Dự báo nhu cầu tiêu thụ điện năng của thành phố đà nẵng giai đoạn 2015-2020

  • 26 trang
  • file .pdf
-1-
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
VŨ THIỆN VIỆT
DỰ BÁO NHU CẦU TIÊU THỤ ĐIỆN NĂNG CỦA
THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG GIAI ĐOẠN 2015 - 2020
Chuyên ngành : Mạng và hệ thống ñiện
Mã số : 60.52.50
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
Đà Nẵng - Năm 2012
-2-
Công trình ñược hoàn thành tại
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. NGÔ VĂN DƯỠNG
Phản biện 1: TS. TRẦN TẤN VINH
Phản biện 2: PGS. TS. NGUYỄN HỒNG ANH
Luận văn ñược bảo vệ trước Hội ñồng chấm Luận văn
tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng
vào ngày 14 tháng 01 năm 2012
Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng
- Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng.
-3-
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn ñề tài
Trong công tác quy hoạch và xây dựng chiến lược phát triển
kinh tế xã hội nói chung và quy hoạch phát triển hệ thống ñiện nói
riêng, cần thiết phải tính toán xác ñịnh ñược các chỉ số của nền kinh tế
tại một thời ñiểm trong tương lai và cần thiết phải sử dụng phương
pháp dự báo, mức ñộ chính xác của kết quả dự báo phụ thuộc rất nhiều
vào việc lựa chọn mô hình và phương pháp dự báo.
Đối với công tác dự báo phụ tải ñiện năng, kết quả dự báo
không chính xác, sai lệch quá nhiều về khả năng cung cấp hoặc về nhu
cầu ñiện năng sẽ dẫn ñến hậu quả không tốt cho nền kinh tế. Nếu ta dự
báo phụ tải quá thừa so với nhu cầu sử dụng thì phải huy ñộng nguồn
lớn hơn mức cần thiết dẫn ñến tăng vốn ñầu tư. Ngược lại nếu dự báo
phụ tải quá thấp so với nhu cầu thì sẽ không ñáp ứng ñược nhu cầu
cho các hộ tiêu thụ ñiện và làm thiệt hại cho nền kinh tế quốc dân, ảnh
hưởng ñến ñời sống và sinh hoạt của nhân dân.
Ngày nay ñã có hàng loạt các phương pháp dự báo ñược ñề xuất
và áp dụng tính toán trong các bài toán quy hoạch như: phương pháp
tính theo hệ số ñàn hồi, phương pháp ngoại suy theo thời gian, phương
pháp tương quan, phương pháp chuyên gia, phương pháp san bằng
hàm mũ, phương pháp xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu, phương pháp
mạng neuron v.v... Mỗi phương pháp dự báo nêu trên ñều có những
ưu nhược ñiểm và phạm vi sử dụng khác nhau, tùy thuộc vào phạm vi
áp dụng, lượng thông tin sẵn có và các ñiều kiện riêng mà lựa chọn
phương pháp thích hợp.
Đà Nẵng là một trong những ñô thị lớn của cả nước, là trung
tâm kinh tế - xã hội lớn của miền Trung với vai trò là trung tâm công
nghiệp, thương mại du lịch và dịch vụ. Trong chủ trương nghị quyết
-4-
33-NQ/TW của Bộ Chính trị “Về xây dựng và phát triển thành phố Đà
Nẵng trong thời kỳ công nghiệp hóa, hiện ñại hóa ñất nước” [6], Đà
Nẵng phải phấn ñấu ñể trở thành một trong những ñịa phương ñi ñầu
trong sự nghiệp công nghiệp hóa - hiện ñại hóa và cơ bản trở thành
thành phố công nghiệp trước năm 2020. Để ñạt ñược các mục tiêu ñó,
công tác dự báo nhu cầu ñiện năng trong tương lai trên ñịa bàn thành
phố ñóng vai trò quan trọng. Xuất phát từ nhu cầu ñó, ñề tài ñề cập
ñến các phương pháp dự báo, trên cơ sở ñó phân tích và tính toán lựa
chọn ra mô hình dự báo thích hợp có sai số nhỏ nhất trên cơ sở các số
liệu thống kê thu thập ñược ñể áp dụng tính toán dự báo phụ tải ñiện
năng cho thành phố Đà Nẵng giai ñoạn 2015 - 2020.
