Tài liệu Dự báo phụ tải tỉnh kiên giang sử dụng neural network

DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG CHƯƠNG 1: 1.1. TRANG 1 GIỚI THIỆU CHUNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI : Việc sản xuất và tiêu dùng năng lượng ngày một phát triển, nó tác động qua lại tới nhiều vấn đề lớn của xã hội như: phát triển kinh tế, dân số, chất lượng cuộc sống, trình độ công nghệ và mức độ công nghiệp hoá, môi trường sinh thái, các chế độ chính sách của nhà nước đối với vấn đề năng lượng.... Hệ thống năng lượng ngày càng một phức tạp cả về qui mô và trình độ, do đó việc qui hoạch phát triển và dự báo đúng hướng hệ thống năng lượng nói chung và hệ thống điện nói riêng luôn là vấn đề thời sự, là mối quan tâm hàng đầu của mọi quốc gia. Trong ngành năng lượng, dự báo phụ tải có ý nghĩa vô cùng quan trọng vì nó gắn liền và ảnh hưởng trực tiếp đến đời sống sinh hoạt của nhân dân và các ngành kinh tế quốc dân. Ngoài ra, dự báo phụ tải có ý nghĩa quyết định trong việc đảm bảo chế độ làm việc an toàn và tiết kiệm của hệ thống điện, đồng thời nó có tính chất quyết định trong việc hoạch định chiến lược phát triển hệ thống. Năng lượng là một vấn đề thu hút sự quan tâm của mọi quốc gia trong mọi thời đại. Không thể hình dung được sự thiếu vắng của năng lượng trong mọi hoạt động của con người, nhất là trong thời đại ngày nay, khi mà khoa học kỹ thuật đã đạt trình độ rất cao để con người từng bước chinh phục được thiên nhiên và làm chủ được cuộc sống của mình. Khi dự báo ta cần quan tâm đến tính chính xác: Nếu ta dự báo thừa so với nhu cầu sử dụng thì việc huy động nguồn quá lớn sẽ làm tăng vốn đầu tư dẫn đến lãng phí và có thể tăng tổn thất năng lượng. Nếu ta dự báo phụ tải quá thấp so với nhu cầu thì sẽ không đủ năng lượng cung cấp dẫn đến việc cắt bỏ một số phụ tải không có kế hoạch gây thiệt hại cho nền kinh tế. Ở nước ta, từ những năm 60 đến nay, đã liên tục đề cập, xem xét, tổ chức nghiên cứu về vấn đề này. Nhưng cho đến nay, vẫn có nhiều vấn đề cần phải nghiên GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG TRANG 2 cứu tiếp, hệ thống điện của ta cần phải mở rộng và phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của sản xuất và tiêu dùng. Các phương pháp dự báo phụ tải truyền thống thường không chính xác với thực tế vì số lượng cơ sở dữ liệu không đầy đủ và có nhiều sai số hay đòi hỏi quá nhiều thời gian tính toán. Trong thực tế không tồn tại phương trình với những tham số có sẵn mà ta có thể biết được giá trị gần đúng hoặc kỳ vọng toán học. Do đó, ta phải đưa ra một phương trình có sẵn với những tham số chưa được biết, dùng phương pháp gần đúng để tìm ra những tham số này và như vậy độ chính xác sẽ giãm đi rất nhiều. Các phương pháp cổ điển sử dụng có hiệu quả khi các dữ liệu quan hệ tuyến tính với nhau, nó không thể trình bày rõ ràng các mối liên hệ các mối liên hệ phi tuyến phức tạp giữa phụ tải và các tham số liên quan. Để nâng cao tính chính xác của các phương pháp dự báo phụ tải, các nhà khoa học đã đưa vào ứng dụng kỹ thuật hiện đại như: phương pháp thống kê, phương pháp hệ chuyên gia, sử dụng mạng Neural, sử dụng fuzzy logic, phép phân tích wavelet. Các phương pháp trên ngày càng được quan tâm vì kết quả dự báo có chính xác hơn các phương pháp truyền thống. Tỉnh Kiên Giang có vị thế giáp biển, trông ra Vịnh Thái Lan, là tỉnh giữ vai trò trung tâm kinh tế về nông ngư nghiệp, công nghiệp, dịch vụ....., là cửa ngõ đầu mối giao thông quan trọng của vùng ĐBSCL và cả nước gắn với các nước ASEAN như Cam Pu Chia, Thái Lan, Singapor theo đường bộ và đường biển. Có vị trí quan trọng về an ninh quốc phòng. Là một giáo viên công tác trong ngành giáo dục tại tỉnh Kiên Giang. Và hiện đang theo học lớp “ Thiết bị, mạng và nhà máy điện” khoá 2007, tôi đã chọn đề tài “Dự báo phụ tải tỉnh Kiên Giang sử dụng Neural Network” với mục đích khám phá những ưu điểm sử dụng mạng Neural Network để dự báo phụ tải cho tỉnh Kiên Giang. