Mô hình ABM đang tr nên ph bi n vì chúng ta đang s ng trong m t th gi i ngày càng ph c t p:
u tiên, các h th ng mà chúng ta c n phân tích và mô hình hóa đang tr nên ph c t p h n v s ph thu c l n nhau c a chúng. Các công c t o mô hình thông th ng có th không đ c áp d ng nh tr c đây. Ví d là ng d ng trong vi c bãi b quy đ nh t p trung c a ngành đi n tr c đây, trong đó các Agent (công ty phát đi n) đ c t do đ a ra các l a ch n v giá c và đ u t d a trên các tiêu chí cá nhân c a h .
Th hai, m t s h th ng luôn quá ph c t p đ có th mô hình hóa m t cách thích h p. Mô hình hóa th tr ng kinh t theo truy n th ng d a trên các khái ni m v th tr ng hoàn h o, các Agent đ ng nh t và tr ng thái cân b ng dài h n b i vì nh ng gi đ nh này làm cho các v n đ có th phân tích và tính toán đ c. Các nhà nghiên c u đang b t đ u n i l ng m t s gi đ nh này và có cái nhìn th c t h n v các h th ng kinh t này thông qua ABM.
Th ba, d li u đang đ c thu th p và t ch c thành c s d li u m c đ chi ti t t t h n. D li u vi mô hi n có th h tr các mô ph ng d a trên t ng cá nhân.
Và th t , nh ng quan tr ng nh t, s c m nh tính toán đang ti n b nhanh chóng. Bây gi chúng ta có th tính toán các mô hình vi mô quy mô l n mà ch vài n m tr c đây s không h p lý.
Agent là gì?
Không có th ng nh t chung nào v đ nh ngh a chính xác c a thu t ng “Agent” trong ng c nh c a mô hình ABM. Không gi ng nh các h th ng h t (ví d : các h t khí lý t ng hóa) là đ i t ng c a l nh v c mô ph ng h th ng v t lý, các Agent đ c s d ng r t đa d ng, không đ ng nh t và n ng đ ng v các thu c tính và quy t c hành vi c a chúng, nh th hi n trong Hình 3-1. M t s nhà mô hình coi b t k lo i thành ph n đ c l p cho dù đó là ph n m m hay m t mô hình đ u có th tr thành m t Agent [36]. Hành vi c a m t thành ph n đ c l p có th t đ n gi n v b n ch t, ví d : đ c mô t b ng các quy t c if-then đ n gi n đ n ph c t p, ví d : đ c mô t b ng các mô
HVTH: NGUY N THANH HUY 19 hình hành vi ph c t p t các l nh v c khoa h c nh n th c ho c trí tu nhân t o. M t s tác gi nh n m nh r ng hành vi c a m t thành ph n c ng ph i thích ng đ nó đ c coi là m t Agent. Theo quan đi m này, nhãn Agent đ c dành riêng cho các thành ph n có th h c h i t môi tr ng c a chúng và t đ ng thay đ i hành vi c a chúng theo tr i nghi m c a chúng. Nghiên c u [37] l p lu n r ng các Agent nên ch a c các quy t c c p c s cho hành vi c ng nh m t t p h p c p cao h n các “quy t c đ thay đ i các quy t c”. Các quy t c c p c s cung c p các ph n ng đ i v i môi tr ng, trong khi "các quy t c đ thay đ i các quy t c" cung c p s thích ng. Nghiên c u [38] cung c p m t quan đi m khoa h c máy tính v “Agent” nh n m nh đ c đi m thi t y u c a hành vi t ch . i u này đòi h i các Agent ph i là nh ng ng i ph n h i và l p k ho ch tích c c h n là nh ng thành ph n th đ ng thu n túy.
i v i các m c đích mô hình hóa th c t , các nhà nghiên c u coi các Agent có các thu c tính nh t đ nh:
• Agent là t ch và t đ nh h ng. M t Agent có th ho t đ ng đ c l p trong môi tr ng c a nó và trong các t ng tác c a nó v i các Agent khác. Hành vi c a Agent là s th hi n c a m t quá trình liên k t c m nh n c a Agent v môi tr ng v i các quy t đ nh và hành đ ng c a nó.