2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Một số phương pháp dự báo ñiện năng hiện nay.
- Phân tích, tìm hiểu về 3 phương pháp ngoại suy theo thời gian,
san bằng hàm mũ, xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu.
3. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn
- Phân tích ưu nhược ñiểm của một số phương pháp dự báo.
- Xây dựng chương trình dự báo ñiện năng gồm các phương
pháp san bằng hàm mũ, phương pháp ngoại suy theo thời gian, xác
ñịnh toán tử dự báo tối ưu có khả năng tính toán lựa chọn mô hình dự
báo phù hợp với ñặc ñiểm phát triển của từng phụ tải.
- Áp dụng tính toán dự báo nhu cầu tiêu thụ ñiện năng của thành
phố Đà Nẵng giai ñoạn 2015 - 2020.
4. Ý nghĩa khoa học và tính thực tiễn của ñề tài
4.1. Ý nghĩa khoa học
Đối với công tác dự báo nói chung, dự báo nhu cầu tiêu thụ ñiện
năng nói riêng, việc lựa chọn phương pháp tính toán ñể có ñược kết
quả tính toán với sai số nhỏ nhất là rất quan trọng. Đề tài ñã nghiên
-5-
cứu lựa chọn ra các phương pháp phối hợp cho ñặc ñiểm của phụ tải
ñiện Đà Nẵng, kết hợp với phần mềm SPSS ñể tính toán phân tích lựa
chọn kết quả hợp lý. Cho nên kết quả tính toán vừa có ñộ chính xác
cao, vừa có cơ sở khoa học và thực tiễn.
4.2. Tính thực tiễn của ñề tài
Đà Nẵng là một thành phố năng ñộng, ñang phát triển nhanh do
ñó các số liệu dự báo chính xác sẽ giúp cho lãnh ñạo thành phố hoạch
ñịnh các chính sách, cũng như quy hoạch phát triển thành phố phù
hơp. Kết quả của ñề tài sẽ cung cấp số liệu công tác quy hoạch phát
triển hệ thống ñiện phù hợp với quy hoạch và phát triển thành phố.
Đồng thời ñảm bảo cung cấp ñủ năng lượng ñiện cho phát triển kinh
tế; cho nên kết quả của ñề tài có ý nghĩa thực tiễn cao.
5. Phương pháp nghiên cứu
- Thu thập số liệu thống kê các thành phần kinh tế: Giá trị sản
xuất Công nghiệp, Dịch vụ, Nông - Lâm - Ngư nghiệp, GDP, Dân số,
Thu nhập của thành phố Đà Nẵng qua các năm.
- Thu thập số liệu về ñiện năng tiêu thụ của thành phố trong quá
khứ.
- Nghiên cứu cơ sở tính toán và xây dựng chương trình dự báo
ñiện năng tích hợp 3 phương pháp dự báo: Ngoại suy theo thời gian,
San bằng hàm mũ, Xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu.
- Áp dụng tính toán dự báo ñiện năng cho thành phố Đà Nẵng
ñến năm 2020.
6. Đặt tên ñề tài
Căn cứ vào mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cũng như ý nghĩa
khoa học và tính thực tiễn, tác giả ñặt tên ñề tài là:
“Dự báo nhu cầu tiêu thụ ñiện năng của TP Đà Nẵng giai ñoạn
2015 - 2020”
-6-
7. Tổ chức biên chế ñề tài
Luận văn gồm các nội dung chính sau :
+ Phần mở ñầu
+ Chương 1: Tình hình phát triển kinh tế - xã hội thành phố Đà
Nẵng
+ Chương 2: Các phương pháp dự báo nhu cầu ñiện năng
+ Chương 3: Nghiên cứu xây dựng chương trình tính toán dự
báo phụ tải ñiện năng
+ Chương 4: Áp dụng tính toán dự báo ñiện năng cho thành
phố Đà Nẵng ñến năm 2020
+ Phần kết luận và kiến nghị
CHƯƠNG 1
TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI THÀNH PHỐ
ĐÀ NẴNG
1.1. GIỚI THIỆU VỊ TRÍ ĐỊA LÝ ĐÀ NẴNG
Thành phố Đà Nẵng nằm ở 15o55' ñến 16o14' vĩ Bắc, 107o18'
ñến 108o20' kinh Đông, Bắc giáp tỉnh Thừa Thiên - Huế, Tây và Nam
giáp tỉnh Quảng Nam, Đông giáp Biển Đông.
