Ứng dụng phương pháp đa hồi quy trong dự báo nhu cầu điện năng

Trong nhiều đề án quy hoạch phát triển lưới điện các tỉnh, thành phố trước đây, dự báo nhu cầu phụ tải thường được dự báo theo phương pháp đàn hồi: dựa trên hệ số đàn hồi giữa nhu cầu đi

bộ giáo dục và đào tạo trường đại học bách khoa hà nội

-

Phạm hoàng nam

ứng dụng phương pháp đa hồi quy trong

dự báo nhu cầu điện năng

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Phân tích biến đa hồi quy Error! Bookmark not defined Bảng 3.2 Chức năng của các bảng Error! Bookmark not defined

Bảng 4.1 Các chỉ tiêu chủ yếu thực trạng KTXH của thành phố Vinh từ 2006-2009

Error! Bookmark not defined Bảng 4.2 Tổng hợp khối lượng đường dây Error! Bookmark not defined Bảng 4.3 Tiêu thụ điện năng theo thời gian giai đoạn 2000-2009Error! Bookmark not defined

Bảng 4.4 Diễn biến thay đổi tiêu thụ điện và tỷ trọng tiêu thụ điện giai đoạn

2000-2009 Error! Bookmark not defined Bảng 5.1 Kịch bản kinh tế giai đoạn 2010-2015 Error! Bookmark not defined Bảng 5.2 Kết quả dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2010-2020Error! Bookmark not defined

Bảng 5.3 Kết quả dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2010-2020Error! Bookmark not defined

Bảng 5.4 Kết quả dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2010-2020Error! Bookmark not defined

Bảng 5.5 Bảng kết quả dự báo nhu cầu tiêu thụ điện với 3 kịch bản kinh tế Error! Bookmark not defined

Bảng 5.6 So sánh kết quả dự báo nhu cầu tiêu thụ điện cuối cùng theo 3 kịch bản giai

đoạn 2010-2020 Error! Bookmark not defined Bảng 5.7 Tốc độ tăng trưởng nhu cầu tiêu thụ điện năng giai đoạn 2010-2020 Error! Bookmark not defined.

Hình 4.2 Đồ thị biểu diễn tốc độ tăng trưởng nhu cầu tiêu thụ điện giai đoạn

2000-2009 Error! Bookmark not defined Hình 4.3 Đồ thị biểu diễn cơ cấu tiêu thụ điện năng giai đoạn 2000-2009 Error! Bookmark not defined

Hình 4.4 Đồ thị biểu diễn thay đổi tỷ trọng tiêu thụ điện năng giao đoạn 2000-2009

Error! Bookmark not defined Hình 5.1 Cơ sở dự báo nhu cầu điện năng .Error! Bookmark not defined

Hình 5.2 Đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa tiêu thụ điện năng của ngành TM-DV và

GDP của ngành TM-DV giai đoạn 2000-2009 Error! Bookmark not defined Hình 5.3 Sheet dữ liệu khai báo biến và dữ liệu đầu vàoError! Bookmark not defined

Hình 5.4 Sheet mô hình khai báo các hàm tương ứng với các biếnError! Bookmark not defined

Hình 5.5 Sheet mô phỏng kết quả dự báo chạy bằng mô hình Simple_E Error! Bookmark not defined

Hình 5.6 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện tiêu dùng cuối cùng giai đoạn 2010-2020

Error! Bookmark not defined

Hình 5.7 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện tiêu dùng cuối cùng giai đoạn 2010-2020

Error! Bookmark not defined

Hình 5.8 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện tiêu dùng cuối cùng giai đoạn 2010-2020

Error! Bookmark not defined

Hình 5.9 Đồ thị biểu diễn nhu cầu tiêu thụ điện năng theo 3 kịch bản giai đoạn

2010-2020 Error! Bookmark not defined

MỞ ĐẦU Error! Bookmark not defined

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

NĂNG Error! Bookmark not defined 1.1 Các khái niệm cơ bản Error! Bookmark not defined 1.2 Tầm quan trọng của dự báo Error! Bookmark not defined 1.3 Cơ sở lý thuyết của dự báo Error! Bookmark not defined CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG Error! Bookmark not defined

2.1 Tổng quan về nhu cầu dự báo điện năng Error! Bookmark not defined 2.2 Phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng Error! Bookmark not defined 2.2.1 Phân tích quá trình Error! Bookmark not defined 2.2.2 Phân tích kinh tế Error! Bookmark not defined 2.2.3 Phân tích kinh tế - kĩ thuật Error! Bookmark not defined 2.3 Các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng Error! Bookmark not defined 2.3.1 Phương pháp trực tiếp Error! Bookmark not defined 2.3.2 Phương phương pháp ngoại suy theo chuỗi thời gian Error! Bookmark not defined

2.3.3 Phương pháp san bằng hàm mũ Error! Bookmark not defined 2.3.4 Phương pháp dự báo bằng mô hình hồi quy tương quan Error! Bookmark not defined

2.3.5 Phương pháp đàn hồi kinh tế Error! Bookmark not defined 2.3.6 Phương pháp cường độ Error! Bookmark not defined

2.3.7 Phương pháp Chuyên gia Error! Bookmark not defined 2.3.8 Dự báo bằng phần mềm MEDEE-S Error! Bookmark not defined

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY VÀ GIỚI THIỆU VỀ PHẦN MỀM

SIMPLE_E Error! Bookmark not defined 3.1 Phương pháp đa hồi quy Error! Bookmark not defined 3.1.1 Khái niệm chung Error! Bookmark not defined 3.1.2 Mô hình tương quan đa hồi quy Error! Bookmark not defined 3.1.3 Ước lượng các hệ số trong mô hình Error! Bookmark not defined

3.1.4 Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát và thủ tục ước lượng Grid

Search (GS) Error! Bookmark not defined 3.1.5 Phân tích biến đa hồi quy Error! Bookmark not defined 3.1.6 Kiểm định Error! Bookmark not defined 3.1.7 Lựa chọn phương trình hồi quy phù hợp nhất Error! Bookmark not defined

3.2 Giới thiệu chung về phần mềm Simple_E Error! Bookmark not defined 3.2.1 Những khái niệm cơ bản của Simple_E Error! Bookmark not defined 3.2.2 Các dạng hàm áp dụng trong phần mềm Simple_E Error! Bookmark not defined

3.2.3 Các biến số trong phần mềm Simple_E Error! Bookmark not defined 3.2.4 Phân tích mô hình trong phần mềm Simple_E Error! Bookmark not defined

