Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện năng tỉnh thái bình đến năm 2030

VŨ MINH THÀNH BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI  VŨ MINH THÀNH CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY ĐỂ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG TỈNH THÁI BÌNH ĐẾN NĂM 2030 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT ĐIỆN KHOÁ 2014B Hà Nội - 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI  VŨ MINH THÀNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY ĐỂ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG TỈNH THÁI BÌNH ĐẾN NĂM 2030 Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT ĐIỆN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Nguyễn Lân Tráng Hà Nội - 2017 Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 MỤC LỤC MỤC LỤC i LỜI CAM ĐOAN iv LỜI CẢM ƠN .v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU vii LỜI MỞ ĐẦU .1 Lý thực đề tài Mục đích nghiên cứu luận văn Đối tượng phạm vi nghiên cứu .2 Ý nghĩa khoa học thực tiễn luận văn Cấu trúc nội dung luận văn Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG 1.1 Các khái niệm 1.1.1 Khái niệm nhu cầu lượng .5 1.1.2 Khái niệm phân tích nhu cầu lượng .5 1.2 Phương pháp phân tích nhu cầu lượng 1.2.1 Vai trị, mục đích việc phân tích nhu cầu lượng 1.2.2 Các phương pháp phân tích nhu cầu lượng 1.3 Dự báo nhu cầu lượng phương pháp dự báo 10 1.3.1 Dự báo nhu cầu lượng .10 1.3.2 Phương pháp dự báo định tính - Phương pháp Chuyên gia .13 1.3.3 Phương pháp dự báo định lượng 15 1.4 Một số phần mềm dùng dự báo nhu cầu lượng 26 1.4.1 Mơ hình kinh tế kỹ thuật MEDEE-S .26 1.4.2 Phần mềm SPSS 28 1.4.3 Phần mềm EVIEWS 29 1.5 Lựa chọn phương pháp dự báo nhu cầu điện .30 TÓM TẮT CHƯƠNG 31 Chương 2: PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY VÀ PHẦN MỀM SIMPLE_E 33 2.1 Phương pháp đa hồi quy 33 2.1.1 Khái niệm chung 33 Vũ Minh Thành – CB140936 -i- Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 2.1.2 Mơ hình tương quan đa hồi quy .33 2.1.3 Ước lượng hệ số mơ hình .35 2.1.4 Phương pháp bình phương nhỏ tổng quát thủ tục ước lượng Grid Search (GS) 37 2.1.5 Phân tích biến đa hồi quy .40 2.1.6 Kiểm định 43 2.1.7 Lựa chọn phương trình hồi quy phù hợp 48 2.2 Phần mềm Simple_E (Simple Econometric Simulation System) 48 2.2.1 Giới thiệu phần mềm .48 2.2.2 Những khái niệm Simple_E 49 2.2.3 Các dạng hàm áp dụng phần mềm Simple_E .52 2.2.4 Các biến số phần mềm Simple_E 54 2.2.5 Phân tích mơ hình phần mềm Simple_E 54 2.2.6 Mô dự báo phần mềm simple_E 55 2.2.7 Cài đặt phần mềm Simple_E 57 TÓM TẮT CHƯƠNG 58 Chương 3: PHÂN TÍCH TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI VÀ TIÊU THỤ ĐIỆN NĂNG TỈNH THÁI BÌNH GIAI ĐOẠN 2000 - 2016 60 3.1 Đặc điểm tự nhiên 60 3.1.1 Vị trí địa lý .60 3.1.2 Điều kiện tự nhiên 61 3.1.3 Tài nguyên thiên nhiên 62 3.1.4 Tài nguyên du lịch 63 3.2 Hiện trạng kinh tế - xã hội tỉnh Thái Bình .63 3.2.1 Kết đạt 63 3.2.2 Hiện trạng phát triển ngành .64 3.3 Dự báo phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Thái Bình đến năm 2020 tầm nhìn đến năm 2035 67 3.3.1 Nhiệm vụ tổng quát 67 3.3.2 Các tiêu chủ yếu theo giai đoạn 68 3.3.3 Phương hướng phát triển ngành kinh tế 70 3.3.4 Dự báo phát triển dân số 73 3.4 Phân tích tình hình tiêu thụ điện giai đoạn 2000 - 2016 73 Vũ Minh Thành – CB140936 - ii - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 3.4.1 Phân tích tình hình tiêu thụ điện giai đoạn 2000 - 2016 73 3.4.2 Phân tích tình hình tiêu thụ điện theo ngành giai đoạn 2000 2016 77 3.4.3 Diễn biến giá điện giai đoạn 2000 - 2016 80 TÓM TẮT CHƯƠNG 81 Chương 4: DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG TỈNH THÁI BÌNH GIAI ĐOẠN 2017 - 2030 SỬ DỤNG PHẦN MỀM SIMPLE_E 84 4.1 Yêu cầu liệu đầu vào giai đoạn 2000 - 2016 84 4.2 Dự báo nhu cầu điện phần mềm Simple_E sở phương pháp đa hồi quy 85 4.2.1 Sơ đồ khối hoạt động Simple_E 86 4.2.2 Sử dụng phần mềm Simple_E cho dự báo nhu cầu điện tiêu