1.2. QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI THÀNH
PHỐ ĐÀ NẴNG
Chính thức trở thành thành phố trực thuộc Trung ương ngày 1-
1-1997, ñã ñược quan tâm ñầu tư phát triển thành trung tâm kinh tế -
xã hội lớn của miền Trung - Tây Nguyên với vai trò là trung tâm công
nghiệp, thương mại du lịch và dịch vụ.
Về quy mô, tổng sản phẩm trong nước (GDP) của thành phố
năm 1997 theo giá so sánh là 2.590 tỷ ñồng, ñến năm 2010 ñã tăng lên
10.274 tỷ ñồng, tăng 3,97 lần, bình quân ñạt 11,3%/năm (bình quân cả
-7-
nước là 7,2%/năm). GDP bình quân ñầu người năm 2010 ước ñạt
2.015 USD, gấp 2,2 lần so với năm 2005 và 1,6 lần mức bình quân
chung cả nước.
1.3. TĂNG TRƯỞNG DÂN SỐ ĐÀ NẴNG
1.4. TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐIỆN NĂNG
Sản lượng ñiện thương phẩm ước thực hiện năm 2010 là 1307
triệu kWh, và tăng 13,26 % so với cùng kỳ năm 2009. Tỷ lệ hộ gia
ñình sử dụng ñiện lưới hiện nay gần như 100% .
1.5. KẾT LUẬN
Đà Nẵng ñóng vai trò là trung tâm công nghiệp, thương mại du
lịch và dịch vụ; là thành phố cảng biển, ñầu mối giao thông quan trọng
trong nước và quốc tế; trung tâm bưu chính - viễn thông, tài chính -
ngân hàng; giữ vị trí chiến lược về quốc phòng, an ninh của khu vực
miền Trung và cả nước.
Từ khi trở thành thành phố trực thuộc Trung ương ñến này, kinh
tế Đà Nẵng ñã liên tục tăng trưởng cao, tốc ñộ tăng tổng sản phẩm
trong nước (GDP) bình quân 11,4%/năm; trong ñó giai ñoạn 2001-
2005 có tốc ñộ tăng bình quân cao nhất là 12,96%/năm (năm 2005 có
tốc ñộ tăng trưởng cao nhất trong 14 năm qua là 14,21%). Giai ñoạn
2006-2010 giảm xuống 10,7%.
Tốc ñộ tăng giá trị sản xuất công nghiệp bình quân ñạt
17,3%/năm; dịch vụ ñạt bình quân 10,3%/năm (riêng giai ñoạn 2006-
2010 tăng trưởng của ngành dịch vụ rất cao, bình quân ñạt 18,25%).
Quy mô giá trị sản xuất công nghiệp năm 2010 tăng gấp 12,5 lần năm
1997 và ngành dịch vụ tăng gấp 8,5 lần.
Cơ cấu kinh tế chuyển dịch tích cực theo hướng công nghiệp
hóa, hiện ñại hóa, tỷ trọng các ngành kinh tế có giá trị gia tăng cao
ngày càng tăng. Tỷ trọng trong GDP của 3 nhóm ngành theo thứ tự
-8-
dịch vụ, công nghiệp - xây dựng và nông nghiệp năm 1997 là 54,4 -
35,8 và 9,7% thì ñến năm 2010 là 56,6 - 40,5 và 2,9%.
Thu nhập bình quân ñầu người năm 2010 ñạt 2.016 USD, gấp
gần 2 lần của cả nước; không còn hộ nghèo theo chuẩn quốc gia, chỉ
còn 9,3% hộ nghèo theo chuẩn thành phố. Dân số Đà Nẵng ñã tăng 1,3
lần và ñạt 919,9 nghìn người vào năm 2010.
