CHƯƠNG III. MÔ HÌNH TÍNH TOÁN PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN GIỮA NHIỆT ĐỘ VÀ PHỤ TẢI, DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN
3.2 Các bước thực hiện phân tích tương quan giữa phụ tải và nhiệt độ khu vực TPHCM; dự báo phụ tải ngắn hạn
Bước 1: Thu thập dữ liệu phụ tải và nhiệt độ.
Bước 2: Phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ và phụ tải điện sử dụng hệ số tương quan Pearson.
Theo các trường hợp sau:
- Giữa Phụ tải và nhiệt độ các ngày làm việc trong năm;
- Giữa Phụ tải và nhiệt độ các ngày thứ bảy trong năm;
- Giữa Phụ tải và nhiệt độ các ngày chủ nhật trong năm;
- Giữa Phụ tải và nhiệt độ các ngày làm việc, thứ bảy, chủ nhật trong mùa khô (từ tháng 1 đến tháng 4), trong mùa mƣa (từ tháng 5 đến tháng 11).
27
Chi tiết như sau:
Phụ tải từng giờ (P-MW):
Phụ tải từng giờ trong ngày và nhiệt độ từng giờ (T) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải từng giờ trong ngày và nhiệt độ trung bình (Ttb) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải từng giờ trong ngày và nhiệt độ lớn nhất (Tmax) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải từng giờ trong ngày và nhiệt độ nhỏ nhất (Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải từng giờ trong ngày và độ chênh lệch nhiệt độ (Tmax - Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa..
Phụ tải tổng từng ngày (P tổng-MW):
Phụ tải tổng trong ngày và nhiệt độ lớn nhất (Tmax) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải tổng trong ngày và nhiệt độ nhỏ nhất (Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải tổng trong ngày và độ chênh lệch nhiệt độ (Tmax - Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải tổng trong ngày và nhiệt độ trung bình (Ttb) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải trung bình từng ngày (Ptb-MW):
Phụ tải trung bình trong ngày và nhiệt độ lớn nhất (Tmax) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải trung bình trong ngày và nhiệt độ nhỏ nhất (Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải trung bình trong ngày và độ chênh lệch nhiệt độ (Tmax - Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
28
Phụ tải trung bình trong ngày và nhiệt độ trung bình (Ttb) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải lớn nhất từng ngày (Pmax-MW):
Phụ tải lớn nhất trong ngày và nhiệt độ lớn nhất (Tmax) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải lớn nhất trong ngày và nhiệt độ nhỏ nhất (Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải lớn nhất trong ngày và độ chênh lệch nhiệt độ (Tmax - Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải lớn nhất trong ngày và nhiệt độ trung bình (Ttb) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải nhỏ nhất từng ngày (Pmin-MW):
Phụ tải nhỏ nhất trong ngày và nhiệt độ lớn nhất (Tmax) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải nhỏ nhất trong ngày và nhiệt độ nhỏ nhất (Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải nhỏ nhất trong ngày và độ chênh lệch nhiệt độ (Tmax - Tmin) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Phụ tải nhỏ nhất trong ngày và nhiệt độ trung bình (Ttb) trong ngày của các ngày làm việc, nghỉ trong năm, trong mùa khô và mùa mƣa.
Bước 3: dự báo phụ tải ngắn hạn.
Từ kết quả phân tích tương quan nêu trên, luận văn tiến hành dự báo phụ tải tổng (P tổng - MW) trong ngày theo biến nhiệt độ trung bình (Ttb) cho năm 2018 và 6 tháng đầu năm 2019 theo các mùa khô và mùa mƣa bằng phương pháp hồi quy tuyến tính. Cụ thể:
- Sử dụng dữ liệu của các tháng từ tháng 1 đến tháng 3 năm 2018 để dự báo P tổng và Pmax tháng 4 năm 2018 (mùa khô);
- Sử dụng dữ liệu của các tháng từ tháng 5 đến tháng 10 năm 2018 để dự báo P tổng và Pmax tháng 11 năm 2018 (mùa mƣa);
29
- Sử dụng dữ liệu của tháng 5 năm 2019 để dự báo P tổng và Pmax tháng 6 năm 2019.