BÀI GIẢNG DỰ BÁO PHỤ TẢI &THIẾT KẾ LƯỚI ĐIỆN TRUYỀN TẢI

TẬP ĐOÀN ĐIỆN LỰC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC CHI NHÁNH PHÍA NAM BÀI GIẢNG DỰ BÁO PHỤ TẢI & THIẾT KẾ LƯỚI ĐIỆN TRUYỀN TẢI Vũ Đình Tài PHẦN I DỰ BÁO PHỤ TẢI (XÁC ĐỊNH NHU CẦU ĐIỆN NĂNG) NỘI DUNG • Các phương pháp dự báo điện • PP san hàm mũ dự báo lượng • Sử dụng mơ hình lý thuyết thơng tin đánh giá tương quan dự báo nhu cầu điện • Dự báo nhu cầu điện có xét đến yếu tố mùa sóng mùa I.Các phương pháp dự báo điện 1.1 Khái niệm chung I.Các phương pháp dự báo điện 1.1 Khái niệm chung • Nhu cầu điện đồ thị phụ tải điện số liệu đầu vào quan trọng, định lớn chất lượng việc quy hoạch hệ thống điện • Dữ liệu đầu vào quan trọng để lập QHHTĐ dự báo nhu cầu điện cho mốc thời gian tương lai • Vai trị dự báo nhu cầu điện có tác dụng to lớn, liên quan đến quản lý kinh tế nói chung QHHTĐ nói riêng Dự báo quy hoạch hai giai đoạn liên kết chặt chẽ với trình quản lý Dự báo góp phần giải vấn đề bản: - Xác định xu phát triển nhu cầu điện - Đề xuất yếu tố cụ thể định xu - Xác định quy luật đặc điểm phát triển nhu cầu điện phụ tải điện Có ba loại dự báo theo thời gian: - Dự báo ngắn hạn (12 năm) - Dự báo trung hạn (310 năm) - Dự báo dài hạn (1520 năm): mục đích nêu phương hướng phát triển có tính chất chiến lược mặt kinh tế, mặt KHKT nói chung không yêu cầu xác định tiêu cụ thể I.Các phương pháp dự báo điện • Biểu đồ phụ tải tổng hợp: xây dựng cho số ngày điển hình (làm việc, nghỉ, mùa đơng, mùa hè) • Tổng hợp biểu đồ phụ tải ngày (theo số liệu theo loại biểu đồ) ta biểu đồ phụ tải kéo dài năm cho mức cơng suất • Đồ thị phụ tải kéo dài năm liệu sở quan trọng tính tốn QHHTĐ, cho phép xác định thời gian sử dụng công suất cực đại Tmax -Tmax: khoảng thời gian sử dụng liên tục CS cực đại Pmax cho NL sử dụng vừa NL sử dụng thực tế năm theo biểu đồ xác định -Ptb : công suất trung bình 8760 A  Pmax Tmax   P(t).dt  Ptb t I.Các phương pháp dự báo điện 1.2 PP tính hệ số vượt trước PP cho ta thấy khuynh hướng phát triển nhu cầu sơ cân đối nhu cầu với nhịp độ phát triển kinh tế quốc dân Là tỷ số nhịp độ phát triển lượng điện với nhịp độ phát triển toàn kinh tế quốc dân VD: Trong thời gian năm từ 1950-1955 sản lượng công nghiệp Liên xô tăng từ 100% lên 185%, sản lượng điện thời gian tăng 186,5% Như Hệ số vượt trước là: 186,5 K=  1,01 185 I.Các phương pháp dự báo điện 1.2 PP tính hệ số vượt trước PP nói lên xu phát triển với mức độ phát triển tương lai xu phụ thuộc vào yếu tố như: -Tiến mặt kỹ thuật quản lý nên suất tiêu hao điện sản phẩm công nghiệp ngày giảm xuống - Điện ngày sử dụng rộng rãi ngành kinh tế quốc dân địa phương - Cơ cấu kinh tế không ngừng thay đổi Do hệ số vượt trước khác dựa vào hệ số K xác định điện năm dự báo I.Các phương pháp dự báo điện 1.3 PP tính trực tiếp hay Dự báo nhu cầu điện theo ngành kinh tế quốc dân PP xác định nhu cầu điện năm dự báo, dựa tổng sản lượng kinh tế ngành năm suất tiêu hao điện loại sản phẩm -Thuật toán đơn giản, giải đơn giản chắn có nghiệm -Thường áp dụng để dự báo nhu cầu điện với thời gian ngắn