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG 1.2. - TRANG 3 NHIỆM VỤ - MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI: Tìm hiểu tổng quan về đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội, tình hình dân số và hệ thống lưới điện của tỉnh Kiên Giang. - Tìm hiểu tổng quát về các phương pháp dự báo phụ tải. - Nghiên cứu tìm hiểu về huấn luyện mạng Neural Network. - Tìm hiểu ứng dụng của Neural Network cho dự báo phụ tải. - Ứng dụng Neural Network để dự báo phụ tải cho tỉnh Kiên Giang với kết quả sai số nằm trong phạm vi cho phép. - So sánh kết quả dự báo với thực tế và đưa ra hướng phát triển của đề tài. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG Trang 4 CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VÀ HỆ THỐNG LƯỚI ĐIỆN TỈNH KIÊN GIANG 2.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ TỈNH KIÊN GIANG: 2.1.1 Vị trí địa lý: Kiên Giang là tỉnh cực Tây Nam của Tổ quốc, nằm trong vùng đồng bằng sông Cửu Long. Như là một Việt Nam thu nhỏ, được thiên nhiên ưu đãi, phú cho Kiên Giang đủ cả: sông nước, núi rừng, đồng bằng và biển cả. Tỉnh Kiên Giang nằm ở toạ độ từ 104040’ đến 105032’40” kinh độ Đông và 9023’50’’ đến 10032’30” vĩ độ Bắc (phần đất liền). Phía Đông và Đông Nam giáp các tỉnh Cần Thơ, An Giang, phía Nam giáp tỉnh Cà Mau, Bạc Liêu. Phía Tây giáp Vịnh Thái Lan với bờ biển dài 200 km và phía Bắc giáp Campuchia với đường biên giới đất liền dài 56,8 km. Địa hình phần đất liền tương đối bằng phẳng có hướng thấp dần từ hướng phía đông bắc (độ cao trung bình từ 0,8-1,2 m) xuống Tây Nam (độ cao trung bình từ 0,2-0,4 m) so với mặt biển, đồng thời tạo nhiều kênh rạch, sông ngòi. 2.1.2 Đặc điểm địa hình: Đặc điểm địa hình này cùng với chế độ thủy triều biển Tây chi phối rất lớn khả năng tiêu úng về mùa mưa và bị ảnh hưởng lớn của mặn vào các tháng mùa khô. Vùng biển có hai huyện đảo với hơn 100 hòn đảo lớn nhỏ, trong đó đảo Phú Quốc lớn nhất với diện tích 573km2. Từ những đặc điếm trên đã gây trở ngại tới sản xuất và đời sống của nhân dân trong tỉnh. 2.1.3 Khí hậu: Tuy nhiên do điều kiện khí hậu thời tiết ở Kiên Giang có những thuận lợi cơ bản: ít thiên tai, không có bão đổ bộ trực tiếp, không rét (nhiệt độ trung bình hàng năm từ 27-27,50C) ánh sáng và nhiệt lượng dồi dào rất thuận lợi cho cây trồng vật nuôi sinh trưởng. Đồng thời với vị trí địa lý của tỉnh cũng rất thuận lợi cho việc phát triển kinh tế GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG Trang 5 mở cửa, hướng ngoại do có cảng biển, sân bay và có khoảng cách tới các nước ASEAN như Cam Pu Chia, Thái Lan, Singapor tương đối ngắn - là khu vực đang có nhịp độ tăng trưởng kinh tế vào loại cao nhất thế giới. 2.1.4 Dân số: Dân số vào năm 2004 là 1.646.202 người, bằng 1,99% dân số cả nước và 9,55% dân số ĐBSCL. Mật độ dân số trung bình là 263 người/km2 , cao hơn mật độ trung bình của cả nước (khoảng 249 người/km2) và thấp hơn mật độ dân số trung bình của toàn vùng ĐBSCL (khoảng 430 người/ km2). 2.1.5 Hành chính: Kiên Giang được chia thành 11 huyện, 1 thành phố, 1 thị xã. Tính đến cuối năm 2005, toàn tỉnh có 112 xã, 12 thị trấn và 15 phường, trong đó các huyện đất liền có 97 xã, 11 thị trấn, 15 phường. Thành phố Rạch Giá là trung tâm kinh tế, chính trị và văn hoá của Tỉnh. 2.1.6 Thuỷ văn: Toàn tỉnh Kiên Giang chịu ảnh hưởng của chế độ thuỷ triều biển Đông và Tây theo chế độ nhật triều, một số nơi chịu ảnh hưởng bán nhật triều. Mùa lũ chịu ảnh hưởng nước từ thượng nguồn sông Mêkông đổ về. 2.1.7 Tài nguyên đất và nước: - Đến năm 2001 tổng diện tích đất tự nhiên 629.905 ha, trong đó đất nông nghiệp 411.974 ha chiếm 65,72% đất tự nhiên, riêng đất lúa 317.019 ha chiếm 76,95% đất nông nghiệp, bình quân một hộ hơn 1 ha đất trồng lúa. Đất lâm nghiệp có 120.027 ha chiếm 19,15% diện tích đất tự nhiên. Đồng thời toàn tỉnh còn quĩ đất chưa sử dụng gần 50.000 ha. Nhìn chung đất đai ở Kiên Giang phù hợp cho việc phát triển nông lâm nghiệp và nuôi trồng thủy sản. