Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
LỜI MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của đề tài
Ngành điện là một ngành công nghiệp mũi nhọn, ảnh hưởng trực tiếp đến tất
cả các ngành kinh tế của nền kinh tế quốc dân, nó góp phần thúc đẩy sự phát triển
kinh tế - xã hội của đất nước. Với sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế như hiện
nay, ngành điện vừa có vai trò cung cấp năng lượng thúc đẩy phát triển kinh tế của
các ngành vừa trực tiếp tham gia phục vụ đời sống xã hội và sinh hoạt của con
người. Nhất là khi nước ta đang thúc đẩy nhanh quá trình công nghiệp hoá hiện đại
hoá để hội nhập với nền kinh tế khu vực và trên thế giới thì nhu cầu điện năng ngày
một tăng nhanh đòi hỏi sự dự báo chính xác là rất cần thiết. Nếu cung không đáp
ứng đủ cầu thì sẽ gây thiệt hại về kinh tế, nếu cầu thấp hơn cung thì cũng gây lãng
phí và thiệt hại về kinh tế không những của ngành điện mà còn ảnh hưởng đến các
ngành khác. Ngành điện đòi hỏi vốn đầu tư lớn và thời gian xây dựng kéo dài nên
việc dự báo nhu cầu điện năng dài hạn là rất quan trọng. Để luôn đảm bảo cân bằng
lượng điện năng sản xuất và lượng điện năng tiêu thụ trên hệ thống trong một
khoảng thời gian dài.
Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển kinh tế xã hội của cả nước,
tỉnh Thái Bình từ một tỉnh thuần nông cũng đã từng bước công nghiệp hóa hiện đại
hóa, đời sống người dân ngày càng được cải thiện. Cũng từ đó, nhu cầu điện cho
các ngành kinh tế cũng như tiêu dùng dân cư không ngừng tăng cao. Nhằm đáp ứng
nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội của địa phương, việc tiến hành dự báo báo nhu
cầu phụ tải tỉnh Thái Bình để phục công tác phát triển nguồn và lưới điện kịp thời
phục vụ cung cấp ổn định hệ thống điện và đảm bảo chất lượng điện năng là rất cần
thiết.
2. Mục đích nghiên cứu của luận văn
Xuất phát từ lý do thực tế như trên, việc nghiên cứu lựa chọn đề tài “Sử dụng
phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm
2025” được thực hiện nhằm mục đích nghiên cứu phương pháp đa hồi quy, trên cơ
sở đó nghiên cứu tìm hiểu và ứng dụng phần mềm Simple_E cho dự báo nhu cầu
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-1-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
điện năng. Từ đó dự báo nhu cầu phụ tải tỉnh Thái Bình đến năm 2025 và những
năm tiếp theo.
Trên cơ sở dự báo giúp cho việc lập quy hoạch phát triển nguồn và lưới điện
tỉnh Thái Bình trong thời gian tới đạt hiệu quả cao nhất, góp phần nâng cao chất
lượng, độ tin cậy cung cấp điện và thỏa mãn nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội của
địa phương.
3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng là hiện trạng cung cấp điện cho hoạt động sản xuất kinh doanh, phát
triển kinh tế xã hội trên địa bàn tỉnh Thái Bình.
- Phân tích và đánh giá hiện trạng tình hình cung cấp và tiêu thụ điện năng tỉnh
Thái Bình giai đoạn 2002 – 2014.
- Nghiên cứu, phân tích các đặc điểm phát triển kinh tế xã hội làm cơ sở cho
việc tính toán dự báo nhu cầu phụ tải điện ở các giai đoạn tương ứng.
- Nghiên cứu cơ sở lý thuyết các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng, lựa
chọn sử dụng phần mềm thích hợp để dự báo nhu cầu phụ tải trong giai đoạn từ
2015 – 2025.
- Đưa ra các kết luận và kiến nghị cơ bản, các biện pháp tổ chức, quản lý, thực
hiện tốt công tác dự báo nhu cầu phát triển điện năng.
4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận văn
Nghiên cứu các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng, cụ thể là phương
pháp hồi quy và sử dụng phần mềm Simple_E làm công cụ dự báo nhu cầu điện
năng trong tương lai.
Đề tài mang ý nghĩa khoa học và thực tiễn, giúp cơ quan quản lý áp dụng vào
việc dự báo nhu cầu điện năng tỉnh Thái Bình trong thời gian tới. Trên cơ sở dự báo
chính xác nhu cầu điện năng từ đó giúp cho việc quy hoạch lưới điện tỉnh Thái Bình
đạt hiệu quả cao nhất, phù hợp và đáp ứng được mục tiêu phát triển kinh tế xã hội,
đẩy nhanh quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa của tỉnh.
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-2-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
5. Nội dung của luận văn
Luận văn gồm các chương:
Mở đầu
Chương 1: Cơ sở phương pháp luận về phân tích và dự báo nhu cầu năng
lượng
Chương 2: Phương pháp đa hồi quy và giới thiệu phần mềm Simple-E
Chương 3: Phân tích tình hình phát triển kinh tế xã hội và tiêu thụ điện năng
tỉnh Thái Bình giai đoạn 2002 - 2014
Chương 4: Dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025 trên
cơ sở phần mềm Simple E
Kết luận và kiến nghị.