trung bình, khơng dùng cho quy hoạch dài hạn số liệu đầu vào khơng xác 10 III Sử dụng mơ hình lý thuyết thơng tin đánh giá tương quan dự báo nhu cầu điện Giả thiết hàm hồi quy có dạng: y= ax + b Dùng PPBPCT giải ta có b = - 93,973 a = 0,663.10-6 Ta có PT hồi quy y = - 93,973 + 0,663.10-6.x Thay giá trị xi vào x ta giá trị ĐN yi (cột bảng 3-3) Tính xác suất xuất biến ngẫu nhiên: 1  n 14 1 p y    n 14 p  x1   Tính xác suất có điệu kiện p(yi/xi) Ta thấy độ lệch giá trị thực tế quan sát giá trị nằm đường hồi quy là: ei  yi  ˆyi , ei  p  yi / xi  = Từ tính xác suất có điệu kiện: p  yi / x i  ˆyi  yi = 1ˆyi 81 Kết tính tốn cho bảng (3-3) ˆyi  yi ˆyi Yi (MWh) Xi (106đ) ˆyi (MWh) ei  yi  ˆyi (MWh) 140 335 128,132 11,868 0,092 0,908 140 345 134,762 5,238 0,038 0,962 150 360 144,707 5,293 0,036 0,964 145 365 148,022 -3,293 0,022 0,978 170 420 184,487 -14,487 0,078 0,922 195 440 197,747 -2,747 0,013 0,987 200 455 205,692 -7,692 0,037 0,963 240 490 257,417 -12,417 0,048 0,952 245 530 260,732 -0,732 0,002 0,998 260 535 273,992 -3,992 0,014 0,996 270 555 297,197 -2,197 0,007 0,993 275 590 307,142 2,858 0,009 0,991 310 605 317,087 32,913 0,103 0,897 p  yi / xi  82 III Sử dụng mơ hình lý thuyết thơng tin đánh giá tương quan dự báo nhu cầu điện Từ tính entropi H(X): (tính theo logarit số 2) 14 H  X    p  x i  log p  x i   log 14  3,8165 i 1 14 H Y    p  y i  log p  y i   log 14  3,8165 i 1 Entropi có điều kiện: 14 14 H Y / X    p  x i  p  yi / x i  log p  y i / x i  , p  yi / x i i  j  p  x i   i 1 i 1 nên  p  y1 / x1  log  y1 / x   p  y2 / x  log  y2 / x   n  p  y14 / x14  log  y14 / x 14      ,908 log ,908   ,897 log ,897  14  ,0734 H Y / X    83 n III Sử dụng mơ hình lý thuyết thơng tin đánh giá tương quan dự báo nhu cầu điện Lượng tin tương hỗ Y X I Y , X   H Y   H  Y / X   3,8165  0,0734  3,7431 Giả thiết dung sai α%=5%, xét tương quan Y X: I Y , X  H Y   3,7431  ,98    ,05 3,8165 Sau tính độ tin cậy thơng tin Y xi mang lại: H Y   I Y , X , X , X n  H Y   H Y / X  H Y   0,0734  0,019   %  5% 3,8165 Điều chứng tỏ lượng thông tin Y ĐN tiêu thụ quan sát thu nhập kinh tế quốc dân X đáng tin cậy biết số liệu x độ bất định y giảm gần hết 84 IV Dự báo nhu cầu điện có xét đến yếu tố mùa sóng mùa 4.1 Đặt vấn đề Mơ hình dự báo có xét đến ảnh hưởng yếu tố mùa mô tả: yt  yˆ t  Dt  t 4-1  Trong đó: yt: hàm dự báo thời điểm t ˆyt : hàm hồi quy đặc trưng cho xu trình Dt: thành phần dao động theo mùa α t: dao động ngẫu nhiên Dao động Dt xác định nhờ số liệu thống kê khứ, làm cho giá trị yt thay đổi tuần hoàn Xác định α t phức tạp tác động ngẫu nhiên bên ngồi thường đánh giá PP xác suất thống kê 85 IV Dự báo nhu cầu điện có xét đến yếu tố mùa sóng mùa 4.2 Các PP tính hệ số mùa Hệ số mùa K: đặc trưng cho cường độ Tác động thành phần mùa đến số hạng chuỗi thời gian Thường xác định dựa vào số liệu thống kê ( tháng, quý, năm, ) K>1: dao động mùa có ảnh hưởng tích cực lên giá trị chuỗi {yi} làm giá trị chuỗi thời gian lớn lên K1: dao động mùa có ảnh hưởng tích cực lên giá trị chuỗi {yi} làm giá trị chuỗi thời gian lớn lên K