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG Trang 6 - Nguồn nước mặt khá dồi dào, nhưng đến mùa mưa (từ tháng 5 đến tháng 7) phần lớn nước mặt của tỉnh đều bị nhiễm phèn mặn, do là một tỉnh ở cuối nguồn nước ngọt của nhánh sông Hậu, nhưng lại là tỉnh ở đầu nguồn nước mặn của vịnh Rạch Giá. Toàn tỉnh có 3 con sông chảy qua: Sông Cái Lớn (60 km), sông Cái Bé (70 km) và sông Giang Thành (27,5 km) chủ yếu để tiêu nước về mùa lũ và giao thông đi lại, đồng thời có tác dụng tưới nước vào mùa khô ở một số vùng như huyện Tân Hiệp, Giồng Riềng, Châu Thành, một phần Hà Tiên, Kiên Lương, Hòn Đất, Gò Quao… Ngoài ra tỉnh có hệ thống kênh rạch, những kênh rạch này có nhiệm vụ tiêu úng, sổ phèn, giao thông đi lại, bố trí dân cư đồng thời có tác dụng dẫn nước ngọt từ sông Hậu về vào mùa khô phục vụ cho sản xuất và sinh hoạt của nhân dân. - Nguồn nước ngầm: Theo điều tra của Liên đoàn địa chất 8, tỉnh Kiên Giang có 7 phức hệ chứa nước, trong đó chỉ có phức hệ chứa nước pleiston xen (QI- III) là đối tượng trực tiếp cung cấp nước cho sinh hoạt và ăn uống gồm các huyện An Biên, Vĩnh Thuận, Gò Quao, một phần huyện An Minh giáp với An Biên, một phần huyện Giồng Riềng giáp với Châu Thành và một phần của huyện Tân Hiệp. 2.1.8 Tài nguyên thủy sản: Kiên Giang là tỉnh có nguồn lợi thủy sản đa dạng, phong phú bao gồm: tôm, cá các loại và có nhiều đặc sản quí như: Đồi mồi, hải sâm, sò huyết, nghêu lụa, rau câu, ngọc trai, mực, bào ngư… Nguồn lợi biển: Kiên Giang có 200 km bờ biển với ngư trường khai thác thủy sản rộng 63.000km2. Theo điều tra của Viện nghiên cứu biển Việt Nam thì trữ lượng tôm cá ở đây khoảng 464.660 tấn trong đó vùng ven bờ có độ sâu 20-50 m có trữ lượng chiếm 56% và trữ lượng cá tôm ở tầng nổi chiếm 51,5%, khả năng khai thác cho phép bằng 44% trữ lượng, tức là hàng năm có thể khai thác trên 200.000 tấn. Ngoài ra tỉnh đã và đang thực hiện dự án đánh bắt xa bờ tại vùng biển Đông Nam bộ có trữ lượng trên 611.000 tấn với sản lượng cho phép khai thác 243.660 tấn chiếm 40% trữ lượng. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG Trang 7 2.1.9 Tài nguyên khoáng sản: Có thể nói Kiên Giang là tỉnh có nguồn khoáng sản dồi dào bậc nhất ở vùng đồng bằng sông Cửu Long. Qua thăm dò điều tra địa chất tuy chưa đầy đủ nhưng đã xác định được 152 điểm quặng và mỏ của 23 loại khoáng sản thuộc các nhóm như: Nhóm nhiên liệu (than bùn), nhóm không kim loại (đá vôi, đá xây dựng, đất sét…), nhóm kim loại (sắt, Laterit sắt…), nhóm đá bán quý (huyền thạch anh - opal…),trong đó chiếm chủ yếu là khoáng sản không kim loại dùng sản xuất vật liệu xây dựng, xi măng. Riêng về đá vôi có hơn 20 ngọn núi với trữ lượng khoảng hơn 440 triệu tấn, có một số núi đá vôi cần giữ lại di tích lịch sử, thắng cảnh và yêu cầu quân sự, nên trữ lượng để dùng cho sản xuất vật liệu xây dựng là hơn 245 triệu tấn, với nguyên liệu này đủ để sản xuất 2,8-3 triệu tấn Clinker/năm trong thời gian trên 50 năm. nguồn lợi khoáng sản trên sẽ sản xuất các loại sản phNm như: xi măng, gạch ngói, gốm sứ, đá ốp lát, đá xây dựng, vôi; đá huyền, thạch anh làm đồ trang sức mỹ nghệ; cát làm thủy tinh; than bùn làm chất đốt, phân bón… 2.1.10 Thương mại - dịch vụ: N gành du lịch bước đầu phát triển khá, hạ tầng các khu du lịch trong tỉnh từng bước đầu tư xây dựng. N hiều dự án quy hoạch tổng thể và chi tiết các khu du lịch được quan tâm chỉ đạo và đang triển khai thực hiện đầu tư. Lượng khách du lịch đến Kiên Giang, đặc biệt Phú Quốc tăng khá nhanh, năm 2005 đạt 451.500 lượt khách. Dịch dụ vận tải hành khách và hành hoá tiếp tục phát triển, chất lượng dịch vụ từng bước được nâng lên, đáp ứng ngày càng tốt hơn nhu cầu của xã hội. Bưu chính viễn thông phát triển khá nhanh, với các loại hình đa dịch vụ, intenet băng rộng ADSL cũng đạ được đưa vào khai thác rộng rãi, tỷ lệ máy điện thoại sử dụng đạt 12,8 máy/100 dân 2.1.11. Các vấn đề xã hội khác: GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG Trang 8 - Giáo dục, đào tạo: Sự nghiệp giáo dục và đào tạo tiếp tục phát triển cả về quy mô và chất lượng, hệ thống trường học các cấp phát triển nhanh cơ bản đáp ứng yêu cầu học tập của học sinh, tỷ lệ huy động học sinh bậc mầm non và phổ thông đều tăng. N hiều nhà trường đạt chuNn quốc gia. - Y tế: Chăm sóc sức khoẻ ban đầu cho nhân