thụ tỉnh Thái Bình giai đoạn 2017 - 2030 .86 4.3 Đánh giá tính xác phương pháp đa hồi quy dự báo nhu cầu điện 107 4.3.1 Dự báo nhu cầu điện giai đoạn 2011 - 2016 phương pháp ngoại suy 108 4.3.2 Kết dự báo theo phương pháp đa hồi quy sử dụng phần mềm Simple_E 111 4.3.3 So sánh điện thực tế phương pháp sử dụng để dự báo 112 TÓM TẮT CHƯƠNG 114 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .116 Kết luận 116 Kiến nghị 116 TÀI LIỆU THAM KHẢO .118 PHỤ LỤC Vũ Minh Thành – CB140936 - iii - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn tổng hợp thực Các kết phân tích hoàn toàn trung thực, nội dung thuyết minh chưa cơng bố Luận văn có sử dụng tài liệu tham khảo đă nêu phần tài liệu tham khảo Tác giả luận văn Vũ Minh Thành Vũ Minh Thành – CB140936 - iv - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 LỜI CẢM ƠN Luận văn thạc sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ thuật điện với tên đề tài “Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030” hoàn thành vào tháng 10 năm 2017 Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy PGS.TS Nguyễn Lân Tráng, người giúp đỡ em nhiều trình thực luận văn Xin cảm ơn thầy cô thuộc môn Hệ thống điện – Viện Điện – Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội có góp ý quý báu nội dung đề tài Đồng thời, cảm ơn tới bạn bè, đồng nghiệp trao đổi giúp tháo gỡ nhiều vướng mắc trình thực Qua xin gửi tới gia đình người thân gia đình, người ln quan tâm, động viên, khích lệ suốt q trình học tập nghiên cứu Do thời gian có hạn, chắn luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót Em kính mong thầy bảo, bạn bè đóng góp ý kiến để em hồn thiện, tiếp tục nghiên cứu phát triển đề tài Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng 10 năm 2017 Vũ Minh Thành Vũ Minh Thành – CB140936 -v- Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ Hình 1.1 Lưu đồ trình dự báo Hình 1.2 Biểu thị số liệu thống kê điện theo thời gian đồ thị Hình 2.1 Sơ đồ hoạt động bảng tính Simple_E Hình 3.1 Bản đồ hành tỉnh Thái Bình Hình 3.2 Biểu đồ điện thương phẩm Thái Bình từ năm 2000 đến năm 2016 Hình 3.3 Biểu đồ tốc độ tăng trưởng điện thương phẩm Thái Bình từ năm 2001 đến năm 2016 Hình 4.1 Sơ đồ khối hoạt động phần mềm Simple_E Hình 4.2 Biểu tượng công cụ phần mềm Simple_E sau cài đặt tích hợp phần mềm excel Hình 4.3 Main menu phần mềm Simple_E Hình 4.4 Sheet Data khai báo biến liệu đầu vào Hình 4.5 Sheet Model khai báo hàm tương ứng với biến Hình 4.6 Sheet Simulation thể phương trình dự báo Hình 4.7 Sheet Simulation thể kết dự báo Hình 4.8 Giá trị kiểm định mơ hình đa hồi quy Hình 4.9 Sheet tổng hợp kết dự báo nhu cầu điện đến năm 2030 Hình 4.10 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện tiêu thụ đến năm 2030 (kịch kinh tế phương án sở) Hình 4.11 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện tiêu thụ giai đoạn 2017 - 2030 (kịch kinh tế phương án thấp) Hình 4.12 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện tiêu thụ giai đoạn 2017 - 2030 Hình 4.13 Đồ thị biểu diễn nhu cầu điện tiêu thụ theo kịch kinh tế giai đoạn 2017 - 2030 Hình 4.14 Đồ thị so sánh nhu cầu điện tiêu thụ giai đoạn 2011 - 2016 phương án dự báo thực tế Vũ Minh Thành – CB140936 - vi - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Phân tích biến đa hồi quy Bảng 2.2 Chức sheet Simple_E Bảng 3.1 Các tiêu chủ yếu trạng kinh tế - xã hội tỉnh Thái Bình Bảng 3.2 Các tiêu kinh tế - xã hội chủ yếu giai đoạn 2016 - 2035 Bảng 3.3 Kịch phát triển kinh tế đến 2030 Bảng 3.4 Tiêu thụ điện tỉnh Thái Bình giai đoạn 2000 - 2016 Bảng 3.5 Tiêu thụ điện trung bình theo giai đoạn Bảng 3.6 Hệ số đàn hồi trung bình theo GDP theo giai đoạn Bảng 3.7 Tiêu thụ điện tỷ trọng tiêu thụ điện giai đoạn 2000 - 2016 Bảng 3.8 Diễn biến giá điện theo lĩnh vực khác Bảng 3.9 Hệ số đàn hồi tốc độ tăng trưởng điện theo giá Bảng 3.10 Hệ số đàn hồi trung bình theo giá theo giai đoạn Bảng 4.1 Kịch phát triển kinh tế tỉnh Thái Bình giai đoạn 2015 - 2030 Bảng 4.2 Kết dự báo nhu cầu điện giai đoạn 2017 - 2030 (kịch kinh tế phương án sở) Bảng 4.3 Kết dự báo nhu cầu điện giai đoạn 2017 - 2030 (kịch kinh tế phương án thấp) Bảng 4.4 Kết dự báo nhu cầu điện giai đoạn 2017 - 2030 (kịch kinh tế phương án cao) Bảng 4.5 Kết dự báo nhu cầu điện kịch kinh tế 2017 - 2030 Bảng 4.6 Tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện giai đoạn 2017 - 2030 Bảng 4.7 Điện tiêu thụ tỉnh Thái Bình giai đoạn 2001 - 2010 Bảng 4.8 Tính tốn giá trị y(t) Bảng 4.9 Tính tốn để xác định hệ số tương quan r Bảng 4.10 Kết tính nhu cầu điện phương pháp ngoại suy Vũ Minh Thành – CB140936 - vii - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 Bảng 4.11 Kết dự báo nhu cầu điện phương pháp ngoại suy giai đoạn 2011 - 2016 Bảng 4.12 Kết dự báo nhu cầu điện theo phương pháp đa hồi quy giai đoạn 2011 - 2016 Bảng 4.13 Tiêu thụ điện thực tế tỉnh Thái Bình giai đoạn 2012 - 2016 Bảng 4.14 Bảng so sánh sai số kết dự báo phương pháp đa hồi quy phương pháp ngoại suy với điện thực tế biết Vũ Minh Thành – CB140936 - viii - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 hay y(t) = a + bt đó: a = lg A0 b = lg C Kiểm định giả thiết theo bước sau : a Tính hệ số tương quan y t Ta có : n ( Ai  A)( ti  t )     i 1 r  n  n   ( Ai  A)2  ( ti  t )2   i 1    i 1   n  ( yi  y )( ti  t )   i 1  n  n   ( yi  y )2  ( ti  t )2   i 1    i 1   đó: t  y n n t i 1  5,5 i n n y i 1 i  8,693 Tiếp theo, ta tính giá trị biểu thức kết tính ghi cụ thể bảng 4.9 sau t yi  y ti  t ( yi  y ) (ti  t ) -0,235 -4,5 0,05540 20,25 -0,178 -3,5 0,03154 12,25 -0,126 -2,5 0,01585 6,25 -0,079 -1,5 0,00624 2,25 -0,036 -0,5 0,00130 0,25 0,004 0,5 0,00002 0,25 Vũ Minh Thành - CB140936 - 109 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 0,075 1,5 0,00569 2,25 0,137 2,5 0,01870 6,25 0,192 3,5 0,03696 12,25 10 0,247 4,5 0,06082 20,25 Bảng 4.9 Tính tốn để xác định hệ số tương quan r thay giá trị tương ứng vào biểu thức tính r ta có: r = 0,998 b Kiểm định giả thiết hàm tuyến tính theo  Vì n = 10 < 25 nên ta có cơng thức:   r n22 1r Thay số vào ta được:   46,56   0,05;5  2,571 Như quan hệ chấp nhận c Lập hệ phương trình xác định a b theo phương pháp bình phương cực tiểu Ta có:  na  ( ti )b   yi  ( ti )a  ( t i )b   yi ti đó: ti = 1+2+3+4+5+6+7+8+9+10 = 55 ti2 = 12+22+32+42+52+62+72+82+92+102 = 385 tiyi =(lg Ai)ti = 482,493 yi =lg Ai = 86,931 Vũ Minh Thành - CB140936 - 110 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 thay vào ta hệ phương trình sau : 10a  55b  86,931  55a  385b  482, 493 giải ta có: a = 8,402  A0 = 108,402 b = 0,053  C=100,053 Vậy hàm hồi quy có dạng : A  t   108,402100,053t  kWh  Từ hàm hồi quy, ứng với năm cần dự báo giai đoạn 2011 - 2016, thay giá trị t tương ứng vào ta có kết tính bảng 4.10 t 11 12 13 14 15 16 A(t) (106 kWh) 966,051 1.091,440 1.233,105 1.393,157 1.573,983 1.778,279 Bảng 4.10 Kết tính nhu cầu điện phương pháp ngoại suy Từ số liệu bảng 4.10 ta có kết dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình giai đoạn 2011- 2016 sau: (Đơn vị: GWh) Năm 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Điện thương phẩm 966,051 1.091,440 1.233,105 1.393,157 1.573,983 1.778,279 Bảng 4.11 Kết dự báo nhu cầu điện phương pháp ngoại suy giai đoạn 2011 - 2016 4.3.2 Kết dự báo theo phương pháp đa hồi quy sử dụng phần mềm Simple_E Vũ Minh Thành - CB140936 - 111 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 Khi sử dụng phương pháp đa hồi quy ta lấy số liệu giai đoạn 2001 -2010 để so sánh với phương pháp ngoại suy, kết dự báo sử dụng phần mềm Simple_E bảng 4.12 (Đơn vị: GWh) Năm 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Điện thương phẩm 925 1.027 1.197 1.346 1.518 1.879 Bảng 4.12 Kết dự báo nhu cầu điện theo phương pháp đa hồi quy giai đoạn 2011 - 2016 Phương pháp đa hồi quy sử dụng hàm quan hệ nhu cầu điện biến độc lập khác để tính nhu cầu điện tương lai Như từ số liệu khứ dựa vào hàm hồi quy để tính điện thời điểm