Phương pháp MEDEE-S hay còn gọi là mô hình dự báo dài hạn nhu cầu năng lượng cho các nước đang phát triển, sử dụng phương pháp phân tích kinh tế- kỹ thuật để mô phỏng và phân tích sự tiến triển của nhu cầu năng lượng ở năm ngành riêng biệt của nền kinh tế.
Cơ sở ban đầu của mô hình này là sự phân đoạn quá trình tiêu thụ năng lượng với các khái niệm, năng lượng cuối cùng và năng lượng hữu ích mà phương trình biểu thị mối quan hệ giữa chúng là:
(2.2)
Trong đó:
- FE: năng lượng tiêu thụ cuối cùng - UEC: năng lượng tiêu thụ hữu ích.
- r: hiệu quả sử dụng năng lượng cuối cùng Nhu cầu tiêu thụ năng lượng tổng được tính:
∑ (2.3)
Trong đó:
- E: nhu cầu năng lượng tiêu thụ tổng - k: module thứ k
Những phân tích sẽ được tiến hành trong mô hình bao gồm việc xác định các yếu tố kinh tế, kỹ thuật, dân số và xã hội tác động đến nhu cầu năng lượng cuối cùng của từng dạng sử dụng và từng ngành kinh tế; đánh giá các yếu tố đã xác định theo các đơn vị vật lý (như sản lượng công nghiệp, nông nghiệp, số lượng ô tô, số lượng hộ gia
đình…), tiếp theo đó tiến hành mô phỏng sự phát triển của các yếu tố này thông qua các tính toán trong mô hình hoặc thông qua các biến kịch bản và các biến ngoài.
Các biến số của nhu cầu năng lượng được tổ chức thành các module đồng nhất hoặc các module theo ngành . Điều này cho phép tiến hành phân tích chi tiết cơ chế tiêu thụ năng lượng và cho phép mô hình có thể dễ dàng thích ứng với các dạng nhu cầu cũng như về khả năng số liệu sẵn có ban đầu. Vì vậy, người sử dụng phải lựa chọn loại và số lượng các ngành sử dụng năng lượng, dạng năng lượng, số loại hộ gia đình hoặc các phương tiện vận tải.
MEDEE-S cũng cho phép tiến hành mô tả các dạng tiêu thụ năng lượng của mỗi ngành ở các mức độ chi tiết khác nhau, vì về mặt cấu trúc: cứ mỗi ngành sử dụng năng lượng sẽ có một module chính được sử dụng cho tất cả các trường hợp, ngoài ra, còn có các module phụ mà người sử dụng có thể cho liên kết với module chính khi có đủ số liệu và có nhu cầu mô tả chi tiết tùy ý các mô hình sử dụng năng lượng cho từng ngành tiêu thụ.
Trong quá trình dự báo, có thể gặp trường hợp giá trị của một vài số liệu đầu vào còn bất định và điều đó có ảnh hưởng đến kết quả tính toán. Khi đó ta có thể tiến hành các phương án tính toán khác nhau ứng với các giá trị khác nhau của số liệu này. Điều này thể hiện tính linh hoạt của mô hình.
Việc xác định nhu cầu năng lượng có liên quan tới các hoạt động kinh tế-xã hội, nhưng độc lập với cấu trúc của các nguồn năng lượng và các chỉ số hiệu suất của các nguồn năng lượng này. Việc sử dụng các phương pháp tiếp cận theo năng lượng hữu ích thường gặp khó khăn nên việc áp dụng phương pháp này chỉ giới hạn đối với các dạng sử dụng có thể thay thế được. Việc xác định nhu cầu năng lượng hữu ích không phải tiến hành theo giá trị tuyệt đối và hiệu suất thực tế, mà theo khái niệm năng lượng hữu ích tương đối thông qua việc sử dụng giá trị “hiệu suất tương đối”, có nghĩa là hiệu suất của dạng năng lượng được chọn làm chuẩn. Bất cứ một dạng năng lượng cũng có thể được lựa chọn làm dạng năng lượng chuẩn cho bất kỳ một ngành hay một dạng sử dụng nào đó trong mô hình.