3.2.5 Mô phỏng dự báo trong phần mềm simple_E Error! Bookmark not defined

3.2.6 Cài đặt phần mềm Simple_E Error! Bookmark not defined

CHƯƠNG 4: HIỆN TRẠNG KINH TẾ XÃ HỘI - TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐIỆN

NĂNG CỦA THÀNH PHỐ VINH Error! Bookmark not defined 4.1 Đặc điểm chung Error! Bookmark not defined

4.1.1 Vị trí địa lý Error! Bookmark not defined 4.1.2 Đặc điểm tự nhiên Error! Bookmark not defined 4.1.3 Dân số và cơ cấu hành chính Error! Bookmark not defined

4.2 Thực trạng phát triển kinh tế - xã hội của thành phố Vinh trong giai đoạn vừa

qua Error! Bookmark not defined 4.2.1 Công nghiệp Error! Bookmark not defined 4.2.2 Thương mại - Dịch vụ Error! Bookmark not defined 4.2.3 Nông lâm ngư nghiệp Error! Bookmark not defined

4.3 Phương hướng phát triển kinh tế - xã hội thành phố Vinh năm 2015 và định

hướng đến năm 2020 Error! Bookmark not defined

4.3.1 Quan điểm và mục tiêu phát triển nhằm xây dựng thành phố Vinh trở thành

Trung tâm kinh tế, văn hoá vùng Bắc Trung Bộ Error! Bookmark not defined 4.3.2 Định hướng mở rộng không gian đô thị Vinh Error! Bookmark not defined

4.3.3 Phương hướng phát triển các ngành và lĩnh vực Error! Bookmark not defined

4.4 Tình hình sử dụng điện năng thành phố Vinh Error! Bookmark not defined 4.4.1 Hiện trạng nguồn và lưới điện Error! Bookmark not defined 4.4.2 Đánh giá tiêu thụ điện năng theo thời gian giai đoạn 2000-2009 Error! Bookmark not defined

4.4.3 Đánh giá tiêu thụ điện năng theo các ngành giai đoạn 2000-2009 Error! Bookmark not defined

CHƯƠNG 5: DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CỦA THÀNH PHỐ VINH TỪ

NĂM 2010 ĐẾN 2020 BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY Error! Bookmark not defined

5.1 Cơ sở của dự báo Error! Bookmark not defined 5.1.1 Sự phát triển của nền kinh tế Error! Bookmark not defined

5.1.2 Sự gia tăng dân số Error! Bookmark not defined 5.1.3 Tiêu thụ điện trong quá khứ Error! Bookmark not defined

5.2 Dự báo nhu cầu điện năng bằng phương pháp đa hồi quy (mô hình Simple_E)

Error! Bookmark not defined 5.2.1 Định nghĩa chung Error! Bookmark not defined 5.2.2 Xây dựng hàm xu thế về nhu cầu điện năng cho thành phố Error! Bookmark not defined

5.2.3 Áp dụng phần mềm Simple_E cho dự báo nhu cầu tiêu thụ điện thành phố

Vinh giai đoạn 2010-2020 Error! Bookmark not defined KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Error! Bookmark not defined

MỞ ĐẦU

1 Sự cần thiết của đề tài

Trong cuộc sống hằng ngày cũng như trong sản xuất năng lượng đóng vai trò hết sức quan trọng Năng lượng như một nguồn động lực để thúc đẩy sự phát triển các ngành khác Mỗi dạng năng lượng đều có một tầm quan trọng riêng tuy nhiên đối với điện năng thì khác, điện năng vừa là ngành sản xuất, vừa là ngành kết cấu hạ tầng cho toàn bộ nền kinh tế và xã hội Điện năng cũng chính là một tiêu chí quan trọng để đánh giá sự phát triển của một quốc gia Ngoài việc điện năng có thể chuyển hóa dễ dàng thành các dạng năng lượng khác, ngành điện còn là ngành có vốn đầu tư rất cao tuy nhiên thời gian thu hồi vốn dài Bởi thế sự dự báo càng chính xác bao nhiêu thì càng đem lại hiệu quả kinh tế cao cho ngành điện nói chung và nền kinh tế nói riêng Việc

dự báo nhu cầu điện cho toàn quốc, các miền, các tỉnh trong các quy hoạch phát triển điện lực quốc gia, 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

Trong nhiều đề án quy hoạch phát triển lưới điện các tỉnh, thành phố trước đây,

dự báo nhu cầu phụ tải thường được dự báo theo phương pháp đàn hồi: dựa trên hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP bằng phương pháp mô phỏng - kịch bản trên cơ sở tham khảo hệ số đàn hồi của giai đoạn trước và các tỉnh, thành lân cận có mức phát triển kinh tế tương đương Dự báo theo phương pháp này có hạn chế là không sử dụng kết quả trực tiếp từ nghiên cứu mối quan hệ giữa nhu cầu điện năng và các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp tăng trưởng kinh tế, thu nhập, giá điện, yếu tố tiết kiệm điện, trên cơ sở các số liệu thống kê trong quá khứ của các tỉnh, thành Mặc dù tốc độ tăng trưởng kinh

tế là yếu tố chính ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện, nhưng cũng không nên bỏ qua các yếu tố khác như giá điện, thu nhập/đầu người, tiết kiệm điện… Các yếu

tố trên dù nhỏ, nếu tổng hợp lại cũng có thể gây ra những tác động cần phải xem xét Việc áp dụng phương pháp mô phỏng kịch bản phát triển không phải là sai mà chỉ thiếu chặt chẽ Ví dụ tốc độ tăng trưởng kinh tế của tỉnh khoảng 10% năm, nếu dựa vào

phương pháp mô phỏng, chuyên gia thì có thể dự báo nhu cầu điện tăng trưởng khoảng

từ 15-22% (không xét các trường hợp đột biến có tính chất đặc biệt), như vậy giải dự báo là quá rộng, việc lựa chọn hệ số đàn hồi chính xác sẽ trở nên khó khăn và mang tính chủ quan

Phương pháp dự báo đa hồi quy (mô hình Simple_E) là phương pháp được sử dụng cho dự báo nhu cầu điện/năng lượng, có ưu điểm hơn so với phương pháp dự báo đàn hồi và một số phương pháp dự báo khác có thể giải quyết các vấn đề đã nêu ở trên

Trên cơ sở đó giúp cho việc qui hoạch tổng thể Thành phố đạt được hiệu quả cao nhất, góp phần nâng cao chất lượng, độ tin cậy cung cấp điện và thỏa mãn nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội của thành phố Vinh