dân, phòng chống dịch bệnh khác và điều trị bệnh có nhiều tiến bộ, mạng lưới y tế các cấp được củng cố, nâng cấp, xây dựng mới, tuyến y tế cơ sở phần lớn các xã phường đều có trạm xá. Các bệnh viện tuyến tỉnh, trung tâm y tế các huyện được đầu tư xây dựng mới hoặc nâng cấp, đội ngũ thầy thuốc được tăng cường về số lượng lẫn chất lượng, đáp ứng yê cầu chăm sóc sức khoẻ cho nhân dân 2.2. CÁC CHỈ TIÊU KINH TẾ XÃ HỘI MÀ TỈNH KIÊN GIANG PHẤN ĐẤU ĐẠT ĐƯỢC TRONG GIAI ĐOẠN 2006 – 2010: - Tốc độ tăng trưởng kinh tế phấn đấu đạt 13% trở lên. GDP bình quân đầu người đến năm 2010 đạt 1000 -1100USD - GDP ngành nông lâm thuỷ sản tăng bình quân hàng năm 8 – 9%; công nghiệp – xây dựng 18 - 19%; dịch vụ 15-16%. - Chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo hướng công nghiệp và dịch vụ, đến năm 2010 tỷ trọng nông lâm thuỷ sản đạt 35,3%, công nghiệp – xây dựng 34,5%, dịch vụ 30,2%. - Sản lượng lúa năm 2010 là 3 triệu tấn. Sản lượng khai thác và nuôi trồng thuỷ năm 2010 là 465.850 tấn. Tổng kim ngạch xuất khNu đạt 500 triệu USD năm 2010. Tổng mức hàng hoá bán ra tăng bình quân 13 -14%. - Tỷ lệ huy động ngân sách so với GDP đạt 6 -7% GDP - Tăng dân số trung bình 1,2%/năm, quy mô dân số vào năm 2010 là 1,774 triệu người. Hàng năm giải quyết việc làm cho 24.000 – 25.000 lao động. - Tỷ lệ hộ nghèo dưới 2% (theo tiêu chí cũ). - 80% đường liên xã, trục xã được bê tông hoá hoặc nhựa hoá. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG Trang 9 - 90% dân số được sử dụng nước sạch, 95% số hộ được sử dụng điện. 2.3 HỆ THỐNG LƯỚI ĐIỆN TỈNH KIÊN GIANG 2.3.1 Nguồn điện: - N guồn điện cung cấp cho các huyện trong đất liền của tỉnh Kiên Giang chủ yếu từ nguồn điện lưới quốc gia. N goài ra, có 1 số phụ tải chuyên dùng có máy phát điện riêng như nhà máy xi măng Hòn Chông – Kiên Lương (thuộc Công ty Xi măng Holcim), Công ty Xi măng Hà Tiên 2. Cả 2 nhà máy này đều được đặt tại xã Bình An, huyện Kiên Lương. - N hà máy Xi măng Hòn Chông không sử dụng lưới điện quốc gia, hiên được cấp điện từ nguồn điện riêng tư có gồm 6 tổ máy diesel, mỗi tổ công suất 5.5 MW, trong đó thường xuyên đưa vào sử dụng từ 4 tổ máy (trước năm 2004) đến 5 tổ máy (từ năm 2004 đến nay), còn lại 1 -2 tổ để dự phòng. Sản lượng điện tiêu thụ để sản xuất xi măng (bao gồm cả quá trình nung clinker và sản xuất xi măng) tăng từ 121,3 GWh năm 2000 lên 172,7 GWh năm 2005. Do chi phí nhiên liệu tăng cao nên từ năm 2007, sau khi trạm 110kV Xi măng Holcim đưa vào vận hành, nhà máy dự kiến sẽ sử dụng điện lưới quốc gia, 6 tổ máy trên chỉ để dự phòng. - Công ty Xi măng Hà Tiên 2 có trạm máy phát diesel gồm 3 tổ máy, công suất mỗi tổ máy là 2,5 MW dùng để chạy dự phòng cho trường hợp sự cố lưới điện và 1 tổ máy nhiệt điện hơi nước 3 MW đưa vào sử dụng từ tháng 3/2002 (Pmax phát khoảng 2 MW), sử dụng nhiệt thu hồi khí thải nung clinker, tự cung cấp điện cho nhà máy. Sản lượng điện do các tổ máy diesel sản xuất hàng năm từ 1,1 đến 3,9 triệu kWh và do tổ máy hơi nước 10 triệu kWh. Dự kiến trong những năm tới nhà máy sẽ thay đổi công nghệ nung luyện clinker nên lượng khí thải không còn như hiện nay. Các tổ máy diesel tuổi thọ cao (trên 40 năm), mức tiêu hao nhiên liệu cao, không có phụ tùng thay thế nên sẽ ngừng hoạt động. Vì vậy toàn bộ nhu cầu điện của Công ty trong các năm tới sẽ do ngành điện cung cấp, phía Công ty Xi măng Hà Tiên 2 không tự phát điện nữa. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG - Trang 10 Hải huyện đảo và các xã đảo khác được cấp điện bằng nguồn điện tại chổ là các tổ máy diesel quy mô công suất loại từ vừa và nhỏ. N guồn cấp điện chính cho đảo Phú Quốc là nhà máy diesel mới được đưa vào vận hành từ tháng 7/2004. N hà máy được xây dựng tại xã Cửa Dương, cách thị trấn Dương Đông khoảng 5 km, gồm 5 tổ máy phát điện, trong đó có 2 tổ mới công suất là 1.536kW, 3 tổ máy cũ dời từ nhà máy điện cũ sang công suất 580kW, 800kW, và 1.025kW. N hà máy cũ còn 2 tổ máy DG 800kW (suất hao dầu khoảng 380g/kWh). Tổng công suất lắp đặt của các nhà máy điện trên đảo là 7.077kW và tổng công suất khả dụng là 5.940kW. Suất tiêu hao nhiên liệu của các tổ máy từ 208 đến 270g/kWh. Đầu năm 2006 tiếp tục đưa vào vận hành 2 tổ máy mới, công suất mỗi tổ 2,5MW. N hà máy điện này do Điện lực Kiên Giang quản lý. - Các xã đảo nhỏ còn lại được cấp điện bằng các am1y diesel loại nhỏ, do ngân sách tỉnh đầu tư ở trung tâm xã đảo. Về quản lý: các nhà máy thuộc huyện đảo Kiên Hải do Ban Điều hành nhà máy điện Kiên Hải quản lý, các đảo nhỏ thuộc huyện Phú Quốc do UBN D xã trực tiếp quản lý. Các nhà máy nhỏ do tư nhân quản lý còn rất ít, thường từ 10kW trở xuống. 