• Agent là mô-đun ho c khép kín. Agent là m t cá th có th nh n d ng, r i r c v i m t t p h p các đ c đi m ho c thu c tính, hành vi và kh n ng ra quy t đ nh.
• M t Agent là thành ph n c a xã h i, t ng tác v i các Agent khác. Agent có các giao th c ho c c ch mô t cách h t ng tác v i các Agent khác, gi ng nh Agent có các hành vi. Các giao th c t ng tác Agent ph bi n bao g m tranh ch p v không gian và tránh va ch m; công nh n Agent; giao ti p và trao đ i thông tin; nh h ng; và các c ch dành riêng cho mi n ho c ng d ng khác. Agent th ng có các thu c tính b sung, có th có ho c không đ c coi là đ c tính xác đ nh ho c c n thi t cho Agent.
• M t Agent có th s ng trong m t môi tr ng. Agent t ng tác v i môi tr ng c a nó c ng nh v i các Agent khác. Agent đ c đ nh v , theo ngh a là hành vi c a nó ph thu c vào tình hu ng, có ngh a là hành vi c a nó d a trên tr ng thái hi n t i c a các t ng tác c a nó v i các Agent khác và v i môi tr ng.
• Agent có th có các m c tiêu rõ ràng thúc đ y hành vi c a nó. Các m c tiêu không nh t thi t là các m c tiêu đ t i đa hóa nhi u nh các tiêu chí đ đánh giá tính
HVTH: NGUY N THANH HUY 20 hi u qu c a các quy t đ nh và hành đ ng c a nó. i u này cho phép m t Agent liên t c so sánh k t qu c a các hành vi v i m c tiêu c a nó và cung c p cho nó m t đi m chu n đ có th s a đ i hành vi c a nó.
• M t Agent có th có kh n ng h c h i và đi u ch nh các hành vi c a mình d a trên kinh nghi m c a nó. Vi c h c t p và thích nghi c a cá nhân đòi h i Agent ph i có b nh , th ng d ng thu c tính Agent đ ng.
• Agent th ng có các thu c tính tài nguyên cho bi t tình tr ng hi n t i c a m t ho c nhi u tài nguyên, ví d : n ng l ng, c a c i, thông tin,…
Hình 3-1. Agent đi n hình
Các quy t c hành vi c a Agent có th khác nhau v m c đ tinh vi c a chúng, l ng thông tin đ c xem xét trong quy t đ nh c a Agent, mô hình bên trong c a Agent v th gi i bên ngoài bao g m các ph n ng ho c hành vi có th có c a các Agent khác và kh n ng b nh c a nó v các s ki n trong quá kh mà m t Agent gi l i và s d ng trong các quy t đ nh c a mình.
L i ích c a mô hình ABM
Mô hình ABM cung c p ba l i ích chính so v i các k thu t mô hình khác [39]: Các mô hình ABM:
• N m b t các hi n t ng m i n i, nh ng hi n t ng này là k t qu c a s t ng tác c a các th c th riêng l . “T ng th nhi u h n t ng các b ph n c a nó b i vì s t ng tác gi a các b ph n” [39]. Các hi n t ng m i n i này có th có các thu c tính đ c tách ra kh i các thu c tính c a các th c th đ n l .
HVTH: NGUY N THANH HUY 21 • Cung c p m t mô t t nhiên v m t h th ng. N u h th ng bao g m các th c th hành vi, thì các mô hình ABM là t nhiên và g n v i th c t nh t đ mô hình hóa các h th ng này.