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng là hiện trạng HTĐ của thành phố Vinh, hoạt động sản xuất, kinh doanh của ngành điện, diễn biến tiêu thụ điện năng theo các thành phần kinh tế

Tình hình phát triển kinh tế theo các khu vực của thành phố Vinh, các kế hoạch ngắn hạn, trung hạn và dài hạn của các thành phần kinh tế

Tình hình dân số, dự báo tăng trưởng kinh tế và tốc độ đô thị hóa

Phạm vi nghiên cứu là phương pháp đa hồi quy và ứng dụng phần mềm Simlpe_E trong dự báo nhu cầu điện năng

4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Nghiên cứu các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng cụ thể là phương pháp

đa hồi quy và áp dụng phần mềm Simple_E trong dự báo nhu cầu điện năng

Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng vào việc dự báo nhu cầu điện năng của thành phố Vinh Từ đó giúp cho việc quy hoạch thành phố nói chung đạt hiệu quả cao nhất phù hợp với nền kinh tế thị trường theo định hướng xã hội chủ nghĩa, đẩy nhanh quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa

5 Nội dung của luận văn

Bài luận văn gồm các chương:

Chương: Mở đầu

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: Phương pháp đa hồi quy và giới thiệu về phần mềm Simple_E Chương 4: Hiện trạng kinh tế, xã hội - tình hình sử dụng điện năng của thành phố Vinh

Chương 5: Dự báo nhu cầu điện của thành phố Vinh từ năm 2010 đến năm

2020 bằng phương pháp đa hồi quy

Kết luận và kiến nghị

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

ĐIỆN NĂNG

1.1 Các khái niệm cơ bản

“Dự báo” Là sự phản ánh vượt trước hình thành trong quá trình phát triển của

nhân loại qua nhiều thế kỷ Cho đến nay nhu cầu dự báo đã trở nên hết sức cần thiết ở mọi lĩnh vực đặc biệt trong dự báo kinh tế

Như vậy, dự báo chính là những tiên đoán khoa học mang tính xác xuất trong khoảng thời gian hữu hạn về tương lai phát triển của đối tượng kinh tế

1.2 Tầm quan trọng của dự báo

Dự báo hết sức cần thiết bởi vì luôn luôn tồn tại những điều không chắc chắn trong tương lai Tương lai càng xa, sự không chắc chắn càng cao

Dự báo có một vai trò vô cùng quan trọng trong công tác nghiên cứu các xu thế

có thể xảy ra ở cấp vĩ mô và vi mô của nền kinh tế nhằm đạt được tính tối ưu trong quá trình phát triển

Như chúng ta đã biết, một trong những bộ phận quan trọng của toàn bộ chiến lược phát triển năng lượng quốc gia là công tác dự báo nhu cầu và quy hoạch phát triển Việc xây dựng các chính sách kinh tế - kỹ thuật năng lượng có hiệu quả sẽ chẳng

có ý nghĩa nếu không có dự báo Các dự báo có khả năng vạch ra con đường phát triển, định hướng trong hệ thống phức tạp có sự tác động qua lại giữa nhiều ngành kinh tế - kỹ thuật khác nhau Các dự báo không chỉ để tính toán nhu cầu về sản lượng

Đối tượng ngành năng lượng nói chung và ngành điện nói riêng tồn tại các dạng

dự báo khác nhau như sau:

- Dự báo sự thay đổi công suất tác dụng theo chu kỳ thời gian nhất định như theo từng phút hay từng giây tùy theo mức độ vận hành hay lên kế hoạch vận hành

- Dự báo công suất cực đại /cực tiểu có thể xảy ra trong một chu kỳ thời gian (như năm, mùa, tháng, tuần, ngày…)

- Dự báo điện năng sẽ tiêu thụ trong khoảng thời gian nhất định tương tự như với dự báo công suất cực đại Ngoài ra, người ta sử dụng một đơn vị dự báo khác có liên quan trực tiếp đến dự báo điện năng và dự báo công suất cực đại là dự báo hệ số phụ tải – số giờ sử dụng công suất cực đại của hệ thống điện

Đối với hệ thống điện lớn tương tự như hệ thống điện toàn quốc của Việt Nam,

dự báo nhu cầu tiêu thụ điện, công suất cực đại hay đồ thị phụ tải theo thời gian cũng

có thể được xác định từ các dự báo của các hệ thống điện con tham gia trong hệ thống điện lớn Nếu thực hiện được như vậy, quy mô của bài toán sẽ tăng lên theo cấp số nhân nhưng ngược lại kết quả dự báo sẽ có độ chính xác cao hơn Trong trường hợp này người ta sẽ đưa thêm một 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 điện con bao giờ cũng lớn hơn giá trị công suất cực đại của hệ thống điện hợp nhất

Dự báo điện năng được chia thành: Dự báo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn

- Dự báo ngắn hạn (giờ, ngày, tháng, mùa, năm): chủ yếu phục vụ việc điều hành sản xuất, truyền tải và phân phối điện năng, phục vụ cho nhu cầu trực tiếp của sản xuất và đời sống, lập kế hoạch sản xuất king doanh

- Dự báo trung hạn (từ 3 đến 10 năm) thường phục vụ cho việc phân bố vốn đầu

tư, lập cân bằng giữa cung và cầu năng lượng, lập kế hoạch xây dựng và theo dõi tiến

độ xây dựng của các công trình, kế hoạch đại tu sửa chữa nâng cấp thiết bị, chuẩn bị xây dựng các qui hoạch dài hạn…

- Dự báo dài hạn: từ 10 năm đến 25-30 năm, nhằm định hướng cho sự phát triển của ngành để hoạch định những chiến lược chính sách lớn đảm bảo phát triển bền vững cho toàn bộ hệ thống năng lượng, đảm bảo an toàn về cung cấp năng lượng, sử dụng hiệu quả các nguồn năng lượng sơ cấp, giảm thiểu tác động của các công trình năng lượng lên môi trường sinh thái

Đối với các hệ thống điện có quy mô lớn (hàng chục GW), đôi khi người 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 Tham khảo các tài liệu khoa học trên thế giới cho thấy, tốc độ thay đổi phụ tải của các hệ thống điện cực lớn về mặt giá trị tuyệt đối có thể hàng nghìn MW trong một giờ thậm chí vài phút đòi hỏi người vận hành hệ thống phải

có kế hoạch vận hành hết sức linh hoạt và tin cậy thì mới đảm bảo độ an toàn, tin cậy

và ổn định cho hệ thống điện được

Dự báo trung hạn và dài hạn là hết sức cần thiết và có vai trò hết sức quan trọng trong công tác nghiên cứu xu thế có thể xảy ra ở cấp vĩ mô và vi mô của nền kinh tế nhằm đạt được tính tối ưu trong quá trình phát triển