Những thành tựu về tăng trưởng kinh tế của Đà Nẵng trong giai
ñoạn 1997-2010 là rất ấn tượng và ñáng tự hào. Cơ sở hạ tầng kinh tế
- xã hội ñược ñầu tư mới và chỉnh trang theo hướng văn minh, hiện
ñại, là ñiểm sáng của cả nước; ñang xây dựng ñể ñạt các tiêu chí của
thành phố môi trường.
Tình hình cung cấp ñiện cho thành phố ngày càng ñược nâng
cấp và cải thiện, ñảm bảo cung cấp ñiện ñầy ñủ phục vụ nhu cầu phát
triển kinh tế xã hội, ñời sống nhân dân của thành phố Đà Nẵng với tỷ
lệ người dân sử dụng ñiện gần như ñạt 100%. Bên cạnh ñó, hiệu quả
của các giải pháp tiết kiệm ñiện và tuyên truyền ñã giúp công ty Điện
lực Đà Nẵng giảm tổn thất ñiện năng từ 8,83% vào năm 2000 ñến hiện
nay chỉ còn 4,23%. Về hệ thống lưới ñiện nổi hiện nay ñã và ñang
ñược ngầm hóa ñể cải thiện mỹ quang và hướng ñến tiêu chí “Thành
phố không dây” trong tương lai.
CHƯƠNG 2
CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
2.1. KHÁI NIỆM CHUNG
Dự báo phụ tải ñiện không chỉ ñể tính toán nhu cầu về sản
lượng ñiện năng cần cung cấp mà còn cho phép xác ñịnh các kế hoạch
ñầu tư trong tương lai.
-9-
Thời gian dự báo càng xa sai lệch càng lớn, tác ñộng của các
yếu tố bất ñịnh càng nhiều.
2.2. PHƯƠNG PHÁP TÍNH HỆ SỐ VƯỢT TRƯỚC
Phương pháp này cho thấy khuynh hướng phát triển của nhu cầu
ñiện năng và sơ bộ cân ñối nhu cầu này với nhịp ñộ phát triển của nền
kinh tế quốc dân.
2.3. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH QUÁ TRÌNH
Trong phương pháp này nhu cầu ñiện năng ñược xác ñịnh trên
cơ sở phân tích quan hệ giữa ñiện năng tiêu thụ và các hoạt ñộng kinh
tế.
2.4. PHƯƠNG PHÁP TÍNH TRỰC TIẾP
Nội dung của phương pháp này là xác ñịnh nhu cầu ñiện năng
của năm dự báo dựa trên tổng sản lượng kinh tế của các ngành năm ñó
và suất tiêu hao ñiện năng ñối với từng loại sản phẩm.
2.5. PHƯƠNG PHÁP CHUYÊN GIA
Phương pháp chuyên gia dựa trên cơ sở hiểu biết sâu sắc của
các chuyên gia giỏi về các lĩnh vực của các ngành ñể dự báo các chỉ
tiêu kinh tế. Sau ñó, ta lấy trung bình trọng lượng ý kiến của các
chuyên gia về năng lượng của nước mình.
2.6. PHƯƠNG PHÁP TƯƠNG QUAN
Thực chất của phương pháp này là nghiên cứu mối tương quan
giữa các thành phần kinh tế nhằm phát hiện những quan hệ về mặt
ñịnh lượng của các tham số trong nền kinh tế dựa vào các phương
pháp thống kê toán học.
2.7. PHƯƠNG PHÁP NGOẠI SUY THEO THỜI GIAN
Phương pháp ngoại suy theo thời gian nghiên cứu sự diễn biến
của nhu cầu ñiện năng trong một thời gian quá khứ tương ñối ổn ñịnh,
tìm ra quy luật nào ñó rồi kéo dài quy luật ấy ñể dự báo cho tương lai.
-10-
Phương pháp ñược xây dựng dựa trên cơ sở tính toán theo phương
pháp bình phương cực tiểu.
2.8. PHƯƠNG PHÁP SAN BÀNG HÀM MŨ
Phương pháp dự báo bằng cách san bằng mũ sẽ tính toán hiệu
chỉnh các hệ số của toán tử dự báo theo phương pháp truy chứng, các
hệ số luôn ñược ñiều chỉnh từng năm cho thích hợp.