• Linh ho t. Tính linh ho t có trong các kích th c khác nhau. Ví d : có th thêm nhi u Agent, m c đ ph c t p c a Agent, hành vi c a h , m c đ h p lý, kh n ng h c h i và phát tri n có th đ c đi u ch nh.
S d ng mô hình ABM cho th tr ng đi n
Mô hình ABM cho phép phân tích s ph thu c l n nhau c a c p vi mô (các bên tham gia) và c p v mô (c u trúc th tr ng t ng th ). Các đ n v phát đi n có th đ c mô hình hóa nh các Agent. H đáp ng các yêu c u c b n đ i v i các Agent đ c đ a ra b i [40] trong ph n 3.1.2. Các đ n v s n xu t đi n là t ch , h có kh n ng xã h i theo ngh a là h t ng tác trên th tr ng v i nhau và ph n ng v i nhau do h thu th p thông tin đ u vào v tr ng thái và môi tr ng đ quy t đ nh hành đ ng c a h . H n n a, các đ n v này s d ng tính ch đ ng đ th các hành đ ng khác nhau nh m t ng l i nhu n c a h .
S t ng tác gi a các Agent (đ n v phát đi n) r t ph c t p và các Agent có th h c đ c các hi u ng liên quan đ n hành vi l p đi l p l i và k t h p tác đ ng c a s c m nh th tr ng [41], [5]. M t th tr ng đ c quy n đ c gi đ nh. Do đó, các nhà s n xu t đi n có th đ t giá th u m t cách chi n l c cao h n chi phí c n biên khi h nh n th y nh h ng có th có c a mình đ i v i giá th tr ng [42].
Không có gi đ nh nào liên quan đ n vi c đ t đ c tr ng thái cân b ng đ c đ a ra khi l p mô hình th tr ng đi n. Không có gì đ m b o r ng hành vi t ng h p c a h th ng là n đ nh n u m i Agent đ u c g ng t i đa hóa l i nhu n c a mình. Thay vào đó, đi m cân b ng có đ t đ c hay không đ c đánh giá t vi c th c hi n mô hình th c t .
H u h t các nghiên c u mô hình gi đ nh r ng có m t quy trình đ u th u t i m t th tr ng trung tâm đ c giám sát b i Trung tâm v n hành h th ng truy n t i (Transmission System Operator – TSO), d n đ n m t t p h p các m c giá bù tr trên th tr ng. H u h t các nghiên c u đ u b qua giao d ch song ph ng và v m t mô hình m ng, h u h t các nghiên c u đ u b qua hoàn toàn các ràng bu c v đ ng truy n [43].
HVTH: NGUY N THANH HUY 22
3.2Mô hình Phòng thí nghi m mô hình hóa n ng l ng (Energy Modelling Laboratory - EMLAB) Laboratory - EMLAB) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
T ng quan
Mô hình đ c thi t k đ phân tích tác đ ng t ng h p c a các quy t đ nh đ u t c a các công ty phát đi n theo các k ch b n chính sách và thi t k th tr ng khác nhau nh m đánh giá tác đ ng có th có c a các công c chính sách khác nhau đ i v i s phát tri n lâu dài c a th tr ng đi n châu Âu. B i vì các mô ph ng kéo dài vài th p k , b c th i gian c a mô hình là m t n m. Mô hình cung c p cái nhìn sâu s c v các k t qu có th t các bi n pháp chính sách khác nhau và đ c bi t t s k t h p c a các bi n pháp chính sách.
