắc Sơn, huyện Sóc Sơn

- Cực Tây là xã Thuần Mỹ, huyện Ba Vì

- Cực Nam là xã Hương Sơn, huyện Mỹ Đức

- Cực Đông là xã Lệ Chi, huyện Gia Lâm

Địa hình Hà Nội thấp dần theo hướng từ Bắc xuống Nam và từ Tây sang Đông với độ cao trung bình từ 5 đến 20 mét so với mực nước biển Nhờ phù sa bồi đắp, ba phần tư diện tích tự nhiên của Hà Nội là đồng bằng, nằm ở hữu ngạn sông Đà, hai bên sông Hồng và chi lưu các con sông khác Phần diện tích đồi núi phần lớn thuộc các huyện Sóc Sơn, Ba Vì, Quốc Oai, Mỹ Đức, Ba Vì cao 1.281 m, Gia Dê 707 m, Chân Chim 462 m, Thanh Lanh 427 m, Thiên Trù 378 m, khu vực nội thành có một

số gò đồi thấp, như gò Đống Đa, núi Nùng

Hà Nội là sự thay đổi và khác biệt của hai mùa nóng, lạnh Mùa nóng kéo dài từ tháng 5 tới tháng 9, kèm theo mưa nhiều, nhiệt độ trung bình 28,1°C Từ tháng 11 tới tháng 3 năm sau là khí hậu của mùa đông với nhiệt độ trung bình 18,6 °C Cùng với hai thời kỳ chuyển tiếp vào tháng 4 và tháng 10, thành phố có đủ bốn mùa xuân,

hạ, thu và đông

2.1.2 Khái quát về tình hình phát triển kinh tế - xã hội Thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013

2.1.2.1 Tình hình kinh tế của Hà Nội giai đoạn 1995-2013

Mặc dù chịu sự tác động tiêu cực kéo dài của cuộc khủng hoảng kinh tế, tài chính khu vực Đông Nam Á 1997-1999, và sự tác động của cuộc suy thoái kinh tế trên toàn cầu chưa phục hồi và những khó khăn nội tại của nền kinh tế, song với sự

nỗ lực của Chính phủ, các Bộ, ngành Trung ương và các địa phương, nền kinh tế nước ta vẫn đạt được những bước tiến bộ đáng kể trong giai đoạn 1995-2008 Tốc

độ tăng trưởng kinh tế trung bình đạt mức 11,57 %/ năm

Bảng 2.2:Tổng sản phẩm quốc nội ( GDP ) của Hà Nội phân theo các ngành

kinh tế

( đơn vị : tỷ đồng ) Năm GDP tổng GDP Công

nghiệp

GDP Nông nghiệp

GDP Thương mại - dịch vụ

Hình 2.3: Đồ thị biểu diễn tăng trưởng GDP theo các thành phần kinh tế giai

đoạn 1995-2013

Qua bảng số liệu và đồ thị trên ta có thể thấy GDP của tất cả các thành phần kinh tế đều tăng, do đó tổng GDP cũng tăng qua các năm từ hơn 14 nghìn tỷ VNĐ năm 1995 lên đến gần 84 nghìn tỷ VNĐ vào năm 2013 Tuy nhiên tỷ trọng đóng góp của các thành phần kinh tế là khác nhau Ta có thể thấy qua đồ thị biểu diễn cơ cấu GDP của năm 1995 và năm 2013

Hình 2.4: Cơ cấu GDP theo các thành phần kinh tế năm 1995 và 2013

Nhìn vào đồ thị biểu diễn cơ cấu GDP theo các ngành kinh tế của Hà Nội ta có thể thấy ngành thương mại - dịch vụ vẫn là ngành đóng góp nhiều nhất trong tổng GDP của Hà Nội, sau đó đến công nghiệp, nông nghiệp GDP của ngành nông nghiệp có tăng (từ 1793 lên đến 4726 tỷ VNĐ) nhưng tỷ trọng đóng góp vào GDP toàn Hà Nội lại giảm một cách đáng kể (từ 13% năm 1995 xuống còn 6% vào năm 2013) GDP trong công nghiệp cũng tăng từ 35% năm 1995 lên 43% vào năm 2013 Điều này rõ ràng cho thấy quá trình công nghiệp hóa - hiện đại hóa ngày càng đạt hiệu quả