tương lai Còn phương pháp ngoại suy xây dựng dựa quan hệ điện thời gian q khứ Sau tìm luật tăng trưởng nhu cầu điện khứ để tính nhu cầu điện tương lai 4.3.3 So sánh điện thực tế phương pháp sử dụng để dự báo Tiêu thụ điện thực tế tỉnh Thái Bình giai đoạn 2011 - 2016 bảng 4.13 Bảng 4.13 Tiêu thụ điện thực tế tỉnh Thái Bình giai đoạn 2011 - 2016 (Đơn vị: GWh) Năm 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Điện thương phẩm 943 1.044 1.177 1.323 1.542 2.050 Ta có đồ thị so sánh điện tiêu thụ thực tế với kết dự báo theo phương pháp đa hồi quy ngoại suy sau: Vũ Minh Thành - CB140936 - 112 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 Hình 4.14 Đồ thị so sánh nhu cầu điện tiêu thụ giai đoạn 2011 - 2016 phương án dự báo thực tế Qua đồ thị hình 4.14 ta thấy điện thực tế sử dụng so với điện dự báo phương pháp ngoại suy có sai số lớn so với phương pháp đa hồi quy Trong giai đoạn so sánh nhu cầu điện dự báo phương pháp đa hồi quy gần sát với điện thực tế sử dụng Nếu lấy giá trị thực tế làm mốc sai số phương pháp xác định theo biểu thức s%  Att  Ahq ( ns ) Ahq ( ns ) 100% Kết tính tốn sai số phương pháp đa hồi quy so với phương pháp ngoại suy thể bảng 4.14 Vũ Minh Thành - CB140936 - 113 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 Bảng 4.14 Bảng so sánh sai số kết dự báo phương pháp đa hồi quy phương pháp ngoại suy với điện thực tế biết Năm Phương Phương pháp pháp ngoại đa hồi quy suy (Ans ) (Ahq ) Giá trị thực tế (Att) (GWh) Sai số Sai số phương pháp phương pháp ngoại suy đa hồi quy thực tế (%) thực tế (%) (GWh) (GWh) 2011 966 925 943 2,49 1,84 2012 1.081 1.027 1.044 3,57 1,61 2013 1.233 1.197 1.177 4.73 1,68 2014 1.393 1.346 1.323 5,32 1,78 2015 1.574 1.518 1.542 2,10 1,53 2016 1.778 1.879 2.050 13,26 8,35 Qua bảng ta nhận thấy điện dự báo phương pháp ngoại suy có sai số lớn so với phương pháp đa hồi quy Như phương pháp đa hồi quy cho ta số liệu tương đối xác sát với thực tế TÓM TẮT CHƯƠNG Dự báo nhu cầu điện theo kịch kinh tế (cơ sở, cao thấp) cho ngành: Công nghiệp, Dân dụng, Dịch vụ thương mại, Nông nghiệp phần mềm Simple_E theo biến (dân số, GDP Kết nhu cầu điện ngành tăng theo xu hướng hàm mũ tin cậy kiểm định Trong luận văn dùng hai phương pháp dự báo: thứ phương pháp đa hồi quy sử dụng phần mềm Simple_E làm công cụ dự báo thứ phương pháp ngoại suy để kiểm chứng, kết cho thấy phương pháp đa hồi quy cho kết dự báo sát với thực tế so với phương pháp ngoại suy Kết dự báo đề tài có độ tin cậy cao, giúp quan quản lý áp dụng vào việc dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình thời gian tới Trên sở dự Vũ Minh Thành - CB140936 - 114 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 báo xác nhu cầu điện từ giúp cho việc quy hoạch lưới điện tỉnh Thái Bình đạt hiệu cao nhất, phù hợp đáp ứng mục tiêu phát triển kinh tế xã hội, đẩy nhanh q trình cơng nghiệp hóa đại hóa tỉnh Vũ Minh Thành - CB140936 - 115 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Phân tích tình hình sản xuất tiêu thụ điện tỉnh Thái Bình cho tất ngành giai đoạn 2000 - 2016, kết cho thấy tốc độ tăng trưởng tất lĩnh vực có xu hướng tăng lên theo dạng hàm mũ, ngành Cơng nghiệp dân dụng sinh hoạt chiếm tỷ trọng đáng kể Mức độ tăng trưởng điện thương phẩm tăng nhanh mức độ tăng trưởng GDP Trong luận văn dùng hai phương pháp dự báo: thứ phương pháp đa hồi quy sử dụng phần mềm Simple_E làm công cụ dự báo thứ phương pháp ngoại suy để kiểm chứng Phần mềm Simple_E có nhiều ưu việt (như trình bày phần giới thiệu chương 3) Dự báo cho ngành (Công nghiệp, Nông nghiệp, Dịch vụ thương mại, Dân dụng, khác), tổng điện thương phẩm điện sản xuất giai đoạn 2017 - 2030 Sau so sánh kết dự báo phương pháp với nhau, mức độ chênh lệch khơng lớn Sau tiến hành kiểm định cho thấy kết dự báo tin cậy Với lợi địa lý Thái Bình điểm thu hút dự án đầu tư xây dựng khu cơng nghiệp du lịch, mức tăng trưởng GDP dự định tăng >8.5% giai đoạn 2020 - 2030, điều dẫn đến gia tăng tương đối nhanh