Brown. R. G ñã phân tích công thức truy chứng ñể xác ñịnh
trung bình mũ như sau:
S t[k ] ( y ) = α S t[k −1] ( y ) + (1 − α ) S t[−k1] ( y ) (2-37)
Xuất phát từ công thức truy chứng (2-37), các ñạo hàm trong
công thức (2-34) ñều có thể nhận ñược theo các phương trình:
St[1] ( y ) = α yt + (1 − α ) St[1]−1 ( y ) 

St[2] ( y ) = α St[1] ( y ) + (1 − α ) St[2]
−1 ( y )  (2-38)

..................... 
St[n] ( y ) = α St[n-1]t + (1 − α ) St[−n1] ( y ) 
Trong ñó : St[k](y) là trung bình mũ bậc k tại thời ñiểm t.
2.9. PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH TOÁN TỬ DỰ BÁO TỐI ƯU
Mỗi phương pháp dự báo có thể dùng một hoặc một số toán tử
dự báo khác nhau. Vấn ñề ñặt ra là trong tập các toán tử dự báo ấy,
chúng cần tìm một tổ hợp toán tử dự báo tối ưu.
Gọi ŷi là một tổ hợp các dự báo ŷ1, ŷ2,…, ŷk tức là ñặt:
k k
(2-51)
yˆ = α yˆ và ∑α =1
i =1
i i ∑
i =1
i
Với ŷ gọi là tối ưu nếu nó thỏa mãn ñiều kiện (2-51).
2.10. CHƯƠNG TRÌNH SPSS DÙNG ĐỂ TÍNH TOÁN DỰ BÁO
2.10.1. Giới thiệu SPSS for Windows
SPSS for windows là một phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu và
xử lí thống kê chuyên nghiệp.
2.10.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
-11-
2.10.2.1. Dữ liệu ñầu vào, ñầu ra
2.10.2.2. Phương pháp sử dụng
a) Cách nhập dữ liệu
b) Các bước thao tác
c) Kết quả ñầu ra
2.11. PHƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG CỰC TIỂU
2.11.1. Khái niệm chung
Là phương pháp ñược sử dụng rộng rãi và làm cơ sở tính toán
cho các phương pháp ñược trình bày ở trên ñể xét mô hình dự báo.
2.11.2. Biểu thức toán học xác ñịnh các hệ số của mô hình dự báo
Tổng quát giả thiết rằng có hàm số liên tục:
y = φ (x, a, b, c...)
Xác ñịnh các hệ số a, b, c... sao cho thỏa mãn ñiều kiện:
n
∑  y − ϕ ( x , a , b , c ... )  → m in (2-81)
2
i i 
i =1
2.11.2.1. Dạng phương trình ñường thẳng: y = ax + b
2.11.2.2. Dạng phương trình parabol: y = ax2 + bx + c
2.11.2.3. Dạng phương trình hàm mũ: y = abx
2.11.2.4. Dạng phương trình ña biến:
yi = a1xi1 + a2xi2 + … + amxim + ei
2.12. KẾT LUẬN
Dựa trên cơ sở phân tích và tìm hiểu các phương pháp dự báo
nhu cầu ñiện năng trình bày ở các phần trên. Mỗi phương pháp dự báo
nêu trên ñều có những ưu nhược ñiểm và phạm vi sử dụng khác nhau,
thông thường ñể xác ñịnh giá trị dự báo của một ñại lượng ngẫu nhiên
tại một thời ñiểm trong tương lai hầu hết các phương pháp ñều sử
dụng bộ số liệu thống kê về sự xuất hiện của ñại lượng ñó trong thời
gian quá khứ ñể tìm quy luật biến thiên theo thời gian hoặc quy luật
tương quan với các chỉ tiêu kinh tế khác và sử dụng các quy luật này
-12-
ñể tính toán dự báo. Qua ñó, tác giả lựa chọn ra 3 phương pháp ñể xây
dựng mô hình dự báo nhu cầu ñiện năng cho Thành phố Đà Nẵng giai
ñoạn ñến năm 2020 với các lí do sau:
- Phương pháp ngoại suy theo thời gian: có ưu ñiểm chính là
nó tương ñối ñơn giản nên có thể ñược thực hiện một cách nhanh
chóng. Một ưu ñiểm nữa của quy trình ngoại suy có thể dễ dàng tự
ñộng hóa ñược, ví dụ như trong trường hợp cần dự báo liên tục và ñều
ñặn về tình hình sản xuất hoặc tiêu thụ. Phương pháp dựa trên cơ sở
của phương pháp bình phương cực tiểu ñược ứng dụng phổ biến, xây
dựng phương trình hồi qui biểu diễn mối quan hệ giữa các ñại lượng
ngẫu nhiên có cơ sở vững chắc về mặt xác suất.