2013

GDP CN GDP NN GDP TMDV

1995

GDP CN GDP NN GDP TMDV

2.1.2.2 Tình hình dân số Hà Nội giai đoạn 1995-2013

Bảng 2.5 : Dân số và tốc độ tăng trưởng dân số giai đoạn 1995-2013

Hình 2.6: Biểu đồ thể hiện dân số và tốc độ tăng trưởng dân số thành phố Hà

Nội giai đoạn 1995-2013

Từ biểu đồ ta nhận thấy rằng, trong giai đoạn 1995 - 2013 dân số Hà Nội có

xu hướng tăng từ 4528 nghìn người vào năm 1995 lên 7105 nghìn người vào năm

2013 Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng dân số của Hà Nội không ổn định mà có sự đột biến tăng bất thường ở năm 1999 là 6.21% Năm 2000, nhờ thực hiện tốt chính sách dân số - kế hoạch hóa gia đình thì tốc độ tăng trưởng dân số giảm xuống xấp xỉ 2%

và giữ mức ổn định các năm tiếp theo Chiến lược dân số 2001-2013 đã thể hiện tính toàn diện, nhất quán nhằm giải quyết đồng bộ vấn đề dân số trên cả mặt quy

mô, chất lượng, cơ cấu, phân bổ dân cư tiến tới ổn định quy mô dân số nước ta vào giữa thế kỷ 21 Tiếp tục nâng cao nhận thức tiến tới chuyển đổi hành vi của mỗi cặp

vợ chồng thực hiện kế hoạch hóa gia đình xây dựng gia đình ít con (1 hoặc 2 con) khoẻ mạnh, có cuộc sống ấm no, bình đẳng, tiến bộ, hạnh phúc tạo điều kiện phát triển nguồn nhân lực có chất lượng cao đáp ứng yêu cầu sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước Năm 2008 tốc độ tăng dân số Hà Nội có xu hướng tăng lên ở mức 3,1% và giảm xuống còn 1,88% vào năm 2009, 2010 Năm 2012 cũng có

sự gia tăng mạnh lên mức 3% rồi giảm nhẹ vào năm 2013 còn 2.5%

2.1.2.3 Định hướng phải triển kinh tế của Hà Nội trong giai đoạn tới

-Đến năm 2015, trong cơ cấu kinh tế:tỷ trọng dịch vụ chiếm 54 - 55%, công

nghiệp - xây dựng chiếm 41 - 42% và nông nghiệp là 3 - 4% Tốc độ tăng giá trị xuất khẩu trên địa bàn bình quân là 14 - 15%/năm thời kỳ 2011 – 2015

- Xây dựng nền văn hoá tiên tiến, đậm đà bản sắc dân tộc, người Hà Nội thanh lịch, văn minh Bảo tồn, phát huy giá trị văn hoá vật thể và phi vật thể

- Phát triển sự nghiệp bảo vệ, chăm sóc và nâng cao sức khoẻ nhân dân, tăng tuổi thọ cho nhân dân Giảm tỷ lệ suy dinh dưỡng trẻ em dưới 5 tuổi thể nhẹ cân còn dưới 11% vào năm 2015 Giảm hộ nghèo bình quân 1,5 - 1,8% giai đoạn 2011 -

2015

- Tỷ lệ đô thị hoá năm 2015 khoảng 46 - 47%, đẩy mạnh xây dựng nông thôn mới, phấn đấu đến năm 2015 có 40 - 45%

Về công nghiệp - xây dựng

- Phấn đấu giá trị gia tăng công nghiệp, xây dựng tăng bình quân khoảng 13 - 13,7%/năm giai đoạn 2011 - 2015 Tập trung phát triển nhanh một số ngành, sản phẩm công nghiệp có tính chất dẫn đường như: công nghệ thông tin, công nghệ vật liệu mới, công nghệ chế tạo khuôn mẫu; các ngành và sản phẩm đòi hỏi công nghệ cao: công nghiệp điện tử, cơ khí chính xác, dụng cụ y tế,công nghiệp dược, hoá mỹ phẩm

- Khuyến khích phát triển công nghiệp phụ trợ cho các ngành công nghiệp chủ lực như cơ khí, điện tử ; phát triển mạnh mẽ các doanh nghiệp vừa và nhỏ bằng nguồn vốn tư nhân, tạo ra một mạng lưới các vệ tinh sản xuất và xuất khẩu cho các công ty lớn Khuyến khích các thành phần kinh tế tham gia xây dựng và phát triển công nghiệp quốc phòng phù hợp với quy định hiện hành

- Cải tạo, chỉnh trang, đầu tư chiều sâu các vực công nghiệp tập trung được hình thành trước những năm 1990 Di chuyển những cơ sở sản xuất, bộ phận doanh nghiệp có mức độ gây ô nhiễm cao, có điều kiện sản xuất không thích hợp ra xa nội