nhu cầu phụ tải năm tương lai gần Kiến nghị Để công tác dự báo ngày tốt xin có số kiến nghị sau: - Với lý trình bày phần mềm Simple_E nên sử dụng rộng rãi cơng tác dự báo nói chung dự báo nhu cầu điện nói riêng - Tăng cường công tác nghiên cứu học hỏi kinh nghiệm dự báo nước khu vực Vũ Minh Thành - CB140936 - 116 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 - Nhà nước có sách đầu tư thích đáng cho việc đào tạo nhà dự báo đầu tư trang thiết bị kỹ thuật phục vụ công tác dự báo từ thu thập liệu có kết dự báo - Cần có nhiều đề tài nghiên cứu công tác dự báo nhu cầu điện để tăng thêm khả lĩnh vực Vũ Minh Thành - CB140936 - 117 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Lân Tráng (2005), Quy hoạch phát triển hệ thống điện, nhà xuất Khoa học kỹ thuật Hà Nội GS.TS Nguyễn Quang Đơng, TS Nguyễn Thị Minh (2014), Giáo trình kinh tế lượng, nhà xuất Đại học Kinh tế quốc dân Bộ Công thương (2013), Thông tư 43/2013/TT-BCT ngày 31/12/2013 Quy định nội dung, trình tự, thủ tục lập, thẩm định phê duyệt điều chỉnh quy hoạch phát triển điện lực Công ty Điện lực Thái Bình (2016), Số liệu kinh doanh điện giai đoạn 2000 - 2016 Cơng ty Điện lực Thái Bình (2016), Số liệu quản lý kỹ thuật vận hành năm 2016 Nhà xuất thông Hà Nội (2016), Dự báo dân số Việt Nam 2014 - 2049 Sở thống kê Thái Bình (2016), Niên giám thống kê tỉnh Thái Bình UBND tỉnh Thái Bình (2014), Quyết định số 3013/QĐ-UBND V/v phê duyệt Quy hoạch tổng thể phát triển bền vững kinh tế xã hội tỉnh Thái Bình đến năm 2020, định hướng đến năm 2030 UBND tỉnh Thái Bình (2016), Quyết định số 1773/QĐ-UBND Quyết định phê duyệt Chương trình phát triển thị tỉnh Thái Bình đến năm 2020 10 Đảng tỉnh Thái Bình (2015), Nghị số 05-NQ/ĐH Nghị đại hội đại biểu đảng tỉnh Thái Bình lần thứ XIX 11 Viện khoa học Năng Lượng (2016), Quy hoạch phát triển điện Điện lực tỉnh Thái Bình giai đoạn 2010 - 2015 có xét đến năm 2035 12 The Institute of Energy Economics, Japan (2004), Operation Menual of Simple E V3 Vũ Minh Thành - CB140936 - 118 - Lớp: 14BHTĐ - Khóa 2014B Phụ lục SỐ LIỆU ĐẦU VÀO CỦA MƠ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN TỈNH THÁI BÌNH Hạng mục Dân số Đơn vị Ký hiệu 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 nghìn người POP 1740 1759 1778 1778 1778 1781 1781 1781 1782 1785 1786 1786 1787 1788 1789 1789 1790 % POPGR 0.01 0.01 0.01 0.01 0.02 0.02 -0.02 -0.02 0.08 0.13 0.08 -0.01 0.09 0.04 0.03 0.02 0.04 tỷ đồng GDP.N 5742 6060 6633 7424 8979 10843 12565 14925 19704 23666 30079 37134 40155 43150 48790 54049 60899 Tốc độ tăng dân số GDP theo giá thực tế GDP theo giá so sánh Tổng tỷ đồng GDP 12545 13048 13929 14587 16007 17068 18604 20420 22547 24997 28032 30147 32121 34177 36666 39317 42755 NN tỷ đồng GDPAG 8128 8358 8772 8632 9412 9555 9923 10263 10740 11323 11991 12416 12857 13087 13517 14023 14405 CN tỷ đồng GDPIN 1014 1209 1417 1602 1869 2247 2751 3438 4266 5187 6491 7378 8193 9261 10298 11370 13214 DV tỷ đồng GDPCM 3403 3481 3740 4353 4725 5266 5930 6720 7542 8487 9550 10353 11071 11829 12851 13924 15136 Tổng % GDPGR 4.01 6.75 4.72 9.74 6.63 9.00 9.77 10.42 10.86 12.14 7.54 6.55 6.40 7.28 7.23 8.74 NN % GRAG 2.84 4.94 -1.59 9.04 1.52 3.85 3.43 4.65 5.43 5.90 3.54 3.55 1.79 3.29 3.74 2.72 CN % GRIN 19.18 17.19 13.03 16.72 20.20 22.43 24.97 24.09 21.60 25.14 13.67 11.05 13.04 11.20 10.41 16.22 DV % GRCM 2.28 7.46 16.39 8.55 11.44 12.61 13.32 12.23 12.53 12.52 8.41 6.94 6.85 8.64 8.35 8.70 Tổng % SHTL 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 NN % SHAG 64.79 64.06 62.97 59.18 58.80 55.98 53.34 50.26 47.63 45.30 42.78 41.18 40.03 38.29 36.87 35.67 33.69 CN % SHIN 8.09 9.27 10.17 10.98 11.68 13.16 14.79 16.83 18.92 20.75 23.16 24.47 25.51 27.10 28.09 28.92 30.91 DV % SHCM 27.13 26.67 26.85 29.84 29.52 30.85 31.88 32.91 33.45 33.95 34.07 34.34 34.47 34.61 35.05 35.41 35.40 246.6 286.8 327.6 369.1 411.1 453.9 497.8 586.7 689.7 795.8 913.7 942.5 1044.1 1177.4 1322.8 1541.6 2050.0 Tốc