- Phương pháp san bằng hàm mũ: cho sai số nhỏ so với các
toán tử dự báo khi chưa san bằng. Sở dĩ như vậy là vì ở các toán tử dự
báo khi chưa san bằng, tất cả các hệ số ñều không ñổi trong cả thời
gian quá khứ cũng như tương lai. Còn ñối với phương pháp san bằng
hàm mũ thì các hệ số luôn ñược hiệu chỉnh từng năm cho thích hợp,
nghĩa là các hệ số của năm sau ñược tính từ các số liệu của năm ngay
trước nó. Ngoài ra còn xét ñến một yếu tố là: thông tin của các năm
gần năm dự báo có ảnh hưởng lớn so với thông tin của các năm ở xa
về quá khứ. Do ñó việc lựa chọn phương pháp này là thích hợp.
- Phương pháp xác ñịnh toán tử tối ưu: trong công tác dự
báo, mỗi phương pháp có thể dùng một hoặc một số toán tử dự báo
khác nhau. Bằng việc áp dụng phương pháp này sẽ tìm ra một tổ hợp
toán tử dự báo tối ưu trong tập các toán tử dự báo ñó. Điều ñó ñồng
nghĩa với việc, mô hình dự báo ñược lựa chọn sẽ cho kết quả gần hơn
với thực tế.
- Ngoài ra, ñược xem như một phương pháp kiểm tra, ta sử
dụng phần mềm SPSS. Ưu ñiểm của phần mềm này là tính ña năng và
-13-
mềm dẻo trong việc lập các bảng phân tích, sử dụng các mô hình phân
tích, ñồng thời loại bỏ một số công ñoạn (bước) không cần thiết mà
một số phần mềm khác gặp phải. Thêm vào ñó, khả năng lập các biểu
bảng số liệu tổng hợp, các báo cáo thống kê trên tập số liệu cơ sở
trong SPSS là hết sức ña dạng, linh hoạt và dễ dàng thực hiện không
phải lập trình.
Để thực hiện một cách chính xác và nhanh chóng các phép toán
phức tạp trong mỗi phương pháp cũng như ñể tạo giao diện tương tác
thân thiện và trực quan với người sử dụng, tác giả ñã xây dựng tích
hợp 3 phương pháp dự báo trên vào trong một chương trình dự báo
trên cơ sở hỗ trợ của phần mềm Matlab.
CHƯƠNG 3
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH TÍNH TOÁN DỰ
BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NĂNG
3.1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Xây dựng chương trình “Dự báo phụ tải ñiện năng” bao gồm
các phương pháp ñược sử dụng ñể tính toán trong chương trình gồm:
- Phương pháp ngoại suy theo thời gian.
- Phương pháp san bằng hàm mũ.
- Phương pháp xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu.
3.2. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN CHƯƠNG TRÌNH
3.2.1. Đánh giá tương quan giữa các ñại lượng trong mô hình dự
báo:
n
∑x y ' '
i i
r= i =1
∑ ( x ) .∑ (y )
n n
' 2 ' 2
i i
i =1 i =1
-14-
n là số lượng thống kê các giá trị xi, yi trong quá khứ.
3.2.2. Phương pháp ngoại suy theo thời gian
Sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu ñể xây dựng hàm
xu thế theo thời gian với 3 mô hình dạng bậc 1, bậc 2 và hàm mũ.
START
Nhập dữ liệu quan sát thống kê ñược
(n năm)
Giai ñoạn quá khứ Giai ñoạn dự báo
k = (n-5) năm l = 5 năm
Phương pháp bình phương cực tiểu
Ŷ1 = a + b.t Ŷ2 = a.t2 + b.t + c Ŷ3 = a.bt
Ŷ1 Ŷ2 Ŷ3 Y
Tính sai số trung bình
STOP
Hình 3.1 Lưu ñồ thuật toán phương pháp ngoại suy theo thời gian
3.2.3. Phương pháp san bằng hàm mũ
Lưu ñồ thuật toán ñược xây dựng như hình 3.2
Với : α là thông số san bằng tối ưu.
m là số năm quan sát ñược trong khoảng san bằng.
l là số năm giai ñoạn quan sát.