đô, kết hợp đổi mới công nghệ và đầu tư hệ thống xử lý chất thải

- Trong giai đoạn đến năm 2015 tiếp tục triển khai 9 khu công nghiệp đã được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt

- Tiếp tục triển khai phát triển các làng nghề truyền thống theo hướng ứng dụng kỹ thuật, công nghệ cao Kết hợp giữa phát triển các làng nghề với phát triển

du lịch

- Xây dựng các cụm công nghiệp làng nghề để tách việc sản xuất gây ô nhiễm môi trường ra khỏi các làng, các khu dân cư

Về nông, lâm thủy sản và phát triển nông thôn

- Phấn đấu tốc độ tăng trưởng giá trị tăng thêm khu vực nông lâm thuỷ sản đạt bình quân 1,5 - 2%/năm giai đoạn 2011 - 2020 Chuyển dịch cơ cấu ngành nông nghiệp theo hướng giảm tỷ trọng trồng trọt, tăng tỷ trọng chăn nuôi, thủy sản; đến năm 2015 cơ cấu trồng trọt - chăn nuôi - thủy sản là 40% - 50% - 10%

- Phát triển nông nghiệp theo hướng nền nông nghiệp đô thị sinh thái, sản xuất hàng hoá lớn, có năng suất, chất lượng, hiệu quả, có khả năng cạnh tranh cao, hài hoà và bền vững với môi trường Từng bước xây dựng nông thôn mới phù hợp với bộ tiêu chí Quốc gia về nông thôn mới, tạo điều kiện cho người dân nông thôn được hưởng tốt nhất các phúc lợi xã hội

Về Thương mại - dịch vụ

- Tạo bước phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực dịch vụ, nhất là các dịch vụ trình độ cao, chất lượng cao Xây dựng Hà Nội thành trung tâm thị trường hàng hóa bán buôn; thiết lập, củng cố và phát triển các kênh phân phối hàng hóa và dịch vụ theo hướng văn minh hiện đại

- Tiếp tục giữ vai trò là một trong những trung tâm du lịch, là nguồn phân phối du khách lớn của khu vực phía Bắc

- Khuyến khích phát triển các lĩnh vực dịch vụ: tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, chứng khoán, bưu chính - viễn thông, khoa học - công nghệ, y tế, giáo dục - đào tạo, tư vấn, vận tải công cộng Xây dựng Hà Nội thành trung tâm tài chính - ngân hàng hàng đầu ở khu vực phía Bắc và có vai trò quan trọng trong cả nước

- Ưu tiên phát triển các loại hình dịch vụ phục vụ phát triển kinh tế tri thức và dịch vụ tạo cơ sở hạ tầng Dịch vụ là điều kiện phát triển các ngành kinh tế khác Phân bố hợp lý mạng lưới cơ sở dịch vụ, nhất là mạng lưới siêu thị, cửa hàng tự chọn, mạng lưới chợ, mạng lưới ngân hàng và hệ thống khách sạn trên địa bàn Thành phố

- Phấn đấu giá trị gia tăng khu vực dịch vụ tăng bình quân khoảng 12,2 - 13,5%/năm giai đoạn 2011 - 2015 Tổng lượng khách du lịch nội địa đến năm 2015 đạt 11,8 - 12 triệu lượt

- Tốc độ tăng trưởng kim ngạch xuất khẩu hàng hóa trên địa bàn Hà Nội giai đoạn 2011 - 2015 tăng bình quân 14 - 15%/năm Tổng mức bán lẻ hàng hoá và dịch

vụ xã hội giai đoạn 2011 - 2015 tăng bình quân 18 - 20%/năm

Bảng 2.7: Tóm tắt chỉ tiêu phát triển kinh tế - xã hội của Thành phố Hà

Nội giai đoạn 2011-2015

2 GDP bình quân đầu người USD 4100-4300

GDP thương mại -dịch vụ %/năm 12.2-13.5

(Nguồn: Quy hoạch tổng thể phát triển kinh tế - xã hội Thành

phố Hà Nội đến năm 2020, định hướng đến năm 2030)

2.2 Thực trạng tiêu thụ điện năng Thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013 2.2.1 Điện năng tiêu thụ theo thời gian của Thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-

2013

Cùng với sự gia tăng về dân số và tăng trưởng kinh tế, điện năng thương phẩm của Hà Nội cũng tăng liên tục qua các năm Điện thương phẩm tăng từ 1451.27 GWh năm 1995 lên 9151.6 GWh vào năm 2013, trong 16 năm tăng gấp 6.2 lần Tình hình tiêu thụ điện năng của Hà Nội giai đoạn 1995 - 2013 được thể hiện trong bảng dưới đây