độ tăng trưởng GDP Tỉ trọng GDP Tiêu thụ điện cuối phân theo ngành Tổng GWh FNEL NN GWh AGEL 72.9 79.2 86.1 93.6 101.7 110.5 120.2 171.9 237.6 298.8 367.0 378.8 412.3 481.8 541.4 646.1 1083.4 CN GWh INEL 155.8 187.8 219.7 251.7 283.7 315.6 347.6 379.6 411.5 451.6 496.0 507.4 571.9 629.1 708.0 804.6 859.0 DV GWh CMEL 2.8 3.0 3.1 3.3 3.5 3.6 4.1 5.2 6.4 7.7 9.5 9.9 11.8 14.7 17.4 21.9 29.7 DD GWh REEL 11.1 12.2 13.3 14.4 15.5 16.6 17.7 18.8 19.9 20.5 21.4 23.2 22.2 24.2 26.0 34.8 37.9 Khác GWh OTEL 4.0 4.7 5.4 6.1 6.8 7.5 8.2 11.2 14.2 17.2 19.8 23.2 26.0 27.7 29.9 34.2 40.1 % LOSS 7.91 8.15 8.14 8.12 8.28 8.14 8.17 8.37 8.85 8.78 8.65 9.37 9.37 8.75 8.34 7.71 6.70 GWh ELEL 266.1 310.2 354.3 399.0 445.2 490.9 538.5 635.8 735.5 835.2 945.5 1039.9 1152.0 1290.4 1443.1 1670.4 2197.3 Tổn thất Điện nhận Hệ số phụ tải Pmax ĐTP/đầu người Tiêu thụ điện/hộ ĐTP/GDP Tỉ lệ điện khí hố Số người/hộ Số hộ % ELLF 33.99 37.59 35.37 34.42 36.39 37.47 37.93 38.81 40.63 43.56 50.51 54.10 56.55 60.14 60.73 57.30 59.70 MW PEAK 112.0 115.0 125.0 140.0 145.0 155.0 173.0 196.0 211.0 238.0 241.0 249.0 282.0 287.0 322.0 434.0 475.0 kWh/người WHCAP 141.7 163.1 184.2 207.5 231.2 254.8 279.5 329.5 379.1 430.3 487.2 527.8 584.2 658.5 739.5 861.6 1145.3 kWh/CUSDT CUSTEL 683.9 787.6 890.7 993.3 1099.5 1209.3 1320.2 1399.4 1608.3 1823.7 2061.6 2217.7 2447.0 2751.2 3007.1 3163.6 3826.0 WHGDP 0.0197 0.0345 0.0361 0.0392 0.0479 3.67 3.34 Wh/VND 0.0220 0.0235 0.0253 0.0257 0.0266 0.0268 0.0287 0.0300 0.0307 0.0310 0.0313 0.0325 % ELEC 1 1 1 1 1 1 người HH 4.83 4.83 4.83 4.79 4.76 4.75 4.72 4.25 4.24 4.24 4.23 4.20 4.19 4.18 4.07 hộ CUST 371556 373946 375367 377089 419254 420125 421012 422102 425001 426700 427966 439885 360520 364162 367840 487290 535,818 Phụ lục 2.1 KẾT QỦA DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG TỈNH THÁI BÌNH TỪ NĂM 2017 ĐẾN NĂM 2030 BẰNG PHẦN MỀM SIMPLE_E TT Hạng mục 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 (Đơn vị: GWh) 2028 2029 2030 Công nghiệp 317 361 412 466 529 600 678 765 864 975 1099 1250 1423 1619 Dân dụng 381 407 434 467 502 542 590 650 723 814 927 1073 1261 1509 Thương mại - Dịch vụ 11 14 17 20 24 29 35 42 50 60 71 84 98 114 Nông nghiệp 51 55 58 62 67 71 76 81 87 93 99 106 114 121 Các hoạt động khác 16 18 21 25 28 33 38 45 52 61 70 82 96 112 Điện thương phẩm 776 855 942 1040 1150 1274 1417 1582 1775 2001 2267 2595 2991 3474 Điện nhận 927 1001 1090 1193 1309 1442 1593 1767 1969 2202 2476 2819 3231 3733 Tổn thất 16.3 14.6 13.5 12.8 12.1 11.6 11 10.4 9.8 9.1 8.4 7.9 7.4 6.9 Công suất max 235 245 260 275 308 351 387 429 476 530 591 656 729 809 Phụ lục 2.2 SỐ LIỆU KẾT QUẢ ĐẦU RA TRÊN PHẦN MỀM SIMPLE_E Hạng mục POP POPGR 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 1800.2688 1804.8675 1806.6108 1811.4982 1816.8252 1819.2867 1821.8855 1820.6229 1822.7995 1823.9799 1824.0254 1824.0189 1823.0049 1821.9985 0.5792934 0.2554481 0.0965901 0.2705254 0.2940671 0.1354815 0.1428501 -0.069302 0.1195512 0.0647600 0.0024938 -0.0003563 -0.0555913 -0.0552091 GDP.N 67902.39 78338.801 87946.756 98758.074 110923.18 124611.29 140012.78 157341.83 176839.38 198776.49 221635.79 247123.90 275543.15 307230.62 GDP 46389.175 50332.255 54610.497 59252.389 64288.842 69753.393 75682.432 82115.438 89095.251 96668.347 104885.16 113800.39 123473.43 133968.67 GDPAG 14639.752 15313.659 15996.358 16684.474 17390.231 18095.422 18794.850 19482.442 20151.132 20792.738 21397.826 21955.550 22453.489 22877.449 GDPIN 15274.094 17085.610 19094.729 21321.954 23774.896 26490.786 29496.605 32822.017 36499.636 40565.311 45058.441 50022.319 55504.508 61557.259 GDPCM 16475.329 17932.986 19519.410 21245.961 23123.715 25167.185 27390.977 29810.980 32444.483 35310.298 38428.890 41822.526 45515.431 49533.962 GDPGR 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 8.5000000 GRAG 4.7383633 4.6032657 4.4581025 4.3017055 4.2300233 4.0550958 3.8652235 3.6584060 3.4322687 3.1839719 