2.3.1.1 Lưới truyền tải: Lưới 220kV: Hiện tải tỉnh Kiên Giang nhận điện từ nguồn điện lưới quốc gia qua trạm biến áp 220kV Rạch Giá gần 2 máy biến áp 220/110kV – 125MVA, là nguồn cấp điện chính cho toàn bộ các trạm biến áp 110kV trên địa bàn tỉnh, trạm 110kV Vị Thanh, tỉnh Hậu Giang và 1 số trạm 110kV tỉnh An Giang. N goài ra còn có 2 đường dây 220kV là Trà N óc – Rạch Giá và Cai Lậy – Rạch Giá Lưới 110 kV: Tỉnh Kiên Giang được cấp điện từ hệ thống điện Miền N am qua 6 trạm biến áp 110kV, trong đó có 2 trạm mới được đưa vào vận hành trong khoảng từ cuối năm 2004 đến nay còn lại 4 trạm đều được xây dựng từ trước năm 2000. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG Trang 11 2.3.1.2 Lưới phân phối: Đường dây 35kV: Toàn tỉnh có 3 tuyến đường dây 35kV với tổng chiều dài 121,1km. Đường dây trung thế: Toàn bộ lưới điện trung thế tỉnh Kiên Giang hiện đều đang vận hành ở cấp điện áp duy nhất là 22kV. Tổng chiều dài của các đường dây trung thế trên địa bàn tỉnh là 3.097km, trong đó có 1.687km đường dây 3 pha và 1.410 km đường dây 1 pha. N hư vậy khối lượng đường dây 1 pha vẫn còn chiếm tỷ trọng khá lớn, chỉ đảm bảo cấp điện cho nhu cầu điện ánh sáng sinh hoạt, chưa đáp ứng nhu cầu điện 3 pha. 2.3.1.3 Trạm phân phối 22/0,4kV: Tổng dung lượng các trạm phân phối của tỉnh Kiên Giang tính tới thời điểm tháng 12/2005 là 231.598 MVA. 2.3.1.4 Đường dây hạ thế: Lưới hạ thế 3 pha chiếm tỷ lệ rất nhỏ và chỉ có ở nội thành, nội thị hoặc khu vực trung tâm các xã, thị trấn; còn lại các nơi khác chỉ xây dựng lưới 1 pha. 2.3.2 Hiện trạng lưới điện - Kiên Giang là một tỉnh lớn thuộc ĐBSCL. Tuy lưới điện 220kV cấp điện cho tỉnh từ năm 2002 đã có kết cấu mạch vòng sau khi đường dây 220kV Cai Lậy Rạch Giá 2 được xây dựng xong nhưng do cả tỉnh chỉ được cấp điện từ 1 trạm biến áp 220kV nên độ an toàn cấp điện cho tỉnh không được đảm bảo. Lưới điện 110kV về cơ bản đã đảm bảo cấp đủ điện cho các nhu cầu phụ tải của tỉnh. N goại trừ trạm 110kV An Biên, Chung Sư (trạm này nằm gần trạm 220kV Rạch Giá 2) tất cả các trạm biến áp 110kV còn lại đều được cấp điện từ 2 nguồn đến. Các trạm 110kV chưa bị quá tải, trạm 110kV An Biên hiện có mức mang tải khá thấp. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG Trang 12 - Hầu hết các đường trung thế từ các trạm 110kV đã được liên kết với nhau, làm tăng độ an toàn cấp điện cho các huyện, thị, thành phố của tỉnh. Tuy nhiên còn nhiều tuyến trục trung thế có tiết diện dây dẫn nhỏ, chiều dài lớn, khối lượng đường dây 1 pha vẫn còn chiếm tỷ trọng lớn nên gây mất cân bằng phu tải giữa các pha, làm tăng tổn thất điện năng. Điện năng sản xuất và tiêu thụ của tỉnh Kiên Giang bao gồm: - Điện thương phNm do Điện lực Kiên Giang bán cho các khách hàng ở đất liền từ nguồn lưới điện quốc gia và cho các khách hàng trên đảo Phú Quốc từ nhà máy điện diesel xây dựng tại đảo. - Điện cung cấp cho các xã đảo từ các tổ máy diesel loại nhỏ (chỉ có số liệu thống kê năm 2005). - Điện do nhà máy điện diesel (4x5,5MW) thuộc công ty Holcim tự sản xuất để cấp cho nhà máy xi măng Hòn Chông, nhà máy không sử dụng điện lưới quốc gia. - Điện do các tổ máy diesel (3x2,5MW) và 1 tổ máy nhiệt điện hơi nước (3MW) tự sản xuất để cấp cho Công ty Xi măng Hà Tiên 2, trong đó các tổ máy diesel chỉ phát hiện khi có sự cố lưới còn tổ máy nhiệt điện hơi nước chỉ vận hành khi dây chuyền nung clinker hoạt động và cấp điện cho dây chuyền này. - Điện bán cho Campuchia. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG CHƯƠNG 3: TRANG 13 GIỚI THIỆU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN 3.1. GIỚI THIỆU: Dự báo là một khoa học quan trọng, nhằm mục đích nghiên cứu những phương pháp luận khoa học, làm cơ sở cho việc đề xuất các dự báo cụ thể, cũng như việc đánh giá mức độ tin cậy, mức độ chính xác của các phương pháp dự báo. Dự báo là đi tìm một mô hình tóan thích hợp mô tả quan hệ, phụ thuộc của đại lượng cần dự báo vào các yếu tố khác, hay chính bản thân nó. Nhiệm vụ chính của dự báo là việc xác định các tham số mô hình. Về mặt lý luận các tính chất của mô hình dự đoán được nghiên cứu trên cơ sở giả định rằng nó được ứng dụng để dự đoán mọõt quá trình nào đó sinh ra bằng một mô hình giải tích. Hiện nay có nhiều phương pháp luận cho hoạt động dự báo mà hầu hết các phương pháp ấy đều mang tính chất kinh nghiệm thuần tuý. Vận dụng cách giải quyết theo kinh nghiệm vào việc dự báo là không đầy đủ, vì cách làm ấy chỉ hoàn toàn dựa trên những kinh nghiệm của giai đoạn quá khứ mà các kinh nghiệm ấy không phải lúc nào cũng có thể vận dụng vào hoàn cảnh đã thay đổi so với trước. Do đó cần phải hoàn thiện về mặt lý thuyết các vấn đề dự báo. Sự hoàn thiện ấy cho phép chúng ta có thêm cơ sở tiếp cận với việc lựa chọn các phương pháp dự báo, đánh giá mức độ chính xác của dự báo đồng thời xác định khoảng thời gian lớn nhất có thể dùng cho dự báo. Tác dụng của dự báo đối với quản lý kinh tế nói chung rất lớn. Dự báo và lập kế hoạch là hai giai đoạn liên kết chặt chẽ với nhau của một quá trình quản lý. Trong mối quan hệ ấy phần dự báo sẽ góp phần giải quyết các vấn đề cơ bản sau: • Xác định xu thế phát triển. • Đề xuất những yếu tố cụ thể quyết định các xu thế ấy . • Xác định quy luật và đặc điểm của sự phát triển. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG TRANG 14 Nếu công tác dự báo mà dựa trên lập luận khoa học thì nó sẽ trở thành cơ sở để xây dựng các kế hoạch phát triển nền kinh tế quốc dân. Đặc biệt đối với ngành năng lượng thì tác dụng của dự báo càng có ý nghĩa quan trọng vì năng lượng có liên quan rất chặt chẽ đối với tất cả các ngành kinh tế quốc dân, cũng như mọi sinh hoạt bình thường của nhân dân. Do đó nếu dự báo không chính xác hoặc sai lệch quá nhiều về khả năng cung cấp nhu cầu năng lượng thì sẽ dẫn đến những hạn chế không tốt cho nền kinh tế. Từ những yêu cầu cụ thể mà ta lựa chọn tầm dự báo, ví dụ để xây dựng kế hoạch phát triển hay chiến lược ta phải dự báo dài hạn hay trung hạn. Nếu để phục vụ cho công việc vận hành ta tiến hành dự báo ngắn hạn. Các tầm dự báo: • Dự báo tức thời (current forecast) : giờ • Dự báo ngắn hạn (short term) : ngày hoặc nhiều ngày • Dự báo trung hạn (medium term) : tuần hoặc nhiều tuần • Dự báo dài hạn (long term) : năm hoặc nhiều năm Tính đúng đắn của dự báo phụ thuộc nhiều vào các phương pháp dự báo mà chúng ta áp dụng, mỗi phương pháp dự báo ứng với các sai số cho phép khác nhau. Đối với các dự báo ngắn hạn, sai số cho phép khoảng 3 ÷ 5%. Còn đối với dự báo dài hạn sai số cho phép khoảng 5÷ 20%. Có hai phương pháp dự báo chính: theo chuỗi thời gian và phương pháp tương quan. Dự báo theo chuỗi thời gian là tìm một quy luật thay đổi của đại lượng cần dự báo phụ thuộc vào giá trị của đại lượng đó trong quá khứ. Mô hình toán học: ∧ Y (t ) = f (a0 , a1 , a 2 ,...a n , Y (t − 1), Y (t − 2),...., Y (t − n)) = = a 0 + a1Y (t − 1) + a 2Y (t − 2) + a3Y (t − 3)....a nY (t − n) (3.1) Trong đó: GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG TRANG 15 ∧ Y (t ) là giá trị đại lượng cần dự báo tại thời điểm t F (t − 1) , F (t − 2) … F (t − n) - giá trị của đại lượng trong quá khứ. a1 , a 2 , a n thông số mô hình dự báo cần tìm. Dự báo theo phương pháp tương quan là tìm quy luật thay đổi của đại lượng cần dự báo phụ thuộc vào các đại lượng liên quan. Mô hình toán học: ∧ Y = f ( a1 , a 2 ,..., a n , A0 , A1 , A2 ,.., An ) = A0 + a1 A1 + a 2 A2 + a 3 A3 + ... + a n An (3.2) Trong đó: ∧ Y là giá trị cần dự báo A1 , A2 … An - giá trị của các đại lượng liên quan. a1 , a 2 , a n thông số mô hình dự báo cần tìm. Việc xác định giá trị của các