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-3-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
Chƣơng 1
CƠ SỞ PHƢƠNG PHÁP LUẬN
VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO NHU CẦU NĂNG LƢỢNG
1.1. Phƣơng pháp phân tích nhu cầu năng lƣợng
1.1.1. Mục đích của việc phân tích nhu cầu năng lƣợng
Việc phân tích nhu cầu năng lượng đóng một vai trò hết sức quan trọng trong
công tác xây dựng kế hoạch và các chính sách năng lượng, thông qua việc phân tích
này có thể nắm được các nhân tố quyết định đến mức độ tiêu thụ năng lượng theo
thời gian. Ngoài ra, phân tích nhu cầu năng lượng còn cho thấy cấu trúc tiêu thụ
năng lượng của từng ngành và của từng dạng năng lượng, mối quan hệ giữa nhu cầu
năng lượng và các biến kinh tế xã hội như: GDP, dân số, giá cả năng lượng....
Có thể nói rằng, năng lượng là một yếu tố đầu vào không thể thiếu trong hoạt
động sản xuất của hầu hết các ngành. Dựa vào mức độ ảnh hưởng của các biến
trong cấu trúc tiêu thụ năng lượng, ta có thể đưa ra các nhân tố quyết định đến nhu
cầu năng lượng như: GDP, tốc độ đô thị hoá, mức độ thu nhập, điều kiện khí hậu,
khu vực địa lý, giá năng lượng, khả năng đáp ứng nhu cầu năng lượng, cấu trúc nền
kinh tế, loại công nghệ....
1.1.2. Các phƣơng pháp phân tích nhu cầu năng lƣợng
1.1.2.1. Phƣơng pháp tĩnh
Phương pháp tĩnh là phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng tại một thời
điểm nhất định, xác định các dạng năng lượng được sử dụng, hộ tiêu thụ chính và
mối quan hệ định tính giữa nhu cầu năng lượng và nhân tố ảnh hưởng.
Nhu cầu năng lượng thường được phân chia theo đối tượng sử dụng năng
lượng cuối cùng, từ đó xác định được tỷ trọng tiêu thụ của từng ngành cũng như tỷ
trọng của từng dạng năng lượng. Điều đó cho phép đánh giá vai trò của ngành cũng
như dạng năng lượng trong tiêu thụ năng lượng của nền kinh tế.
Phân tích nhu cầu năng lượng không chỉ đưa ra mối quan hệ giữa tổng nhu cầu
năng lượng, các hoạt động kinh tế và mức độ đòi hỏi của xã hội, mà còn làm rõ việc
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-4-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
các dạng năng lượng được tiêu thụ khác nhau như thế nào đối với từng nhu cầu xã
hội và ở mỗi phân ngành kinh tế cụ thể.
- Phân tích nhu cầu năng lượng trong nền kinh tế vĩ mô:
+ Năng lượng/ GDP (cường độ năng lượng)
+ Năng lượng/ tổng dân số
+ Năng lượng/ giá dầu
- Mô hình kinh tế lượng: một số mô hình kinh tế lượng như:
+ E = f (tăng trưởng kinh tế, dân số, giá năng lượng)
+ E = f (thu nhâp, giá năng lượng).
- Bảng vào ra:
+ Trình bày số liệu vào ra (phân ngành kinh tế và sản phẩm tương ứng).
+ Tính toán trực tiếp hoặc gián tiếp (hoặc tính tổng hợp) năng lựơng tiêu thụ
của hoạt động kinh tế.
- Tiếp cận kinh tế - kỹ thuật:
Thông qua việc xác định tổng nhu cầu năng lượng hữu ích rồi tính đổi về nhu
cầu năng lượng cuối cùng, người ta đưa vào mô hình một loạt các tác nhân: văn hoá
xã hội (thuộc về đời sống); kỹ thuật công nghệ (loại thiết bị và hiệu suất của
chúng); các tác nhân kinh tế (giá năng lượng và giá thiết bị). Có nghĩa là nó cho
phép đạt đến một sự mô tả đầy đủ và chi tiết các quá trình tiêu thụ năng lượng mà
chúng ta không thể thực hiện được.
Thông qua các biến kinh tế như: loại thiết bị, hiệu suất; các biến về kinh tế như
giá năng lượng và giá thiết bị, đưa các yếu tố vào mô hình và qua đó có thể xem xét
các khả năng thay thế lẫn nhau giữa các dạng năng lượng.
Phân tích nhu cầu năng lượng ở mức chi tiết:
- Phân tích ở từng phân ngành kinh tế.
- Phân tích dạng nhiên liệu.
- Phân tích từng hộ tiêu thụ cuối cùng.
Hoạt động này cũng cho thấy được sự thay đổi mối quan hệ giữa nhu cầu năng
lượng và nhân tố kinh tế - xã hội.
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-5-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
1.1.2.2. Phƣơng pháp động
Phân tích động là xem xét sự thay đổi nhu cầu năng lượng theo thời gian và sự
biến động của các yếu tố như là GDP, dân số... lên nhu cầu năng lượng.
Để tìm ra những yếu tố có tác động đến quá trình phát triển của năng lượng,
cần xác định sự tăng trưởng và những thay đổi trong cơ cấu của nền kinh tế cũng
như của từng ngành, sử dụng chúng để lý giải những thay đổi có thể của cường độ ở
cả mức vĩ mô cũng như ở từng ngành.