Tuy việc sử dụng sự thay thế lẫn nhau giữa các dạng năng lượng thông qua giá trị hiệu suất tương đối có thể phù hợp cho một số ngành kinh tế, nhưng trong trường hợp
của khu vực sinh hoạt-dịch vụ điều này có thể làm ảnh hưởng đến việc thay đổi thói quen sinh hoạt về mặt kinh tế-xã hội của các hộ gia đình và vì vậy ảnh hưởng đến thói quen sinh hoạt. Trong trường hợp này một đại lượng mới được gọi là “hệ số thay thế” được dùng thay cho các đại lượng hiệu suất tương đối cũng như tuyệt đối.Hệ số thay thế này chứa đựng sự khác biệt về mặt hiệu suất cũng như tập tính sử dụng của một dạng năng lượng nào đó so với dạng năng lượng được chọn làm quy ước. Hệ số này thể hiện sự chênh lệch nhu cầu về năng lượng cuối cùng đối với dạng năng lượng chuẩn và vì vậy mà nó có thể được xác định từ các tỉ số về nhu cầu năng lượng
cùng được đánh giá từ quá trình điều tra đo đạc hoặc nghiên cứu điểm.
Số lượng các biến kịch bản của mô hình được hạn chế tùy theo mức độ chi tiết. Các biến này thường là các chỉ số phát triển và các hệ số đàn hồi đóng vai trò liên kết giữa hai biến trong mô hình và cũng có thể chúng là những biến như sự phân chia các phương tiện giao thông vận tải theo loại phương tiện hoặc dạng nhiên liệu sử dụng.
Tổ chức của mô hình:
- Một trong những đặc tính cơ bản làm cho MEDEE-S trở thành một công cụ dự báo thích hợp cho các nước đang phát triển là cấu trúc linh hoạt (mềm dẻo) của nó có thể mang lại sự linh hoạt tối đa cho người sử dụng. Mọi việc lựa chọn có thể được thực hiện thông qua các “biến điều khiển”. Mô hình được cấu trúc thành 5 ngành riêng biệt. Đối với mỗi ngành, phần tính toán gồm một mô hình cơ sở và một loạt các mô hình phụ mà mỗi mô hình thể hiện một cách chi tiết một hoạt động kinh tế hoặc một dạng sử dụng năng lượng riêng biệt. Các mô hình phụ có thể được lựa chọn hoặc không trong quá trình tính toán dự báo. Điều này cho phép tiến hành mô phỏng một cách riêng biệt nhu cầu theo năng lượng cuối cùng của từng ngành hoặc làm cơ sở cho quá trình dự báo tổng thể theo các mục tiêu về dân số và các chỉ tiêu về kinh tế vĩ mô. Việc lựa chọn các ngành và các mô hình phụ bổ trợ cho mô hình chính và các phương án tính toán tạo nên cấu trúc tổng quát của quá trình phân tích năng lượng. Việc lựa chọn mức độ chi tiết của các biến số về nhu cầu năng lượng sẽ bổ trợ cho quá trình xác định các module tiêu thụ năng lượng.
Ƣu điểm:
- Mô hình chỉ ra những biến điều khiển của nhu cầu năng lượng, nhờ vậy có thể dễ dàng can thiệp vào sự phát triển nhu cầu năng lượng qua các biến này.
- Có thể sử dụng mô hình để thành lập các bảng cân bằng năng lượng ở mức độ tiêu thụ cuối cùng.
- Nhờ mô hình có thể lượng hóa được những thay đổi của nền kinh tế xã hội thông qua sự biến động của nhu cầu năng lượng.
- Dễ dàng thu thập số liệu, thông tin để đánh giá nhu cầu tiêu thụ năng lượng trong hiện tại và tương lai.
Phương pháp sử dụng mô hình MEDEE-S để dự báo phụ tải điện cho phép nhận được những kết quả tin cậy.Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là đòi hỏi khối lượng số liệu đầu vào rất lớn và chi tiết.Việc thiếu số liệu cũng như độ tin cậy của số liệu vào để dẫn đến những kết quả sai lệch khi áp dụng mô hình.
Ngoài những phương pháp dự báo nhu cầu diện năng nêu trên còn có một số phương pháp dự báo nhu cầu điện năng nhờ sự trợ giúp của máy tính để chạy chương trình như: chương trình SPSS (Statistical Package for Social Sciences), chương trình SimpleE (Simple Econometric Simulation System),… đã và đang được nghiên cứu, ứng dụng ở Việt Nam.