thông số mô hình dự báo cho cả hai phương pháp phần lớn đều đều dựa trên nguyên tắc bình phương cực tiểu: n ∧ ∑ (Yi − Y i ) 2 ⇒ min (3.3) i =1 n ∑ [Y i =1 i n ∑ [Y i =1 i − f (a 0 , a1 , a 2 ,...a n , Y (t − 1), Y (t − 2),...., Y (t − n))] 2 ⇒ min (3.4) − f (a1 , a 2 ,..., a n , A0 , A1 , A2 ,.., An )] 2 ⇒ min (3.5) Trong đó Yi - giá trị thực của đại lượng cần dự báo. Tức là lấy đạo hàm của biểu thức trên theo thông số của mô hình dự báo. i − f (a 0 , a1 , a 2 ,...a n , Y (t − 1), Y (t − 2),...., Y (t − n))] ∂f =0 da0 ∑ [Y i − f (a 0 , a1 , a 2 ,...a n , Y (t − 1), Y (t − 2),...., Y (t − n))] ∂f =0 da1 ∑[Y − f (a 0 , a1 , a 2 ,...a n , Y (t − 1), Y (t − 2),...., Y (t − n))] ∂f =0 da n n ∑ [Y i =1 n i =1 n i =1 i GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG (3.6) HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG TRANG 16 Giải hệ phương trình trên ta tìm được các giá trị của thông số mô hình. 3.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN: 3.2.1. Phương pháp hệ 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 sự công não để 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 thuộc các chuyên môn bao hàm hay nằm trong miền lân cận của đối tượng dự báo. 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. Sau khi đã thu thập ý kiến của các chuyên gia, cần xử lý các thông tin theo phương pháp xác suất thống kê. Thực tế phương pháp chuyên gia hoàn toàn mang tính chủ quan, phụ thuộc vào nhận thức của từng cá nhân, nhưng khi đã được xử lý theo phương pháp xác suất thống kê thì tính chủ quan sẽ được khách quan hoá bởi các mô hình toán học và vì vậy có thể nâng cao độ tin cậy của dự báo. 3.2.2. Phương pháp ngoại suy theo thời gian: Theo nghĩa rộng nhất thì ngoại suy dự báo là nghiên cứu lịch sử phát triển của đối tượng năng lượng và chuyển tính quy luật đã được 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 tiêu thụ điện theo thời gian. Kết quả thu thập thông tin một cách liên tục về sự vận động của đối tượng tiêu thụ điện theo một đặc trưng nào đó hình thành một chuỗi thời gian. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG TRANG 17 Ðiều kiện chuỗi thời gian: 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. Ðơn vị đo giá trị chuỗi thời gian phải đồng nhất. Theo ý nghĩa toán học thì phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện xu hướng vận động của đối tượng năng lượng, có khả năng tuân theo quy luật hàm số f(t) nào để từ đó tiên liệu giá trị đối tượng năng lượng ở ngoài khoảng giá trị đã biết (y1, yn) định dạng: yDBt +1 = f (t + 1) + ε Trong đó: - thành phần phụ tải có xét đến nhiễu của các thông tin. Ðiều kiện của phương pháp: - Ðối tượng năng lượng phát triển tương đối ổn định theo thời gian. - Những nhân tố ảnh hưởng chung nhất cho sự phát triển đối tượng năng lượng 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 năng lượng. Quá trình dự báo theo phương pháp ngoại suy được thể hiện qua sơ đồ sau: Phương pháp ngoại suy thường có sai số dự báo khá lớn. Nguyên nhân chính dẫn đến sai số dự báo là do sự biến động của một số nhân tố liên quan đến quá trình tiêu thụ điện. Giá điện là một biến quan trọng tác động đến nhu cầu phụ tải. Cuộc khủng hoảng năng lượng đầu tiên năm 1973 đã làm giá điện tăng 4,1% hằng năm cho giai đoạn dự báo 1974-1983. Giá điện tăng tạo ra các thay đổi về mô hình nhu cầu phụ tải cho giai đoạn dự báo. Có giả thiết cho rằng sự thay đổi cấu trúc trong mô hình cũng có thể là nguyên nhân khác gây ra sai số dự báo. Ở Việt Nam, từ trước đến nay phương pháp ngoại suy được áp dụng không nhiều do thiếu lượng thông tin cần thiết về tiêu thụ điện trong quá khứ. Tuy nhiên, trong những năm gần đây với việc áp dụng các phần mềm dự báo như SIMPLE-E, phương pháp ngoại suy đã bắt đầu được sử dụng để tính toán dự báo cho Tổng sơ đồ VI. Ðể có GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG TRANG 18 thể áp dụng thuận tiện phương pháp ngoại suy, cần ý thức được tầm quan trọng của thông tin để thu thập và lưu giữ, đồng thời cần phải trang bị các cơ cấu đo cần thiết. 