Cường độ năng lượng có thể xác định được như sau:
EI
E
i
i
GDP
i
Ei VAi
VAi GDP
Trong đó: Ei : Tiêu thụ năng lượng của ngành i;
VAi : Giá trị gia tăng của ngành i;
VA GDP
i
i
Ngoài ra: E Ei
i
Với:
i
Ei
VAi
GDP
VAi GDP
ei
Ei
VAi
si
VAi
: Cấu trúc nền kinh tế ngành i;
GDP
: Cường độ năng lượng ngành i;
Khi thay đổi tổng tiêu thụ năng lượng có thể thay đổi các đại lượng sau:
E ei si GDP ei si GDP ei si GDP
Trong đó: ei : Biến đổi về cường độ năng lượng ngành i;
si : Biến đổi trong cấu trúc nề kinh tế ngành i;
Cường độ năng lượng còn được tính thông qua:
EI
E
E EI GDP
GDP
Cho nên đối với những thay đổi trong tổng tiêu thụ năng lượng E, nếu chúng
ta phân tích theo GDP và theo cường độ năng lượng thì có thể thấy rằng:
E EI GDP EI GDP
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-6-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
Trong đó: E
EI
: Biến động của tổng tiêu thụ năng lượng;
: Biến động của cường độ năng lượng;
GDP : Biến động của phát triển kinh tế nói chung.
Hệ số đàn hồi theo GDP:
E
GDP
( Ei E0 )
E0
GDP0
E0
(GDPi GDP0 )
GDP0
Trong đó: “0” là chỉ số của năm gốc;
“i” là chỉ số của năm nghiên cứu.
Ý nghĩa của hệ số đàn hồi theo GDP là nó cho thấy sự tương quan giữa tốc độ
tiêu thụ năng lượng và tốc độ tăng trưởng kinh tế.
-
Nếu α > 1: nghĩa là tốc độ tiêu thụ năng lượng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng
kinh tế (đây là trường hợp phổ biến, nhất đối các nước có nền kinh tế lạc hậu và
đang phát triển, bởi năng lượng bao giờ cũng phải đi trước một bước trong phát
triển kinh tế xã hội).
-
Nếu α < 1: Nghĩa là tốc độ tiêu thụ năng lượng chậm hơn tốc độ tăng trưởng
kinh tế (thường xảy ra ở các nước có nền kinh tế mạnh và khoa học kỹ thuật phát
triển).
-
Nếu α = 1: Nghĩa là tốc độ tiêu thụ năng lượng bằng tốc độ tăng trưởng kinh
tế (nhưng trường hợp này gần như không xảy ra trong thực tế).
1.2. Phƣơng pháp dự báo nhu cầu năng lƣợng
1.2.1. Các khái niệm cơ bản và tầm quan trọng của dự báo
1.2.1.1. Các khái niệm cơ bản của dự báo
Dự báo chính là sự phản ánh vượt trước lịch sử, được hình thành trong quá
trình phát triển từ những năm 60 của thế kỷ XX. Dự báo là một ngành khoa học
riêng biệt có một hệ thống lý luận và phương pháp riêng. Cho đến nay nhu cầu dự
báo đã trở nên hết sức cần thiết ở mọi lĩnh vực đặc biệt trong dự báo kinh tế.
Như vậy, dự báo chính là những tiên đoán khoa học mang tính xác suất trong
khoảng thời gian hữu hạn về tương lai phát triển của đối tượng kinh tế. Bao gồm
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-7-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
các bước sau:
- Ước lượng đo lường các mối quan hệ;
- Dự báo xu hướng phát triển của các đối tượng bằng phương pháp thích hợp;
- Dự báo các biến số;
- Cập nhật kết quả dự báo.
1.2.1.2. Tầm quan trọng của dự báo
Không có dự báo, chúng ta không có cơ sở để hoạch định các kế hoạch trong
tương lai. Dự báo có một vai trò vô cùng quan trọng trong công tác nghiên cứu các
xu thế có thể xảy ra ở cấp vĩ mô và vi mô của nền kinh tế nhằm đạt dược tính tối ưu
trong quá trình phát triển. Dự báo chính xác và nghiêm túc sẽ làm tăng hiệu quả
kinh tế và đầu tư.
Một bộ phận quan trọng của việc xây dựng chính sách năng lượng quốc gia là
dự báo nhu cầu phụ tải. Các dự báo có khả năng góp phần vạch ra con đường phát
triển, định hướng trong hệ thống phức tạp có sự tác động qua lại giữa nhiều ngành
kinh tế kỹ thuật khác nhau. Các dự báo cung cấp cho chúng ta chỗ dựa để tiến hành
quy hoạch phát triển năng lượng quốc gia.
Dự báo điện năng tiêu thụ trong khoảng thời gian nhất định được chia thành
dự báo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.
- Dự báo ngắn hạn (giờ, ngày, tháng, mùa, năm) chủ yếu phục vụ việc điều
hành sản xuất, truyền tải và phân phối điện năng, phục vụ cho nhu cầu trực tiếp cho
sản xuất và đời sống dân sinh, lập kế hoạch sản xuất kinh doanh.
- Dự báo trung hạn từ 3 đến 10 năm thường phục vụ cho việc phân bố vốn đầu
tư, lập cân bằng giữa cung và cầu năng lượng, lập kế hoạch xây dựng và theo dõi
tiến độ các công trình, kế hoạch đại tu sửa chữa nâng cấp thiết bị, chuẩn bị xây
dựng các quy hoạch dài hạn.
- Dự báo dài hạn từ 10 đến 25-30 năm, nhằm định hướng cho sự phát triển của
ngành để quy hoạch định hướng những chiến lược chính sách lớn đảm bảo phát
triển bền vững cho toàn bộ hệ thống năng lượng, đảm bảo an toàn về cung cấp năng
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-8-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
lượng, sử dụng hiệu quả các nguồn năng lượng sơ cấp, giảm thiểu tác động của các
công trình năng lượng ảnh hưởng đến môi trường sinh thái.