ng l c c a s thay đ i trong mô hình là nh ng thay đ i đ i v i các y u t ngo i sinh, ch ng h n nh giá nhiên li u và nhu c u đi n, và nh ng thay đ i v chính sách. Trong môi tr ng t nh, m t s thay đ i chính sách nh gi m gi i h n phát th i CO2 s d n đ n tr ng thái cân b ng m i v i công ngh t o ra các-bon th p h n. Tuy nhiên, trong môi tr ng có các y u t ngo i sinh thay đ i liên t c, th i gian xây d ng nhà máy đi n m i kéo dài và tu i th lâu dài c a chúng d n đ n h qu là th tr ng đi n khó có th tr ng thái cân b ng đ u t . ây c ng là tr ng h p trong mô hình này. Khi giá liên quan thay đ i, s thích c a các Agent đ i v i công ngh phát đi n thay đ i. Câu h i quan tr ng là b chính sách nào d n đ n m c gi m thi u CO2 mong mu n và làm th nào đ chi phí có th đ c gi m thi u m t cách d dàng nh t, v i nhi u tình hu ng khác nhau c a các đi u ki n ngo i sinh luôn thay đ i.
Agent chính trong mô hình là các công ty phát đi n. Trong mô hình, h đ a ra quy t đ nh v giá bán đi n và v vi c đ u t và h y b đ u t vào các nhà máy phát đi n. H mua nhiên li u v i giá xác đ nh ngo i sinh, t c là h là ng i đ nh giá trên các th tr ng này. Các Agent đi u hành nhà máy đi n c a h d a trên giá nhiên li u, đi n và CO2, trong khi đ i v i các quy t đ nh đ u t c a h , h c ng xem xét các c tính v giá trong t ng lai, chi phí c a các công ngh phát đi n khác nhau và, n u ng i l p mô hình mong mu n, các y u t khác nh ng i r i ro ho c u tiên cho các công ngh s n xu t c th nh n ng l ng tái t o.
Th tr ng đi n và CO2 là nh ng l nh v c chính mà các Agent t ng tác. mô ph ng th c t c a th tr ng đi n châu Âu, mô hình ch a nhi u th tr ng đi n v i kh
HVTH: NGUY N THANH HUY 23 n ng k t n i h n ch gi a chúng. Có m t th tr ng CO2 duy nh t. Các th tr ng đi n đ c mô hình hóa nh trao đ i đi n n ng, chúng đ c thanh toán bù tr đ ng th i, bao g m c thu t toán kh p n i th tr ng đ phân b công su t máy liên k t. M t quy trình l p đi l p l i đ c s d ng đ mô ph ng chênh l ch giá gi a th tr ng đi n và th tr ng CO2.
Khi các Agent xây d ng m t nhà máy đi n m i, h có th ch n t m t lo t các công ngh phát đi n. S đ i m i c a các công ngh này đ c mô ph ng nh s gi m d n chi phí và c i thi n hi u su t (ch ng h n nh m c tiêu hao nhiên li u). Trong ph m vi có th , nh ng xu h ng này đã đ c hi u ch nh v i d li u th c nghi m. Các công ngh đã hình thành, ch ng h n nh khí đ t, than và đi n h t nhân, phát tri n ch m h n so v i các công ngh m i h n nh n ng l ng gió ho c công ngh h p th carbon.
Mô hình đã đ c phát tri n đ ki m tra k t h p chính sách carbon và chính sách NLTT trong các th tr ng liên k t v i nhau, v i các gi đ nh khác nhau v hành vi đ u t . Chính sách carbon c b n là m t k ho ch th ng m i khí th i d a trên ETS c a EU. Giá carbon t i thi u có th đ c bao g m trong ch ng trình này. Thay vào đó, ho c ngoài ra, thu carbon có th đ c th c hi n. Các công c chính sách NLTT có th đ c thêm vào mô hình.
Các gi đ nh sau đây làm c s cho mô hình:
1. Nhiên li u luôn có s n. Ngu n cung c p sinh kh i và khí t nhiên không gi i h n. 2. Giá nhiên li u là ngo i sinh và tái hi n s khan hi m t ng đ i c a nhiên li u.
H th ng đ c mô hình hóa quá nh đ nh h ng đ n giá nhiên li u th gi i. 3. Sinh kh i đ c gi đ nh là 100% carbon trung tính. Trong mô hình, sinh kh i đ i