S0[1], S0[2] là các ñiều kiện ban ñầu, xác ñịnh theo (2-48).
â0, â1 là các hệ số của hàm dự báo, xác ñịnh theo (2-41).
-15-
START
Nhập dữ liệu ñiện năng
Xác ñịnh hàm xu thế dạng y = ao + a1t
α = 2/(m+1)
Xác ñịnh ñiều kiện ban ñầu S0[1], S0[2]
t=1
Lấy số liệu quan sát năm (t-1)
Tính trung bình mũ năm t
S [k]
t ( y ) = α S t[k-1] ( y ) + (1 − α ) S t[k]−1 ( y )
t=t+1
Tính â0, â1
Tính hàm dự báo năm t: ŷt = â0 + â1.t
Tính ñộ lệch, sai số
St[1] = S0[1], St[2] = S0[2]
t>m+l
In kết quả
STOP
Hình 3.2 Lưu ñồ thuật toán phương pháp san bằng hàm mũ
3.2.4. Phương pháp xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu
-16-
Nhập dữ liệu quan sát
Biến phụ thuộc Y(ñiện năng)
Các biến ñộc lâp Xi (i= CN, NLN, DV, GDP,…)
k toán tử dự báo
Lập toán tử dự báo Ŷ1 ngoại Lập toán tử dự báo phụ Ŵi ngoại
suy giá trị ñiện năng theo t suy theo t ñối với biến ñộc lập i
Lập toán tử dự báo Ŷi biểu thị mối quan
Ŷ1 hệ giữa ñiện năng và biến ñộc lập i
Ŷ2 Ŷi Ŷk
Xác ñịnh: Phư Xác ñịnh: Phương sai Di (i= 2,k)
ng s Độ lệch quân phương di
(Y − Yˆ )(Y − Yˆ )
n
1∑ i ip i iq
rpq = i =1
n d pdq
Tính V, V-1
k
∏d ≠ 0
i =1
i
STOP
rpq < 1
V-1 > 0
b = BT.V-1.B
αˆ = V −1.B.b−1
k
Yˆ = ∑ αˆ i .Yˆi
i =1
Hình 3.3 Lưu ñồ thuật toán phương pháp xác ñịnh toán tử tối ưu
-17-
3.3. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH “DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN
NĂNG”
3.2.1. Xây dựng chương trình
3.2.1.1. Ngôn ngữ lập trình
Chương trình “Dự báo phụ tải ñiện năng” ñược xây dựng bằng
phần mềm tính toán Matlab.
3.2.1.2. Nguyên tắc xây dựng chương trình
- Thu thập và nhập dữ liệu thống kê cần thiết phục vụ cho công
tác dự báo (giả sử có n năm).
- Tách dữ liệu quan sát ra làm 2 phần:
+ Phần thứ nhất: (k = 1, 2, …, n-5) làm giai ñoạn quá khứ.
+ Phần thứ hai: (l = n-4, n-3,…,n) làm giai ñoạn dự báo
- Lựa chọn 2 phương pháp có sai số nhỏ. Sai số dự báo ñược
xác ñịnh theo công thức:
1 l y n + i − yˆ n + i
ε db = ∑
l i =1 yn+i
.1 0 0
- Tính toán dự báo bằng phương pháp kết hợp.
- Lựa chọn mô hình thích hợp và áp dụng tính toán dự báo cho
10 năm tiếp theo.
- Kết hợp sử dụng phần mềm dự báo SPSS làm phương pháp
ñối chiếu kết quả.
3.3.2. Các chức năng chính của chương trình
3.3.2.1. Giao diện màn hình
Màn hình khởi ñộng của chương trình có dạng như hình 3.6 sau
khi khởi ñộng chương tình từ phần mềm Matlab.
3.3.2.2. Nhập số liệu
Có thể thực hiện bằng việc nhập trực tiếp hoặc truy cập từ file
thống kê dữ liệu ñược lưu dưới dạng bảng tính Excel.