Dự báo trung hạn và dài hạn hết sức cần thiết và có vai trò quan trọng trong
công tác nghiên cứu xu thế có thể xảy ra ở cấp vĩ mô và vi mô của nền kinh tế,
nhằm đạt được tính tối ưu trong quá trình xây dựng và phát triển.
Thời gian dự báo càng xa, sự sai lệnh sẽ càng lớn, tác dộng đến các yếu tố bất
định càng nhiều. Nguồn gốc của những yếu tố bất định có thể rất khác nhau, từ biến
động của khí hậu, thời tiết (dự báo ngắn hạn); đến tình hình kinh tế, tài chính (dự
báo trung hạn); và biến động chính trị xã hội (dự báo dài hạn).
Vì vậy khi dự báo trung hạn và dài hạn thường người ta xác định một dải
thông số của số liệu dự báo. Thời gian dự báo càng xa, sự biến thiên của số liệu dự
báo càng lớn.
1.2.1.3. Các bƣớc của quá trình dự báo:
Thu thập số liệu
Xem xét các kiểu vận chuyển số liệu
Lựa chọn mô hình dự báo
Dự báo những giai đoạn trong quá khứ
Không
Mức độ chính xác có đủ không
Có
Dự báo những giai đoạn trong tương lai và sử
dụng các kết quả trong quá trình ra quyết định
Xem xét lại
kiểu chuyển
Không
Mức độ chính xác có đúng không
Có
Xem xét các kiểu vận chuyển số liệu sử dụng
các giá trị trong quá khứ được cập nhật
STOP
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
-9-
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
1.2.2. Các phƣơng pháp dự báo
Công tác dự báo đã được thực hiện từ rất lâu trên thế giới, nó là một hoạt
động thường xuyên và cần thiết trong cuộc sống hàng ngày như: dự báo thời tiết, dự
báo động đất, dự báo tình hình kinh doanh (giá dầu, các tình huống trên thị trường
tài chính,...), các dự án tăng trưởng kinh tế,....
Dự báo là hết sức cần thiết bởi luôn tồn tại những điều không chắc chắn trong
tương lai, càng xa thì xác suất không chắc chắn càng lớn. Chúng ta có thể dự báo
ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Dự báo ngắn hạn thường được thực hiện cho các
hoạt động kinh doanh, tuy nhiên dự báo dài hạn lại cung cấp những yếu tố cơ bản
cho các kế hoạch chiến lược.
Dự báo nhu cầu năng lượng phục vụ cho các quyết định đầu tư của các ngành
thuộc về năng lượng. Chất lượng của dự báo có quan hệ trực tiếp tới chi phí về kinh
tế và tài chính, một kết quả dự báo tồi sẽ gây ra những thiệt hại lớn. Muốn có được
kết quả dự báo tốt cần nắm vững các điều kiện sau:
- Nắm được nguyên nhân phát sinh nhu cầu năng lượng
- Nghiên cứu sâu thói quen tiêu thụ năng lượng trong quá khứ và hiện tại
- Nhận dạng các nhân tố ảnh hưởng.
1.2.2.1. Phƣơng pháp ngoại suy
a. Khái niệm
Theo nghĩa rộng nhất thì ngoại suy dự báo nghĩa là nghiên cứu lịch sử phát
triển của đối tượng kinh tế và chuyển tính quy luật của nó đã phát hiện trong quá
khứ và hiện tại sang tương lai bằng phương pháp xử lý chuỗi thời gian kinh tế.
Thực chất của việc nghiên cứu lịch sử và nghiên cứu quá trình thay đổi và
phát triển của đối tượng kinh tế theo thời gian. Kết quả thu thập thông tin một cách
liên tục về sự vận động của đối tượng kinh tế theo một đặc trưng nào đó (ngày,
tháng, năm.... ) thì hình thành một chuỗi thời gian. Ta có thể mô tả khái quát như
sau:
t (thời điểm)
t1
t2...
y (giá trị đối tượng kinh tế)
y1
y2... yi... yn
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 10 -
ti...
tn
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
Điều kiện chuỗi thời gian kinh tế:
Khoảng cách giữa các thời điểm của chuỗi phải bằng nhau, có nghĩa là phải
đảm bảo tính liên tục nhằm phục vụ cho việc xử lý. Đơn vị đo giá trị chuỗi thời gian
phải được đồng nhất.
Theo ý nghĩa toán học thì phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện xu
hướng vận động của đối tượng kinh tế, có khả năng tuân theo quy luật hàm số f(t)
nào để vào đó tiên liệu giá trị đối tượng kinh tế ở ngoài khoảng giá trị đã biết (y1,
yn) định dạng:
ynDB
1 f ( n 1)
Trong đó:
1: Khoảng cách dự báo.
Điều kiện của phương pháp:
- Đối tượng kinh tế phát triển tương đối ổn định theo thời gian (có cơ sở thu
thập thông tin lịch sử và phát hiện tính quy luật).
- Những nhân tố ảnh hưởng chung nhất cho sự phát triển đối tượng kinh tế
vẫn được duy trì trong khoảng thời gian nào đấy trong tương lai.
- Sẽ không có tác động mạnh từ bên ngoài dẫn tới những đột biến trong quá
trình phát triển đối tượng kinh tế.
b. Nội dung
Nội dung của phương pháp ngoại suy được thể hiện qua sơ đồ khối sau:
Chuỗi thời
gian kinh tế
Xử lý chuỗi
thời gian
kinh tế
Phát hiện
xu thế
Xây dựng hàm
xu thế
Kiểm định
hàm xu thế
Nội dung cụ thể của từng bước:
Xử lý chuỗi thời gian kinh tế:
- Nếu chuỗi thời gian kinh tế thiếu 1 giá trị nào đấy thì phải bổ sung bằng
cách lấy trung bình cộng 2 giá trị trước và sau nó.