Thời gian dự báo càng xa, sai lệch sẽ càng lớn, tác động của các yếu tố bất định càng nhiều Nguồn gốc của những yếu tố bất định có thể rất khác nhau: 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 động chính trị xã hội (với dự báo dài hạn) Vì vậy khi dự báo nhất là những dự báo trung hạn và dài hạn, thông thường người ta xác định một dải thông số (thấp, trung bình (cơ sở), cao) của số liệu dự báo thay vì một trị số dự báo cố định Thời gian càng xa, sự biến dự báo (thấp, cao) càng lớn

1.3 Cơ sở lý thuyết của dự báo

Để tiến hành dự báo nhu cầu điện cho tương lai, điều cần thiết là hiểu được 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 đổi này diễn ra như

thế nào? Hay nói cách khác 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 đổi theo thời gian của nhu cầu năng lượng, đánh giá sự biến đổi, quy luật và cơ chế của quá trình biến đổi đó Việc phân tích có thể thực hiện theo tựng lĩnh vực, ngành tiêu thụ năng lượng hoặc ở tầm vĩ mô có xét đến những cơ chế chính sách lớn điều tiết sự tăng trưởng của nhu cầu năng lượng với tăng trưởng dân số và hoạt động kinh tế, ảnh hưởng của những thành tựu mới của khoa học và công nghệ lên quá trình sản xuất và tiêu thụ năng lượng

Để đánh giá nhu cầu năng lượng cho tương lai phải phân tích các dữ liệu của quá khứ, lí giải những biến động trong tiêu thụ năng lượng của quá khứ ở từng ngành cũng như ở tầm vĩ mô của toàn quốc, thậm chí có xét đến khả năng trao đổi năng lượng với các nước láng giềng và trong khu vực Trên cơ sở nghiên cứu phân tích dữ liệu của quá khứ, xác định qui luật biến thiên của từng dạng năng lượng trong mối tương quan với tiêu chí phát triển kinh tế và xã hội, với các dạng năng lượng khác Những qui luật nghiệm thấy trong quá khứ có thể thay đổi trong tương lai tùy thuộc vào sự thay đôi của cơ cấu kinh 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, để dự báo nhu cầu năng lượng cho một giai đoạn nào 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 định hướng phát triển kinh tế xã hội trong tương lai, những chuyển dịch trong cơ cấu kinh tế, trong thành phần dân cư, những chính sách lớn liên quan đến ngành năng lượng như cơ chế đầu tư, mở rộng sự tham gia của nhiều thành phần kinh

tế trong và ngoài nước vào hoạt động năng lượng, mức tăng dân số và mức sống kinh

tế văn hóa, chính sách đảm bảo năng lượng cho những vùng nghèo khó, kém phát triển…

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

2.1 Tổng quan về nhu cầu dự báo điện năng

Dự báo nhu cầu năng lượng nói chung và dự báo nhu cầu điện năng nói riêng 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 báo cáo tốt cần phải nắm vững những điều kiện sau:

- Nắm được nguyên nhân phát sinh nhu cầu năng lượng

- 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 lượng quốc gia

+ Giá năng lượng 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

Việc phân tích cần phải thực hiện ở tầm vĩ mô, về sự liên hệ giữa tiêu thụ năng lượng với dân số, giá cả, các hoạt động kinh tế,… cũng như ở từng ngành để xác định các yếu tố khác nhau về cấu trúc, kinh tế, kĩ thuật có liên quan đến nhu cầu năng lượng Việc phân tích trên là phân tích trong quá khứ, được hiểu là: phân tích qua khứ

về tình hình tiêu thụ năng lượng là sự lý giải về biến động trong quá khứ và hiện tại của các tỷ số và các biến liên quan đến tiêu thụ năng lượng ở cả tầm vĩ mô cũng như ở từng ngành Phân tích quá khứ bao gồm:

2.2.1 Phân tích quá trình

Nội dung của phương pháp này thực chất là việc trình bày và phân tích các bảng cân bằng năng lượng cho các năm quá khứ Quá trình phân tích này sẽ cung cấp thông tin thống kê về nganh năng lượng một cách tổng hợp, theo trình tự cần thiết cho quá

cung cấp năng lượng sơ cấp của mỗi quốc gia cũng như vai trò của năng lượng nhập

khẩu so với nguồn năng lượng nội địa Trên cơ sở đó, có thể tiến hành xác định mô

hình tiêu thụ năng lượng trong các ngành kinh tế và khả năng thay thế lẫn nhau giữa

các nguồn năng lượng để thỏa mãn nhu cầu tiêu thụ

2.2.2 Phân tích kinh tế

Phân tích kinh tế ở đây là quá trình phân tích các mối quan hệ giữa tiêu thụ năng

lượng và các hoạt động kinh tế Quá trình này gồm có 2 phần:

- Phân tích xu thế

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

Xét:

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

mức tăng trưởng tuyệt đối của tiêu thụ năng lượng (hoặc cường 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 lượng trong quá khứ cho phép đánh giá xu

thế biến đổi của nhu cầu năng lượng chung hoặc của từng ngành kinh tế Khi phân tích

và gia công số liệu cần lưu ý đến đặc điểm của quá khứ: thời kì phát triển bình thường

của nền kinh tế, những giai 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 đối hoặc chỉ số mà năm cơ sở được lấy bằng 100% Nhìn vào đồ thị có

thể xác định được các thời kì đồng nhất, các xu thế dài hạn, các điểm uốn, các điểm đột

biến…trong quá khứ của quá trình tiêu thụ năng lượng Tỉ lệ tăng trưởng hang năm về

nhu cầu năng lượng được tính theo công thức:

t+1 t

1 t+

t t

E -Ea%

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:

0

0

1 T-T T 1 t+

T t

Cường độ năng lượng là một chỉ số tổng quát để đánh giá nhu cầu năng lượng,

nó chỉ ra mối tương quan giữa nhu cầu năng lượng và các hoạt động kinh tế, mức sống cũng như tiện nghi trong sử dụng năng lượng (Công thức (2.6) và (2.7)) Xu thế thay đổi của cường độ năng lượng phản ánh xu thế thay đổi cơ cấu kinh tế, của trình độ công nghệ, giá cả và chính sách của nền kinh tế nói chung cũng như của từng ngành kinh tế