2.9100906 2.6064558 2.2679404 1.8881678 GRIN 14.806934 13.395751 11.984567 10.573383 9.0621995 9.0827304 9.1033544 9.1240721 9.1448843 9.1657915 9.1867945 9.2078938 9.2290901 9.2503841 GRCM 8.7813463 8.8582974 8.9352484 9.0121995 8.7081113 8.4040230 8.0999348 7.7958466 7.4917583 7.5057899 7.5198741 7.5340113 7.5482016 7.5624454 SHAG 31.558553 30.425140 29.291727 28.158314 27.050154 25.941995 24.833835 23.725675 22.617515 21.509355 20.401195 19.293035 18.184876 17.076716 SHIN 32.925987 33.945648 34.965309 35.984969 36.981372 37.977775 38.974177 39.970580 40.966983 41.963385 42.959788 43.956191 44.952593 45.948996 SHCM 35.515460 35.629212 35.742964 35.856716 35.968474 36.080231 36.191988 36.303745 36.415502 36.527260 36.639017 36.750774 36.862531 36.974288 FNEL 2327.4354 2619.8863 2873.3151 3157.0999 3483.8230 3840.6653 4223.8328 4640.0775 5119.8988 5562.3535 6070.8611 6581.3639 7125.5519 7722.1677 INEL 1231.8643 1387.1609 1523.7578 1688.7852 1858.4152 2035.4410 2235.1938 2452.5122 2699.4268 2931.6184 3194.0187 3432.9441 3691.4635 3969.8836 REEL 978.6444 1108.1409 1213.5784 1333.7239 1464.0627 1627.3130 1792.5827 1972.2147 2170.0300 2373.2779 2594.0700 2838.1500 3095.0867 3382.3484 CMEL 33.947051 36.741143 40.703718 45.341417 50.797903 58.180137 66.441831 75.042166 84.506056 94.434820 106.62808 120.08553 133.78174 148.65047 AGEL 39.696971 42.083129 44.724347 47.610039 49.559633 52.586021 55.738293 59.014924 62.413177 65.500053 69.058480 72.667285 76.308489 79.960935 OTEL 43.282649 45.760192 50.550761 55.734973 60.987583 67.145183 73.876185 81.293514 89.338149 97.522300 107.08589 117.51699 128.91147 141.32434 LOSS 6.5518187 6.4031449 6.2544712 6.1057975 6.0018566 5.8979157 5.7939748 5.6900339 5.5860930 5.4356439 5.2851948 5.1347458 4.9842967 4.8338476 ELEL 2479.9247 2787.6414 3053.0257 3349.8660 3638.4192 4029.6053 4451.4758 4905.5089 5308.6230 5864.7033 6391.7180 6919.3003 7480.7106 7848.3361 ELLF 60.240625 61.228143 61.194483 61.746045 60.261266 60.593287 61.291794 62.290047 62.544316 63.710058 64.414293 65.028884 65.863659 64.994440 PEAK 469.94272 519.73471 569.52670 619.31869 689.23985 759.16101 829.08217 899.00332 968.92448 1050.8336 1132.7426 1214.6517 1296.5608 1378.4699 WHCAP 1292.8266 1451.5671 1590.4449 1742.8115 1917.5334 2111.0831 2318.3854 2548.6208 2808.8107 3049.5695 3328.2766 3608.1665 3908.6849 4238.2954 Hạng mục 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 CUSTEL 4316.3487 4846.2092 5308.4463 5811.3551 6388.1938 7032.9975 7723.6178 8490.6389 9357.4522 10159.531 11088.034 12020.477 13021.644 14119.729 WHGDP 0.0501720 0.0520518 0.0526147 0.0532822 0.0541902 0.0550606 0.0558100 0.0565068 0.0574655 0.0575406 0.0578810 0.0578325 0.0577092 0.0576416 GDPCAP 25.767916 27.886952 30.228146 32.709052 35.385265 38.341068 41.540717 45.102936 48.878251 52.998580 57.502026 62.389920 67.730716 73.528421 HH 3.3386910 3.3386050 3.3377115 3.3344714 3.3314641 3.3314641 3.3314641 3.3314641 3.3314641 3.3314641 3.3314641 3.3314641 3.3314641 3.3314641 CUST 539213.95 540605.28 541272.32 543263.98 545353.38 546092.23 546872.32 546493.33 547146.67 547501.00 547514.65 547512.70 547208.33 546906.22 INFL 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 6.5000000 PINEL 1581.0386 1683.8061 1793.2535 1909.8149 2033.9529 2166.1599 2306.9602 2456.9127 2616.6120 2786.6918 2967.8267 3160.7355 3366.1833 3584.9852 PREEL 1645.7068 1752.6778 1866.6018 1987.9310 2117.1465 2254.7610 2401.3205 2557.4063 2723.6377 2900.6741 3089.2180 3290.0171 3503.8682 3731.6197 PCMEL 2569.5119 2736.5302 2914.4047 3103.8410 3305.5907 3520.4540 3749.2836 3992.9870 4252.5311 4528.9457 4823.3271 5136.8434 5470.7382 5826.3362 PAGEL 1647.9361 1755.0519 1869.1303 1990.6237 2120.0143 2257.8152 2404.5732 2560.8705 2727.3270 2904.6033 3093.4025 3294.4737 3508.6145 3736.6744 POTEL 1757.1996 1871.4176 1993.0597 2122.6086 2260.5782 2407.5157 2564.0043 2730.6645 2908.1577 3097.1880 3298.5052 3512.9081 