3.2.3. Phương pháp hồi quy tương quan: Phương pháp này nghiên cứu mối tương quan giữa các thành phần kinh tế, xã hội... nhằm phát hiện những quan hệ về mặt định lượng của các tham số dựa vào thống kê toán học. Các mối tương quan đó giúp chúng ta xác định được lượng điện năng tiêu thụ. Có hai loại phương trình hồi quy được ứng dụng nhiều trong hệ thống điện: phương trình tuyến tính và phương trình luỹ thừa. Phương trình dạng tuyến tính: Ðây là dạng phương trình thông dụng nhất, nó cho phép phân tích đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố đối với tham số cơ bản cần xét. Dạng của phương trình này biểu diễn như sau: n Y = a0 +∑ ai . X i (1) i =1 Trong đó: n: số quan trắc; a0, ai: các hệ số hồi quy; Xi: các nhân tố ảnh hưởng, hay các biến ngẫu nhiên; Y: tham số cơ bản, có thể coi là hàm của các biến ngẫu nhiên. Phương trình dạng luỹ thừa: Y = a0 . X 1a1. X 2a 2 ... X nan (2) Dạng phương trình (2) cũng có thể đưa về dạng phương trình (1) bằng cách lấy logarit 2 vế. Việc lựa chọn hàm hồi quy được tiến hành trên cơ sở so sánh các hệ số tương quan, hệ số tương quan của dạng phương trình nào lớn thì chọn dạng phương trình đó. Khi các biến ngẫu nhiên ảnh hưởng đến quá trình tiêu thụ điện Y tăng lên sẽ làm tăng số Nn Xi và tăng kích thước bài toán nhưng thuật toán để tìm nghiệm là như nhau. GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG TRANG 19 N gày nay với sự trợ giúp của máy tính thì các phép toán đó sẽ trở nên đơn giản, vấn đề đặt ra là chúng ta phải có một bộ dữ liệu quá khứ đủ mức tin cậy để xây dựng hàm hồi quy, dựa trên cơ sở xác định phụ tải bằng các phương pháp: dùng phiếu điều tra, phương pháp trực tiếp... Kết quả của phương pháp nêu trên xác định được các hệ số hồi quy. Việc xác định mức tiêu thụ điện được xác định dựa trên cơ sở nào và các yếu tố ảnh hưởng khác. 3.2.4. Phương pháp hệ số đàn hồi thu nhập: N hu 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. Ðàn hồi thu nhập được xác định như sau: α ET ΔA δ A% = = A δ Y % ΔY Y (3) Trong đó: αET - Hệ số đàn hồi thu nhập; A% và Y% - Suất tăng tương đối điện năng và GDP; A - Ðiện năng sử dụng; Y - Giá trị thu nhập GDP; A và Y - Tăng trưởng trung bình điện năng và thu nhập trong giai đoạn xét. 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 và có sự tham khảo kinh nghiệm từ các nước trên thế giới và trong khu vực. N goài 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. N hư vậy về GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY DỰ BÁO PHỤ TẢI TỈNH KIÊN GIANG TRANG 20 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. - 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. Ðàn hồi thu nhập và giá biểu thị nhu cầu năng lượng thay đổi do sự thay đổi giá năng lượng và thu nhập trong mô hình kinh tế lượng. Thông thường, các hệ số đàn hồi được xác định bằng các phân tích kinh tế lượng của các chuỗi dữ liệu theo thời gian trong quá khứ. Ðiều này không thể làm được ở Việt N am vì các chuỗi dữ liệu theo thời gian này không đủ và ngay cả khi có đủ thì một số sự phân bổ sai lệch tác động đến nền kinh tế Việt N am sẽ làm mất tác dụng của cách tiếp cận này. Vì thế các hệ số đàn hồi dùng trong việc phân tích dự báo nhu cầu năng lượng thường được lựa chọn bằng cách mô phỏng kinh nghiệm của các quốc gia lân cận ở thời điểm mà họ có các điều kiện và hoàn cảnh tương tự. Cách tiếp cận này không phải là dễ dàng vì một số lý do. Các ước tính kinh trắc thường là không tin cậy và dễ bị thay đổi tuỳ thuộc vào việc hình thành các quan hệ giữa sử dụng năng lượng và nhu cầu năng lượng cũng như các tập hợp dữ liệu nhất định đang được nghiên cứu. Phương pháp này ứng dụng tại Việt N am mang nặng tính chuyên gia hơn là các tính toán thông thường. 3.2.5. Phương pháp san bằng hàm mũ (san bằng hàm mũ với xu thế tuyến tính): Mỗi toán tử dự báo được đặc trưng bởi một hàm hồi quy (còn gọi là hàm xu thế tuyến tính). Trong các hàm hồi quy ấy, thường các hệ số được xác định theo phương pháp bình phương tối thiểu. Bản thân phương pháp này cho ta các hệ số GVHD: TS. LÊ MINH PHƯƠNG HVTH: TRNNH TIẾN UY