Cùng với cường độ năng lượng, người 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 lượng xác định theo GDP: cho thấy tỉ lệ phần trăm biến đổi của nhu cầu năng lượng khi GDP thay đổi 1%:

E X δ(I)=

X

∑

∑ (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:

( )

0 0 0

1 -1 T-T

a%X

X /X

(2.5)

a%X : 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 lượng phụ thuộc vào cơ cấu của nền kinh tế Để xác định nhu cầu năng lượng tổng của quốc gia cần xác định mức tăng trưởng của từng thành phần và những thay đổi có thể xảy ra trong cơ cấu của nền kinh tế

Có nhiều phương pháp để phân tích và đánh giá các yếu tố tác động đến nhu cầu năng lượng như LASPEYRE, PAASCHE, FISHER, DIVISIA Dưới đây là phương pháp DIVISIA:

- Cường độ năng lượng tổng thể (EI) của ngành (hoặc toàn bộ nền kinh tế) có thể được tính là:

∑ (2.6) Trong đó: Ei: Tiêu thụ năng lượng của ngành i

VAi: Giá trị gia tăng của ngành i

∑VA i:Tổng sản phẩm quốc nội (∑VA =GDP i )

+ Theo định nghĩa thì:

i

i i

E

I =

VA (2.7) Chính là cường độ năng lượng ngành i

+ Gọi Si là tỉ trọng của giá trị gia tăng của ngành i trong GDP, ta có:

i

i

VA

S =GDP (2.8)

Từ (2.7) và (2.8), ta có: i i

i

I=∑I S (2.9)

Lấy vi phân 2 vế, ta có: i i i i

dI=∑I dS +∑S dI (2.10) Như vậy, mỗi biến đổi của cường độ năng lượng có thể được chia làm hai phần, một thành phần liên quan đến biến đổi của cường độ năng lượng trong từng ngành (dIi)

và thành phần liên quan đến sự biến đổi tỉ trọng của mỗi ngành trong GDP của cả nền kinh tế

dE =i ∑I S dGDP+i i ∑I GDP.dS +i i ∑S GDP.dIi i (2.17) ∆E T T/ 0 =∑I S GDP i .i ∆ T T/0 +∑I GDP S i ∆ T T/0 +∑S GDP I i ∆ T T/0 (2.18)

- Sự phát triển của hoạt động kinh tế, tăng trưởng của GDP

- Sự thay đổi trong cơ cấu kinh tế, thay đổi tỉ trọng Si của các thành phần kinh

tế

- Sự thay đổi của cường độ năng lượng của từng thành phần kinh tế Ii

Việc phân tích sự biến đổi của nhu cầu năng lượng có thể được tiến hành cho từng năm hoặc cho một giai đoạn [T, T0] bao gồm nhiều năm

2.2.3 Phân tích kinh tế - kĩ thuật

Phân tích kinh tế - kĩ thuật dùng để lý giải sự thay đổi trong tiêu thụ năng lượng giữa hai năm được lựa chọn với mức độ chi tiết khác nhau Nguyên tắc chung của các phân tích này là phân tích mức biến động về tiệu thụ năng lượng làm 3 thành phần dưới tác động của các yếu tố: hiệu ứng sản lượng, hiệu ứng cơ cấu và hiệu ứng suất tiêu hao

Trong quá trình phân tích kinh tế - kĩ thuật của nhu cầu năng lượng theo ngành, cần phải xác định rõ các dạng sử dụng năng lượng cuối cùng, hiệu suất của các sử dụng

đó và suất tiêu hao năng lượng của mỗi hoạt động kinh tế ở các ngành

2.3 Các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng

Như giới thiệu ở chương I, dự báo nhu cầu điện năng có thể được tiến hành ngắn hạn, trung hạn hoặc dài hạn Dưới đây ta xét một số phương pháp dự báo nhu cầu điện năng đã được áp dụng hay nghiên cứu dưới các hình thức khác nhau ở Việt Nam

cầu điện năng được tính toán trực tiếp (theo định mức tiêu hao điện trên sản phẩm, theo chỉ tiêu điện năng cho hộ gia đình…)

Nhu cầu điện năng được xác định theo biểu thức sau:

A A= ng×DS kWh[ ] (2.19) Hoặc:

A=A ×DS[kWh]hô (2.20) Trong đó: A- nhu cầu năng lượng của khu vực cần tính toán [kWh]

Ang- điện năng tiêu thụ tính theo đầu người [kWh/người]

Ahô- điện năng tiêu thụ tính theo hộ dân cư [kWh/hộ]

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

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

Để xác định được Ang và Ahô có thể tra theo các sổ tay thiết kế hoặc tính trực tiếp nhờ các số liệu điều tra và thống kê tình hình sử dụng điện năng của khu vực

A ng = A∑ /DS (2.21)

A hô = A∑ /H (2.22)

ở đây: A∑ =∑A i, với i = (1÷n) (2.23) Với Ai- điện năng sử dụng của hộ phụ tải thứ i (gia đình, nhà máy, xí nghiệp, trường học, chiếu sáng công cộng,…)

A i =∑A ij, với j = (1÷m) (2.24)

Aij- điện năng sử dụng của hộ phụ tải thứ j thuộc loại phụ tải thứ i

Nhận thấy, dự báo sử dụng bằng phương pháp trực tiếp được tổng hợp từ dự báo theo 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 truyền tải và phân phối Tuy nhiên phương pháp này đòi hỏi công tác điều tra phải được tiến hành tỉ mỉ, nghiêm túc bởi những cán bộ có nghiệp vụ, số phiếu điều tra đủ lớn để giảm sai số tính toán

2.3.2 Phương phương pháp ngoại suy theo chuỗi thời gian

2.3.2.1 Khái niệm

Theo nghĩa rộng nhất thì ngoại suy dự báo có nghĩa là nghiên cứu lịch sử của đối tượng kinh tế và chuyển tính quy luật của nó đã phát hiện được trong quá khứ và hiện tại sang tương lai bằng các phương pháp xử lí chuỗi thời gian kinh tế

Với dự báo nhu cầu điện năng, được hiểu: Dựa vào chuỗi quan sát của n năm trước để xây dựng mô hình toán học (hàm xu thế) biểu thị quy luật thay đổi nhu cầu điện năng Trên cơ sở đó xác định nhu cầu điện năng của những năm tiếp theo