3741.2471 3984.4281 INGR 13.701694 12.606637 9.847229 10.830286 10.044503 9.5256284 9.8137375 9.7225737 10.067826 8.6015145 8.9506959 7.4804020 7.5305456 7.5422665 REGR 13.931352 13.232230 9.514808 9.9001002 9.7725486 11.150497 10.155990 10.020851 10.030109 9.3661340 9.3032538 9.4091530 9.0529626 9.2812168 CMGR 14.395919 AGGR 4.8280941 6.0109303 6.2761932 6.4521715 4.0949231 6.1065586 5.9945044 5.8785996 5.7582953 4.9458725 5.4327084 5.2257230 5.0107888 4.7864211 OTGR 7.9259126 5.7241021 10.468856 10.255458 9.4242632 10.096481 10.024549 10.040217 9.8957889 9.1608688 9.8065696 9.7408746 9.6960235 9.6289903 FNGR 13.531068 12.565373 EGIN 0.9253566 0.9410922 0.8216591 1.0242971 1.1083957 1.0487627 1.0780353 1.0655959 1.1009244 0.9384366 0.9743002 0.8123901 0.8159575 0.8153463 EGRE 1.6389826 1.5567329 1.1193891 1.1647177 1.1497116 1.3118232 1.1948223 1.1789236 1.1800128 1.1018981 1.0945004 1.1069592 1.0650544 1.0919079 EGCM 1.6393749 0.9291555 1.2070304 1.2642638 1.3819553 1.7292381 1.7531247 1.6603916 1.6833738 1.5653482 1.7170264 1.6751939 1.5110055 1.4696531 EGAG 1.0189371 1.3057970 1.4078172 1.4999101 0.9680616 1.5058975 1.5508817 1.6068746 1.6776936 1.5533656 1.8668520 2.0049153 2.2094006 2.5349554 EGOT 0.9324603 0.6734238 1.2316302 1.2065245 1.1087368 1.1878213 1.1793587 1.1812020 1.1642105 1.0777493 1.1537141 1.1459852 1.1407087 1.1328224 EGTL 1.5918903 1.4782791 1.1380321 1.1619488 1.2175104 1.2050393 1.1737168 1.1593727 1.2165651 1.0166900 1.0755236 0.9893021 0.9727788 0.9850478 SIN 52.927969 52.947371 53.031353 53.491661 53.344134 52.997094 52.918615 52.854983 52.724223 52.704640 52.612284 52.161591 51.806002 51.408927 8.230736 10.785116 11.393798 12.034220 14.532556 14.200196 12.944158 12.611430 11.749175 12.911823 12.620930 11.405374 11.114171 9.673273 9.876564 10.348838 10.242834 9.9765929 9.8546679 10.340803 8.6418651 9.1419503 8.4090675 8.2686199 8.3729061 SRE 42.048189 42.297290 42.236176 42.245223 42.024600 42.370601 42.439717 42.503918 42.384237 42.666794 42.729852 43.124040 43.436448 43.800504 SCM 1.4585604 1.4023945 1.4166117 1.4361730 1.4581080 1.5148453 1.5730223 1.6172611 1.6505415 1.6977493 1.7563913 1.8246299 1.8774930 1.9249837 SAG 1.7056100 1.6062960 1.5565417 1.5080308 1.4225646 1.3691904 1.3196141 1.2718521 1.2190315 1.1775601 1.1375401 1.1041372 1.0709134 1.0354727 SOT 1.8596713 1.7466480 1.7593184 1.7653852 1.7505936 1.7482696 1.7490319 1.7519861 1.7449202 1.7532560 1.7639325 1.7856024 1.8091436 1.8301123 Hạng mục Lạm phát Đơn vị Ký hiệu 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 % INFL -0.6 0.8 9.5 8.4 6.6 12.63 19.89 6.52 11.75 18.13 6.81 6.04 1.84 0.63 1.83 Giá điện NN VND/kWh PINEL 592.59 685.08 792.00 860.00 855.00 856.00 863.00 896.54 895.00 975.00 1049.00 1161.17 1293.00 1413.74 1437.93 1540.03 1484.54 CN VND/kWh PREEL 180.98 209.23 241.88 305.19 309.11 314.00 316.82 468.12 554.00 747.11 972.07 DV VND/kWh PCMEL 849.73 982.35 1135.66 1254.00 1383.00 1432.00 1574.00 1604.23 1732.55 1873.58 1901.12 1901.99 2069.00 2284.89 2299.45 2370.72 2412.69 DD VND/kWh PAGEL 372.59 430.74 497.96 523.99 527.37 531.70 543.98 566.23 Khác VND/kWh POTEL 573.17 662.62 766.04 829.00 849.92 855.16 869.13 1032.74 1051.39 1142.47 1150.31 1286.55 1418.42 1555.62 1569.79 1641.19 1649.95 692.09 754.50 818.89 1062.21 1195.14 1314.80 1385.23 1495.97 1545.26 913.50 1088.31 1202.04 1325.28 1524.98 1547.36 ... 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 1.3 Dự báo nhu cầu lượng phương pháp dự báo 1.3.1 Dự báo nhu cầu lượng 1.3.1.1 Khái niệm tầm quan trọng dự báo. .. ? ?Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030? ?? nhằm nghiên cứu phương pháp đa hồi quy, sở nghiên cứu tìm hiểu sử dụng phần mềm Simple_E để dự báo nhu cầu điện. .. 2014B Sử dụng phương pháp đa hồi quy để dự báo nhu cầu điện tỉnh Thái Bình đến năm 2030 - Nghiên cứu sở lý thuyết phương pháp dự báo nhu cầu điện năng, phân tích lựa chọn phương pháp việc sử dụng