- Xử lý dao động ngẫu nhiên: Đối với chuỗi có dao động lớn, do ảnh hưởng
của các yếu tố ngẫu nhiên nên phải sử dụng phương pháp san chuỗi thời gian để tạo
ra chuỗi thời gian mới có xu hướng dao dộng ổn định hơn mà vẫn giữ nguyên xu
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 11 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
thế từ chuỗi thời gian ban đầu.
- Loại bỏ sai số thô.
Phát hiện xu thế:
- Bằng phương pháp đồ thị;
- Bằng phương pháp phân tích số liệu quan sát.
Xây dựng hàm xu thế:
- Phương pháp điểm chọn;
- Phương pháp bình phương cực tiểu;
- Phương pháp san bằng số mũ.
Kiểm định hàm xu thế:
Do trong bước phát hiện xu thế, hàm xu thế tạm kết luận mang tính khả năng,
vì vậy cần có các tiêu thức để đánh giá nhằm lựa chọn hàm xu thế tối ưu.
Kiểm định sai số tuyệt đối:
n
Sy
(y y )
i
2
i
i
n2
Trong đó: y i là giá trị thực tế của chuỗi thời gian.
y là giá trị lý thuyết hàm xu thế
n là mức độ của chuỗi
Kiểm định sai số tương đối:
Vy %
Sy
y
100
Sy
1 n
yi
n i
100
Giới hạn lựa chọn hàm xu thế tối ưu:
+ Nếu bước phát hiện xu thế chỉ xảy ra một khả năng y = f(t) thì hàm f(t)
được sử dụng cho dự báo khi Vy ≤ 10%.
+ Nếu nhiều khả năng xảy ra thì chọn theo điều kiện: Min (Vy1, Vy2, ...) ≤ 10%
- Kiểm định cập nhật hàm dự báo:
Kiểm tra kết quả dự báo và giá trị thực tế thu được khi vận động đến thời
điểm dự báo. Sử dụng tiêu thức sai số tương đối thời điểm:
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 12 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
Vitd %
| y itd yitd |
10%
yitd
Trong đó: yitd là giá trị thực tế tại thời điểm cập nhật.
yitd là giá trị dự báo tại thời điểm cập nhật.
1.2.2.2. Phƣơng pháp chuyên gia
Về thực chất, phương pháp chuyên gia là phương pháp dự báo mà kết quả là
các thông số do các chuyên gia đưa ra, hay nói đúng hơn là khai thác và lợi dụng
trình độ uyên bác và lý luận thành thạo về chuyên môn, phong phú về khả năng
thực tiễn và khả năng mẫn cảm, nhạy bén và thiên hướng sâu sắc về tương lai đối
với đối tượng dự báo của một tập thể các nhà khoa học, các nhà quản lý cùng đội
ngũ cán bộ lão luyện thuộc các chuyên môn bao hàm hay nằm trong miền lân cận
của đối tượng dự báo. Cũng có thể hiểu đây là con đường dự báo trên cơ sở huy
động “trí khôn” của chuyên gia trong những lĩnh vực nhất định.
Còn về đạo lý, phương pháp chuyên gia bắt nguồn từ quan điểm cho rằng do
học tập, nghiên cứu, do lăn lộn và gắn bó trong từng chuyên môn cụ thể, nên không
ai am hiểu sâu sắc hơn, giầu vốn liếng thông tin hơn, khả năng phản xạ cũng như
trực cảm nghề nghiệp nhạy bén hơn là các chuyên gia đối với một đối tượng dự báo
nào đó. Với giả thiết này, chuyên gia là người có tâm lý ổn định nhất và ý thức rõ
rệt nhất về lĩnh vực mình hoạt động.
Nhiệm vụ của phương pháp chuyên gia là đưa ra những dự đoán khách quan
về tương lai phát triển của một lĩnh vực hẹp của khoa học hoặc dựa trên việc xử lý
có hệ thống các đánh giá dự đoán của chuyên gia.
1.2.2.3. Phƣơng pháp hệ số đàn hồi thu nhập
Nhu cầu điện năng được dự báo theo như phương pháp “mô phỏng kịch bản”
hiện đang được áp dụng rộng rãi trong khu vực và trên thế giới. Phương pháp luận
dự báo là: trên cơ sở phát triển kinh tế - xã hội trung - dài hạn, nhu cầu điện năng
cũng như nhu cầu tiêu thụ các dạng năng lượng khác mô phỏng theo quan hệ đàn
hồi với tốc độ tăng trưởng kinh tế. Phương pháp này thích hợp với các dự báo trung
và dài hạn.
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 13 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
Hệ sô đàn hồi thu nhập được tính như sau:
α = Tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện (%) /Tốc độ tăng trưởng GDP (%).
Các hệ số đàn hồi được xác định theo từng ngành và từng miền lãnh thổ. Việc
xác định chúng được tiến hành theo chuỗi phân tích quá khứ. Ngoài ra, các hệ số
này cũng được tham khảo từ kinh nghiệm các nước trên thế giới và trong khu vực.