Chuỗi thời gian kinh tế:

Thực chất của việc nghiên cứu lịch sử là nghiên cứu quá trình thay đổi và triển của đối tượng kinh tế theo thời gian Kết quả thu thập thông tin một cách liên tục về sự vận động của đối tượng kinh tế theo một đặc trưng nào đó (ngày, tháng, năm…) thì hình thành một chuỗi thời gian

Có thể khái quát như sau:

y ( giá trị đối tượng kinh tế) 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 trưng nào đó, thì chuỗi thời gian kinh tế chính là một quá trình ngẫu nhiên khi chúng ta quan sát giá trị của đối tượng kinh tế theo một đặc trưng theo thời gian ở n thời điểm liên tục

- Điều kiện của chuỗi thời gian kinh tế:

Khoảng cách giữa các thời điểm của chuỗi thời gian phải bằng nhau, hay nói 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 phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện xu thế vận động của đối tượng kinh tế, có khả năng tuân theo quy luật hàm 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:

Điều kiện của phương pháp:

- Đối tượng kinh tế phát triển tương đối ổn định theo thời gian (có cơ sở thu thập thông tin lịch sử và phát hiện tính quy luật)

- Những nhân tố ảnh hưởng chung nhất cho sự phát triển đối tượng kinh tế vẫn được duy trì trong một khoảng thời gian nào đấy trong tương lai

- Sẽ không có tác động mạnh từ bên ngoài dẫn tới những đột biến trong quá trỉnh phát triển đối tượng kinh tế

2.3.2.2 Nội dung của phương pháp ngoại suy

Phương pháp dự báo ngoại suy bao gồm các bước sau:

Bước 1: Xử lý chuỗi thời gian kinh tế:

Bước này giúp cho dãy số liệu đưa vào dự báo đầy đủ và xác định được xu thế

dễ dàng hơn

Xử lý chuỗi thời gian kinh tế bao gồm các công việc: bổ sung số liệu còn thiếu,

xử lý dao động ngẫu nhiên (bằng phương pháp có trong số hoặc không 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

b/ Xử lý dao động ngẫu nhiên:

Khi căn cứ vào chuỗi thời gian ban đầu ta thấy không dễ dàng phát hiện ngay được xu thế f(t) Do vậy, với những chuỗi có dao động lớn do ảnh hưởng của các yếu

tố ngẫu nhiên thì phải sử dụng phương pháp san chuỗi thời gian, với mục đích tạo ra một chuỗi mới có xu hướng dao 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 lý như sau:

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

t p i

i t p y

y y

p

+

= −

=+

∑ (2.25) Trong đó: m = 2p+1 là khoảng trượt

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

y t: giá trị chuỗi thời gian được san vào thời điểm t

- Trung bình trượt có trọng số (áp dụng cho các chuỗi số có khả năng tuân theo

xu hướng phi tuyến):

Cách xác định: 0

1

p i

c/ Loại bỏ sai số thô:

Sai số thô của chuỗi thời gian kinh tế dẫn đến dự báo sai lệch xu thế và để giải quyết trường hợp này, người ta sử dụng phương 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:

Tính

( )2

1

1 1

n i i

n =

− ∑ (2.26) Với: n: số mức độ của chuỗi

yi: giá trị của chuỗi ở thời điểm thứ i

y i: giá trị trung bình của chuỗi

k

k

y y t

S

−

= (2.27) Nếu t k >t n( )α : loại bỏ yk và thay thế bằng bs

k y

Với: t n( )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 đồ thị các cặp số (ti, 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 tương ứng Các dạng hàm f(t) thường gặp là: tuyến tính, parabol, hàm mũ, hàm lũy 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 định hàm

Phương pháp này dựa trên cơ sở sự xấp xỉ giữa sai phân chuỗi thời gian và vi phân hàm xu thế ở cùng bậc k nào đó ( k k)

∆ − Từ đó có thể lấy sai phân bậc k của xu hướng tiến về hằng số thì kết luận có khả năng thích hợp với xu thế:

0 1

i i

y a a t

=

= +∑

- Sai phân bậc nhất: ∆y i+1 = y i+1−y i

- Sai phân bậc hai: 2 1 1

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

Phương pháp tổng bình phương bé nhất là phương pháp tìm giá trị lý thuyết của hàm xu thế yˆi sao cho nó càng gần với giá trị thực tế của yi có thể, tức là phần dư

Với: n: số mức độ (giá trị) của chuỗi thời gian

yi: giá trị thực tế của chuỗi thời gian

yˆi: giá trị lý thuyết của hàm xu thế

Hàm xu thế có dạng tổng quát: 0

1

p i

Hàm xu thế xây dựng được luôn có sai số với dãy số giá trị thực tế, nhưng sai số

đó là bao nhiêu, có nằm trong giới hạn cho phép hay không thì mới được sử dụng cho

dự báo vì lí do độ tin cậy của kết quả dự báo Do đó, phải tiến hành kiểm định lại hàm

xu thế vừa xây dựng được để xem có thể dùng cho dự báo hay không, hoặc lựa chọn hàm nào nếu cùng xây dựng được nhiều hàm xu thế đối với cùng một chuỗi thời gian kinh tế đã có

- Kiểm định sai số tuyệt đối:

+ Nếu bước phát hiện xu thế chỉ xảy ra một khả năng y=f(t) thì hàm f(t) được sử dụng cho dự báo khi Vy<=10%

+ Nếu có nhiều khả năng xảy ra thì chọn theo điều kiện:

Min (Vy1, Vy2, .)<=10%

y

−

Trong đó: yitd là giá trị thực tế tại thời điểm cập nhật

yˆitdlà giá trị dự báo tại thời điểm cập nhật

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

Dự báo điểm: Xác định khoảng cách thích hợp ax

S1: sai số của dự báo

2.3.2.3 Ưu, nhược điểm của phương pháp ngoại suy

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

2.3.3 Phương pháp san bằng hàm mũ

2.3.3.1 Khái niệm

Phương pháp dự báo này thực chất là phương pháp ngoại suy chuỗi thời gian dựa trên quan điểm coi giá trị thông tin cuối dãy (gần thời điểm nghiên cứu) có giá trị thông tin cao hơn và sử dụng hệ thống quyền số để đặc trưng cho quan điểm này

2.3.3.2 Nội dung

Giúp cho mỗi quan trắc sau có trọng số lớn hơn quan trắc trước nó

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

y là đạo hàm cấp k tại thời điểm t

Thực tế đã chứng minh được rằng bất kì một hàm cấp k nào của yt cũng có thể biểu diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các trung bình mũ đến bậc (p+1):