-18-
Hình 3.6 Giao diện ban ñầu chương trình “Dự báo phụ tải ñiện năng”
3.3.2.3. Xác ñịnh mô hình dự báo
Dựa vào bộ số liệu nhập vào chương trình, tính toán giai ñoạn
dự báo 5 năm qua các nút thao tác trong chương trình.
a) Phương pháp ngoại suy theo thời gian
b) Phương pháp san bằng hàm mũ
c) Phương pháp xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu
3.3.2.4. Lựa chọn mô hình dự báo
a) Kết quả lựa chọn theo ñộ lệch nhỏ nhất
b) Kết quả theo phương pháp kết hợp
3.3.2.5. Xuất kết quả
3.3.2.6. Sử dụng phần mềm SPSS
3.4. KẾT LUẬN
Qua phân tích các phương pháp tính toán dự báo phụ tải ñiện
năng, ñề tài ñã chọn các phương pháp sau ñể xây dựng chương trình
“Dự báo phụ tải ñiện năng”:
- Phương pháp ngoại suy theo thời gian.
- Phương pháp san bằng hàm mũ.
- Phương pháp xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu.
-19-
Chương trình ñã ñược lập trình và hoàn thiện trên nền phần
mềm tính toán Matlab, cung cấp một công cụ hỗ trợ hữu ích cho việc
xác ñịnh giá trị ñiện năng dự báo trong tương lai với mô hình phù hợp
với từng ñặc ñiểm phụ tải sử dụng ñiện cũng như bộ số liệu khác
nhau. Thêm vào ñó, tác giả ñã sử dụng phần mềm SPSS ñể tính toán
kiểm tra như là một phương pháp ñối chứng với kết quả chương trình
nhận ñược.
Chương trình “Dự báo phụ tải ñiện năng” xây dựng có các chức
năng sau:
- Cập nhật số liệu.
- Tính toán các mô hình dự báo.
- Lựa chọn mô hình dự báo phù hợp cho sai số bé.
- Tính toán kiểm tra với phần mềm SPSS.
Với việc áp dụng tính toán dự báo minh họa ñối với bộ số liệu
giả ñịnh nhận ñược thì sai lệch giữa kết quả tính toán từ chương trình
và ứng dụng phần mềm SPSS không sai lệch nhau nhiều. Vì vậy, kết
quả nhận ñược từ chương trình là ñáng tin cậy và có cơ sở.
CHƯƠNG 4
ÁP DỤNG TÍNH TOÁN DỰ BÁO ĐIỆN NĂNG CHO THÀNH
PHỐ ĐÀ NẴNG ĐẾN NĂM 2020
4.1. ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA TP ĐÀ NẴNG
4.2. ÁP DỤNG CHƯƠNG TRÌNH TÍNH TOÁN DỰ BÁO ĐIỆN
NĂNG CHO THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG ĐẾN NĂM 2020
4.2.1. Mở ñầu
4.2.1.1. Số liệu
Bộ số liệu thống kê thành phố Đà Nẵng giai ñoạn 1990 – 2010.
4.2.1.2. Phần mềm sử dụng
-20-
4.2.2. Cách tính toán bằng chương trình “Dự báo phụ tải ñiện
năng”
4.2.2.1. Khởi ñộng và cập nhật dữ liệu
4.2.2.2. Tính toán dự báo theo từng phương pháp riêng lẻ
Sau khi tính toán bằng chương trình, ñã lựa chọn ñược 2
phương pháp cho sai số dự báo nhỏ nhất ñối với giai ñoạn dự báo là:
phương pháp san bằng hàm mũ và xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu
Hình 4.11 Kết quả tính toán lựa chọn phương pháp dự báo riêng lẻ
4.2.2.3. Tính toán dự báo theo phương pháp kết hợp
Kết quả tính toán dự báo năm 2010 bằng phương pháp kết hợp
ñược thể hiện như hình 4.12.
Hình 4.12 Kết quả tính toán bằng phương pháp kết hợp
Phương pháp xác ñịnh toán tử dự báo tối ưu ñược lựa chọn áp
dụng tính toán dự báo ñiện năng cho TP Đà Nẵng 2015 - 2020.