Ngoài ra, các yếu tố quan trọng khác tác động đến nhu cầu điện được xét đến là:
Hệ số đàn hồi giá điện: Khi giá điện tăng lên, một số hộ tiêu thụ sẽ có xu
hướng chuyển sang sử dụng các nhiên liệu năng lượng khác hoặc ngược lại. Như
vậy về mặt thị trường, giá cả mỗi loại năng lượng dẫn đến tính cạnh tranh của loại
đó. Hệ số phản ánh sự thay đổi nhu cầu điện của một ngành hay khu vực nào đó khi
giá điện thay đổi được gọi là hệ số đàn hồi giá.
Đối với Việt Nam, trong thời gian dài do giá được bao cấp và đến nay, một số
lĩnh vực vẫn được trợ giá điện từ nhà nước nên việc nghiên cứu quan hệ giá cả với
thay đổi nhu cầu điện trong quá khứ không thực hiện được. Việc áp dụng các hệ số
đàn hồi giá điện được tham khảo từ một số nước đang phát triển ở khu vực Châu Á
trong thập kỷ 80 và 90 của thế kỷ trước.
Hệ số tiết kiệm năng lượng: tính tới việc áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật,
thực hiện tiết kiệm năng lượng, đặc biệt là triển khai các chương trình quản lý phía
nhu cầu DSM.
Hàm số dự báo là hàm tổng hợp, dự báo nhu cầu điện năng toàn quốc được tổ
hợp từ nhu cầu điện năng cho các ngành kinh tế, khu vực dân dụng và từ các vùng
lãnh thổ.
1.2.2.4. Phƣơng pháp Neural
Có 3 nguồn trí thông minh nhân tạo bắt chước các quá trình của bộ óc và hệ
thống thần kinh của con người là quá trình xử lý ngôn ngữ, robot và các hệ Neural
nhân tạo. Hệ Neural nhân tạo có ứng dụng hầu hết ở các lĩnh vực thương mại, trong
đó có dự báo.
Trong hệ thống Neural, nhiều thí dụ được lập chương trình trong máy vi tính.
Những thí dụ này bao gồm toàn bộ các mối quan hệ trong quá khứ giữa các biến có
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 14 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
thể ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc. Chương trình hệ thống Neural sau đó bắt
chước thí dụ này và cố gắng bắt chước mối quan hệ cơ sở đó bằng cách học hỏi khi
xử lý. Quá trình học hỏi này cũng được gọi là đào tạo giống như việc đào tạo con
người trong công việc.
Một trong những ưu điểm nổi bật của hệ thống Neural trong dự báo là phương
pháp này không cần phải xác định những mối quan hệ giữa các biến số trước.
Phương pháp này có thể xác định nhờ vào quá trình học hỏi về các mối quan hệ qua
những thí dụ đã được đưa vào máy. Cũng vậy, hệ thống Neural không đòi hỏi bất kỳ
giả định nào về các phân phối tổng thể và không giống những phương pháp dự báo
truyền thống, nó có thể sử dụng mà không cần có đầy đủ số lượng các số liệu cần
thiết. Chương trình hệ thống Neural có thể thay thế nhanh chóng mô hình hiện có,
ví dụ như phân tích hồi quy, để đưa ra những dự báo chính xác mà không cần ngưng
trệ các hoạt động đang diễn ra. Hệ thống Neural đặc biệt hữu ích khi số liệu đầu vào
có tương quan cao hay có số lượng không đủ, hoặc khi hệ thống mang tính phi
tuyến cao.
Phương pháp này cho kết quả dự báo có độ chính xác cao, dự báo được các sự
kiện phụ thuộc thời gian.
1.2.2.5. Phƣơng pháp dự báo trực tiếp
Nội dung của phương pháp này là xác định nhu cầu điện năng của năm dự
báo dựa trên tổng sản lượng kinh tế của các ngành ở năm đó và suất tiêu hao điện
năng đối với từng loại sản phẩm. Đối với những trường hợp không có suất tiêu hao
điện năng thì xác định nhu cầu điện năng cho từng trường hợp cụ thể (như công suất
trung bình cho một hộ gia đình, bệnh viện, trường học...). Đồng thời dựa trên dự án
quy hoạch và phát triển sản xuất của các ngành. Phương pháp này có ưu điểm là
tính toán đơn giản, ngoài yêu cầu xác định tổng điện năng dự báo chúng ta còn biết
được tỷ lệ sử dụng điện năng trong các ngành kinh tế, chẳng hạn tỷ lệ điện dùng cho
công nghiệp, nông nghiệp, dân dụng... cũng như xác định được nhu cầu điện ở các
khu vực địa lý khác nhau, từ đó có thể thực hiện phân vùng và phân nút phụ tải
thích hợp, làm cơ sở cho việc thiết kế hệ thống điện từ hệ thống truyền tải đến phân
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 15 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
phối. Trên cơ sở đó đề xuất các phương hướng điều chỉnh quy hoạch cho cân đối.
Với các ưu điểm nói trên, phương pháp này được dùng phổ biến để dự báo nhu cầu
điện trong các đề án quy hoạch phát triển điện lực tỉnh, thành phố.
Tuy nhiên việc đánh giá mức độ chính xác của phương pháp này cũng gặp
nhiều khó khăn vì nó phụ thuộc vào mức độ chính xác của số liệu thống kê như tổng
sản lượng các ngành kinh tế quốc dân dự báo trong tương lai, cũng như phụ thuộc
vào suất tiêu hao điện năng của một đơn vị sản phẩm sản xuất ra của các ngành kinh
tế ấy. Khối lượng tính toán nhiều. Phương pháp này thường được áp dụng để dự báo
nhu cầu điện năng với thời gian ngắn và trung bình.