- Trung bình mũ bậc 1 tại thời điểm t đối với chuỗi {yt}:

S =αy + −α S− =S− +α y −S−

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

S( )k : số bình quân mũ bậc k tại thời điểm t

yt: mức độ của dãy thời gian tại thời điểm t

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

- Trung bình mũ bậc k tại thời điểm t đối với chuỗi {yt} là:

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

Biểu thức trên có thể viết ra như sau:

Với S0: là mức độ được làm điều kiện ban đầu

2.3.3.4 Ưu 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 hưởng của các thông tin cũ theo quán tính, 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 lượng tính toán không nhiều

2.3.4 Phương pháp dự báo bằng mô hình hồi quy tương quan

2.3.4.1 Dự báo bằng mô hình hồi quy tương quan

Mô hình hồi quy tương quan là mô hình được xây dựng nhằm mô tả mối liên hệ giữa một hiện tượng kinh tế với một hay nhiều hiện tượng khác Hàm số biểu diễn mối quan hệ gọi là hàm hồi quy tương quan, có thể là hồi quy tương quan đơn hoặc hồi quy tương quan bội

- Hàm hồi quy tương quan đơn biểu diễn mối quan hệ của một hiện tượng kinh tế

có liên quan bởi một nhân tố tương quan khác, ví dụ, dạng hàm tuyến tính:

y là một hiện tượng kinh tế nào đó và gọi là biến phụ thuộc (biến cần giải thích)

x1, x2,…,xk là các hiện tượng kinh tế có liên quan gọi là biến độc lập (biến giải thích)

ao, a1,…, ak là các tham số của mô hình, hay hệ số hồi quy riêng

Chi tiết về phương phỏp hồi quy tương quan xem ở chương 3

2.3.4.2 Ưu nhược điểm của phương phỏp

2.3.5 Phương phỏp đàn hồi kinh tế

Cơ sở của cỏc dự bỏo nhu cầu năng lượng sử dụng phương phỏp hệ số đàn hồi là

sử dụng năng lượng ở mỗi ngành được xỏc định bởi một yếu tố kinh tế phự hợp với ngành và được điều chỉnh bởi hệ số đàn hồi thu nhập và hệ số đàn hồi giỏ Hệ số đàn hồi thu nhập là tỷ số giữa tỷ lệ tăng trưởng nhu cầu năng lượng và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế xột trờn tổng thể nền kinh tế hoặc ở cỏc khu vực khỏc nhau, được xỏc định trực tiếp hoặc trờn tổng thể nền kinh tế hoặc ở cỏc khu vực

Hệ số đàn hồi theo GDP (η) được tớnh theo cụng thức sau:

ηGDP Tốc độ tăng nhu cầu điện(%)

Hệ số đàn hồi theo GDP( )=

Tốc độ tăng trưởng GDP(%)Đối với nụng nghiệp, thương mại và cụng nghiệp, yếu tố kinh tế quyết định là giỏ trị gia tăng của ngành Đối với giao thụng vận tải, giỏ trị gia tăng khụng được tớnh toỏn riờng rẽ thỡ giỏ trị gia tăng cụng nghiệp được sử dụng như là yếu tố thớch hợp nhất Trong khu vực dõn dụng, tổng giỏ trị gia tăng của nền kinh tế được sử dụng như

là một yếu tố thay thế cho thu nhập của khu vực dõn dụng

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 Điều này không thể làm được ở Việt Nam vì các chuỗi dữ liệu theo thời gian này không có được và ngay cả khi có được thì một số sự phân bổ sai lệch tác động đến nền kinh tế Việt Nam sẽ làm mất tác dụng của cách tiếp cận này Vì thế các hệ số đàn hồi dùng trong việc phân tích dự báo nhu cầu năng lựơng thường được 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 dễ dàng vì một số lý do: các ước tính kinh trắc thường không tin cậy và dễ

bị thay đổi tùy 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, ngoài

ra, Việt Nam còn là một trường hợp đặc biệt vì trước đó có sự hạn chế về sử dụng điện Nhu cầu bị kiềm chế này ở Việt Nam là khá lớn, nó có tác động làm cho giá trị trung bình của hệ số đàn hồi thu nhập tính toán trở nên kém tin cậy Vì những lý do trên, phương pháp này mang nặng tính chuyên gia hơn là tính toán thông thường

2.3.6 Phương pháp cường độ

Phương pháp luận: Dự báo nhu cầu điện năng dựa trên cường độ tiêu thụ điện năng đối với từng miền Cường độ điện năng là một chỉ số tổng quát để đánh giá nhu cầu điện năng và đã được định nghĩa ở mục 2.2 của chương này

Các bước tiến hành như sau:

- Lập bộ số liệu cường độ điện năng trên GDP đối với tất cả các miền trong quá khứ Cường độ điện năng được tính theo công thức ở mục 2.2 của chương này

- Bằng phương pháp hồi quy, dự báo cường độ điện năng trong tương lai

- Trên cơ sở dự báo các kịch bản phát triển kinh tế - xã hội của từng miền, tiêu thụ điện năng cho mỗi miền trong tương lai sẽ bằng cường độ điện năng nhân với GDP

- Tổng hợp nhu cầu điện cho từng miền và toàn quốc

2.3.7 Phương pháp Chuyên gia

2.3.7.1 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 độ uyên bác về lý luận, thành thạo về chuyên môn, phong phú về năng lực thực tiễn cùng với 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 các cán bộ lão luyện thuộc các chuyên môn hay nhằm trong miền lân cận của đối tượng dự báo đưa ra các dự báo

2.3.7.3 Ưu điểm, nhược điểm của phương pháp chuyên gia

Ưu điểm:

- Đây là phương pháp tương đối đơn giản, dễ áp dụng và có khả năng tìm ra tức thời các thông số, mà các thông số này không dễ dàng lượng hóa được và mô tả quy luật vận động dưới dạng hàm số

- Phương pháp chuyên gia thích ứng với đặc điểm và yêu cầu của một dự báo nhu cầu và tình hình thị trường hiện đại là tính khả thi cao, cho kết quả nhanh, tạo ngay căn cứ để đề ra các quyết định kinh doanh, ứng xử tức thời, phù hợp với diễn biến sôi động và trạng thái muôn vẻ của thị trường 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 phương pháp dự báo khác nhau rất khó 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 định mang tính chất định tính, những xu hướng, chiều hướng vận động