Phương pháp xác định nhu câu điện năng bằng phương pháp tính trực tiếp
được xác định theo biểu thức sau:
A = Ang . DS (kWh)
Hoặc A = Ahộ . H (kWh)
Trong đó:
A - Nhu câu điện năng của khu vực cần tính toán (kWh)
Ang – Điện năng tiêu thụ tính theo đầu người (kWh/người))
Ahộ – Điện năng tiêu thụ tính theo hộ dân cư (kWh/hộ)
DS – Dân số khu vực tính toán (người)
H – Số hộ dân có trong khu vực tính toán (hộ)
Để xác định được Ang và Ahộ ta tính trực tiếp nhờ các số liệu điều tra và thống
kê tình hình sử dụng điện năng của từng khu vực.
Ang = A Σ /DS
Ahộ = A Σ /H
Ở đây:
A Σ = ∑Ai ; i = (1 ÷ n)
Ai – Điện năng sử dụng của loại hộ phụ tải thứ i (gia đình, nhà máy, xí nghiệp,
cơ quan trường học, bệnh viện, khu vui chơi giải trí, dịch vụ, chiếu sáng công cộng,
bơm nước.......)
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 16 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
Ai = Σ Aij ; j = (1 ÷ m)
Aij – Điện năng sử dụng của hộ phụ tải thứ j thuộc loại hộ phụ tải thứ i.
Phương pháp tính trực tiếp đòi hỏi công tác điều tra phải được tiến hành tỉ mỉ,
nghiêm túc bởi những cán bộ có nghiệp vụ, số phiếu điều tra đủ lớn để giảm bớt sai
số khi tính toán và có hiệu quả.
1.3. Một sô phần mềm dùng trong dự báo nhu cầu năng lƣợng
1.3.1. Mô hình kinh tế kỹ thuật MEDEE–S
MEDEE -S (Model for Energy Demand Evaluation) là mô hình dự báo nhu
cầu năng lượng dùng cho dự báo dài hạn (từ 15 -20 năm) dùng cho các nước đang
phát triển. Mô hình được nghiên cứu và phát triển tại viện kinh tế và chính sách
năng lượng của trường đại học Grenoble (Pháp).
MEDEE -S thuộc loại mô hình dạng phân tích kinh tế - kỹ thuật, trong đó quá
trình tiến hành nhằm nhận dạng các nhân tố kinh tế, dân số, xã hội và kỹ thuật tác
động đến sự phát triển về nhu cầu năng lượng, từ đó đánh giá và mô phỏng sự tiến
triển của chúng trong thời gian dự báo hoặc là thông qua các tính toán trực tiếp từ
mô hình hoặc là việc thông qua xây dựng các kịch bản.
Các cơ cấu đánh giá nhu cầu năng lượng của mô hình xuất phát từ việc phân
tích hệ thống tiêu hao năng lượng các môđun đồng nhất, cụ thể là:
Số lượng và cấu trúc nhu cầu năng lượng của khu vực sinh hoạt được đánh giá
và phân biệt theo vùng địa lý (nông thôn, thành thị,...), theo tầng lớp xã hội, theo
thu nhập, theo nghề nghiệp xã hội,... Đối với một tầng lớp xã hội, nhu cầu năng
lượng được xác định theo từng loại nhu cầu sử dụng (đun nấu, thắp sáng,...).
Đánh giá nhu cầu năng lượng khu vực công nghiệp cũng được tiến hành theo
ngành (luyện kim, giấy, xi măng,...) và theo loại công nghệ cũng như loại sử dụng
(sử dụng nhiệt, sử dụng chuyên dụng,...).
Nhu cầu năng lượng của khu vực nông nghiệp có thể được đánh giá một cách
tổng quát theo ngành, theo dạng sử dụng hoặc cũng có thể phân tích theo ngành và
theo dạng thiết bị sử dụng.
Trong lĩnh vực giao thông vận tải, quá trình phân tích được tiến hành theo vận
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 17 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
tải hàng hoá vận tải hành khách trong đó có xét đến tính da dạng về các phương tiện
vận tải trong các nước đang phát triển
Về mặt cấu trúc, mô hình MEDEE -S gồm một mô hình cơ sở được tính toán
tự động theo 5 ngành kinh tế (công nghiệp, nông nghiệp, sinh hoạt, dịch vụ và vận
tải) và một loại các mô hình con là những tính toán chi tiết mà khi áp dụng chúng ta
có thể lựa chọn hoặc không, tuỳ theo đặc điểm của quốc gia được nghiên cứu, theo
mức độ chi tiết của nguồn dự trữ có thể thu thập được. Điều này tạo cho mô hình
một khả năng thích ứng cao trong quá trình ứng dụng.
*/ Những ƣu điểm của mô hình
Mô hình đưa ra một phác hoạ dễ hiểu về nhu cầu năng lượng bằng việc chỉ rõ
các biến điều khiển nhu cầu này, vì thế có thể điều khiển sự phát triển nhu cầu này
bằng các chính sách năng lượng.
Mô hình có thể được dùng để thành lập bảng cân bằng năng lượng ở mức độ
tiêu thụ năng lượng cuối cùng.
Mô hình có thể lượng hoá những thay đổi của nền kinh tế xã hội thông qua sự
thay đổi của nhu cầu năng lượng.
Các thông tin cần thiết dễ dàng được nhận ra. Vì vậy việc thu thập, xử lý số
liệu và thông tin cần thiết cũng dễ dàng.
1.3.2. Phần mềm SPSS
SPSS - Statistical Products for the Social Services, có nghĩa là các sản phẩm
thống kê cho các dịch vụ xã hội. SPSS là một phần mềm chuyên ngành thống kê, nó
cũng có thể được dùng để dự báo nhu cầu năng lượng trong tương lai.