- Dự báo phản ứng của thị trường trước quyết sách kinh doanh, các hành vi nghiệp vụ đã và sẽ tiến hành (nói cách khác, đây là dự báo của dự báo) Phương pháp chuyên gia cũng rất hữu hiệu đối với dự báo nặng về “chất” hơn là về “lượng”

MEDEE-S phần mềm phân tích kinh tế-kỹ thuật, trong đó quá trình tiến hành nhằm nhận dạng các nhân tố kinh tế, dân số, xã hội và kỹ thuật tác động đến sự phát triển về nhu cầu năng lượng, từ đó đánh giá và mô phỏng sự tiến triển của chúng trong thời gian dự báo hoặc là thông qua các tính toán trực tiếp từ mô hình hoặc là việc thông qua xây dựng các kịch bản

Các cơ cấu đánh giá nhu cầu năng lượng của mô hình xuất phát từ việc phân tích hệ thống tiêu hao năng lượng thành các module đồng nhất, cụ thể là:

- Số lượng và cấu trúc nhu cầu năng lượng của khu vực sinh hoạt được đánh giá

và phân biệt theo vùng địa lý (nông thôn, thành thị, ), theo tầng lớp xã hội, theo thu nhập, theo nghề nghiệp xã hội, Đối với một tầng lớp xã hội trong vùng địa lý xác định, nhu cầu năng lượng được xác định theo từng loại nhu cầu sử dụng (đun nấu, thắp sáng, )

- Đánh giá nhu cầu năng lượng khu vực công nghiệp cũng được tiến hành theo ngành (luyện kim, giấy, xi măng, ) và theo loại công nghệ cũng như loại sử dụng (sử dụng nhiệt, sử dụng chuyên dụng, )

- Nhu cầu năng lượng của khu vực nông nghiệp có thể được đánh giá một cách tổng quát theo ngành, theo dạng sử dụng hoặc cũng có thể phân tích theo ngành và theo dạng thiết bị sử dụng

- Trong lĩnh vực giao thông vận tải, quá trình phân tích được tiến hành theo vận tải hàng hoá và vận tải hành khách trong đó có xét đến tính đa dạng về các phương tịên vận tải trong các nước đang phát triển

Về mặt cấu trúc, phần mềm MEDEE-S gồm một mô hình cơ sở được tính toán

tự động theo 5 ngành kinh tế (công nghiệp, nông nghiệp, sinh hoạt dịch vụ và vận tải)

và một loạt các mô hình con là những tính toán chi tiết mà khi áp dụng chúng ta có thể lựa chọn hoặc không, tuỳ theo đặc điểm của quốc gia được nghiên cứu, theo mức độ chi tiết của nguồn dữ liệu có thể thu thập được Điều này tạo cho mô hình một khả năng thích cao trong quá trình ứng dụng

Ưu điểm:

- Phần mềm đưa ra một phác họa dễ hiểu về nhu cầu năng lượng bằng việc chỉ

rõ các biến điều khiển nhu cầu này, vì thế có thể điều khiển sự phát triển nhu cầu này bằng các chính sách năng lượng

- Phần mềm có thể được dùng để thành lập bảng cân bằng năng lượng ở mức độ tiêu thụ năng lượng cuối cùng

- Phần mềm có thể lượng hoá những thay đổi của nền kinh tế xã hội thông qua

sự thay đổi của nhu cầu năng lượng

- Các thông tin cần thiết dễ dàng được nhận ra Vì vậy việc thu thập, xử lý số liệu và thông tin cần thiết cũng dễ dàng

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY VÀ GIỚI THIỆU VỀ PHẦN

MỀM SIMPLE_E

3.1 Phương pháp đa hồi quy

3.1.1 Khái niệm chung

Phương pháp luận kinh tế lượng là phương pháp luận được hầu hết các nước trên thế giới sử dụng trong dự báo nhu cầu năng lượng, điện năng, đặc biệt đối với các nước chưa có hệ thống thống kê, dự báo tốt về tương lai mức độ tiêu thụ, sử dụng và công nghệ của các thiết bị điện Phân tích đa hồi quy là một trong những kĩ thuật thống

kê quan trọng và được sử dụng rộng rãi ở nhiều ứng dụng trong cách tiếp cận kinh tế lượng

Trong 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 Trong trường hợp này, việc tạo ra một mô hình sử dụng nhiều biến độc lập để dự báo một biến phụ thuộc và các biến độc lập này là rất cần thiết Một mô hình sử dụng nhiều biến độc lập để dự báo một biến phụ thuộc được gọi là mô hình hồi quy bội

Để góp phần giải thích cho những thay đổi trong biến phụ thuộc, những biến độc lập được đưa vào mô hình trước hết phải có tương quan với biến phụ thuộc và không tự tương quan với nhau Trong trường hợp có tương quan giữa các biến độc lập, kết quả dự báo sẽ không chính xác Do vậy trước khi sử dụng một mô hình nào đó để

dự báo, cần phải kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến độc lập với nhau, cũng như mức độ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc

3.1.2 Mô hình tương quan đa hồi quy

Để xây dựng được mô hình cần phải tiến hành chọn dạng của nó đồng thời tác động của k nhân tố (các nhân tố tác động yếu hơn, không bản chất thì đưa vào thành phần ngẫu nhiên), nên việc xác định dạng liên hệ của từng nhân tố cũng như toàn bộ

1 1

n m m n

Thì quan hệ giữa một hiện tượng kinh tế này với những hiện tượng kinh tế khác

có dạng hồi quy bội tuyến tính tổng thể như sau:

(3.1) Trong đó

βo là hệ số tự do (Hệ số chặn)

β1, β2 … βm-1 là các hệ số hồi quy riêng

ε là sai số dự báo tổng thể Với n qua sát ta có hệ phương trình:

(3.2)

Biểu diễn dưới dạng ma trận, ta có:

Trong đó:

Y: Véc tơ của biến phụ thuộc;

X: Ma trận của biến độc lập, quy mô của ma trận xác định theo số quan sát n và số biến m-1;

β: Véc tơ hệ số;

εβ

ββ

= o 1x1 2x2 m−1x m−1y

++

=

++

++

=

++

++

n m n

n o

m m o

m m o

x x

x

x x

x

x x

x

ε β

β β

β

ε β

β β

β

ε β

β β

β

1 , 1 2

2 1 1

2 1

, 2 1 22

2 21 1

1 1

, 1 1 12

2 11

MM

MM