*/ Các bộ phận của hệ thống SPSS
Ngoài phần cơ bản (SPSS Base) còn có các sản phẩm cùng họ của SPSS bao
gồm các cải tiến đối với hệ thống SPSS Base, đó là:
SPSS Professional Statistical: Cung cấp các kỹ thuật để phân tích dữ liệu dạng
không thích hợp với mô hình tuyến tính truyền thống. Nó bao gồm các thủ tục cho
phân tích probit, hồi quy logistic, ước lượng quyền số, hồi quy bình phương bé nhất
hai giai đoạn, hồi quy phi tuyến và phân tích độ tin cậy.
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 18 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
SPSS Advanced Statistics: tập trung vào các kỹ thuật thường được dùng trong
các nghiên cứu sinh học và thí nghiệm phức tạp. Nó bao gồm các thủ tục cho các
mô hình tuyến tính chung, phân tích các bộ phận phương sai, phân tích loglinear,
lập bảng sống, phân tích bảng sống Kaplan -Meier, và phân tích tương quan Cox.
SPSS Tables: xây dựng một loạt các báo cáo dạng biểu có chất lượng trình
bày cao, bao gồm các bảng biểu phức tạp và các trình bày của dữ liệu dạng đa lựa
chọn.
SPSS trends: thực hiện các phép dự đoán và phân tích dãy số thời gian phức
tạp bao gồm xây dựng các mô hình cho các dữ liệu đa biến phi tuyến tính, các mô
hình san bằng, các phương pháp để ước lượng các hàm tự hồi quy.
*/ Ƣu điểm của chƣơng trình SPSS
Đòi hỏi ít số liệu và tính toán tương đối đơn giản.
Sử dụng các phương pháp tự động, kiểm tra những ảnh hưởng của sự thay đổi
môi trường.
Dễ dàng cài đặt phương pháp tự động và tự động lựa chọn mô hình với dự
đoán độ lệch là nhỏ nhất.
*/ Nhƣợc điểm
Nó không cung cấp những phân tích mang tính nguyên nhân.
Việc thiếu những phân tích mang tính nguyên nhân gây ra thiếu một hệ thống
cảnh báo sớm và sự tương tác giữa các biến không được kiểm tra.
Kết quả dẫn đến những dự báo dài hạn có độ tin cậy không cao.
1.3.3. Phần mềm EVIEWS
EViews là viết tắt của Econometric Views (những quan sát mang tính kinh tế
lượng), là một phiên bản mới của chương trình thống kê dùng để xử lý chuỗi số liệu
theo thời gian. Nó bắt nguồn từ chương trình phần mềm Time Series Processor
(TSP) dùng cho những máy tính có bộ nhớ rất lớn. Mặc dù EViews chủ yếu được
tạo ra bởi các nhà kinh tế học, nhưng chương trình có thể được sử dụng trong nhiều
lĩnh vực nghiên cứu khác như: xã hội học, thống kê học, tài chính,... EViews có thể
dễ dàng được sử dụng với môi trường làm việc quen thuộc của Windows. Nói
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 19 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
Sử dụng phần mềm Simple-E để dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Thái Bình đến năm 2025
chung, EViews có thể thực hiện các công việc sau:
- Phân tích và đánh giá dữ liệu.
- Hồi quy.
- Dự báo.
- Mô phỏng.
*/ Những nét đặc trƣng của EViews:
- Sự đa dạng của các công cụ trong EViews sẽ trợ giúp trong việc xây dựng
mô hình của bạn.
- Dự báo những mô hình tuyến tính và phi tuyến.
- Dự báo mô hình với những phương trình tuyệt đối và độ lệch ARMA.
- Sử dụng thuật toán Gauss - Seidel để giải quyết mô hình.
- Có nhiều phương pháp đa dạng để dự báo: phương pháp động, tĩnh, ...
- Thêm những nhân tố và đặc tính để làm đơn giản hoá cấu trúc mô hình.
- Xác định rõ những phương trình được xem xét phục vụ cho mục đích của
bạn.
- Kiểm tra quá trình giải quyết. EViews sẽ đưa ra một bảng chứa những cách
giải quyết trung gian cho mỗi biến được yêu cầu.
*/ Ƣu điểm của mô hình
Với EViews, ta không phải lo lắng về tính phức tạp của dự báo. Ta có thể tập
trung chính vào vấn đề dự báo. Với những mô hình có phương trình đơn giản, ta chỉ
việc chọn thực đơn và EViews sẽ tính toán ra dự báo tĩnh hay động với độ lệch
chuẩn dự báo tuỳ ý và đồ thị minh hoạ với độ tin cậy dự báo là 95%.
1.4. Lựa chọn phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng
Trên thế giới hiện nay sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để dự báo nhu
cầu sử dụng điện năng, mỗi phương pháp đều có ưu nhược điểm khác nhau. Hiện
nay phương pháp phân tích đa hồi quy là phương pháp được áp dụng rộng rãi ở
nhiều nước trong khu vực như Malaysia, Philippinnes, Indonesia, Nhật Bản…để dự
báo trung và dài hạn nhu cầu năng lượng cũng như điện năng. Mô hình Simple - E
(phương pháp đa hồi quy) được Viện kinh tế Nhật Bản xây dựng nhằm giải quyết
Nguyễn Mạnh Cƣờng – CB121025
- 20 -
Lớp: 12BHTĐ - Khóa 2012B
- Xem thêm -