BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
--------------------------------------Nguyễn Đăng Tuấn

DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN PHỤC VỤ THỊ TRƢỜNG
BÁN BN CẠNH TRANH VIỆT NAM 2015

Chun ngành: Cơng nghệ thông tin

LUẬN VĂN THẠC SĨ KĨ THUẬT
Ngành công nghệ thông tin

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. Nguyễn Tuấn Dũng

Hà Nội – 2015


MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN .......................................................................................................3
LỜI CÁM ƠN .............................................................................................................4
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ..............................................5
DANH MỤC CÁC BẢNG..........................................................................................6
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .....................................................................7
LỜI MỞ ĐẦU .............................................................................................................8
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN CHO .........................10
THỊ TRƢỜNG BÁN BUÔN CẠNH TRANH VIỆT NAM .....................................10
1.1. Đặt vấn đề ......................................................................................................10
1.1.1. Giới thiệu về Thị trƣờng điện Việt Nam ................................................10
1.1.2. Bài toán dự báo nhu cầu phụ tải điện .....................................................11

1.1.3. Hiện trạng công tác dự báo phụ tải điện hiện nay ..................................12
1.1.4. Hiện trạng thu thập các nguồn số liệu phục vụ công tác dự báo ............12
1.2. Định hƣớng và đề xuất mơ hình dự báo ........................................................13
1.2.1. Các yếu tố ảnh hƣởng đến phụ tải điện ..................................................13
1.2.2. Các phƣơng pháp dự báo phụ tải thông dụng .........................................15
1.2.3. Đề xuất mơ hình dự báo .........................................................................17
CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP LUẬN CÁC ...........................................................19
PHƢƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN .............................19
2.1. Các phƣơng pháp chọn mẫu phụ tải ..............................................................19
2.1.1. Phƣơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên .......................................................19
2.1.2. Phƣơng pháp chọn mẫu theo đặc trƣng của phụ tải ...............................20
2.2. Các phƣơng pháp dự báo biểu đồ phụ tải lớp, ngành, hệ thống ....................20
2.2.1. Cơ sở toán học của các phƣơng pháp .....................................................20
2.2.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng trung bình (AE) ...............................................21
2.2.3. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tỉ lệ phân ly (SRE) ..........................................23
2.2.4. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tỉ lệ kết hợp (CRE) ..........................................26
2.2.5. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bậc thang 3 mức (LE) .....................................27
CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO ....................................................31
3.1. Xác định mục tiêu dự báo ..............................................................................31
3.2. Phân loại ngành nghề và các lớp khách hàng ................................................32
3.3. Thiết kế khung mẫu .......................................................................................34
3.4. Thu thập số liệu..............................................................................................35
3.5. Xử lý dữ liệu ..................................................................................................37
3.6. Thiết kế chọn mẫu..........................................................................................38
3.7. Phân cụm ngày theo nhiệt độ .........................................................................39
3.8. Dự báo biểu đồ phụ tải ...................................................................................40
3.9. Thử nghiệm và đánh giá hệ thống .................................................................41
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN ..............................................................42
4.1. Cài đặt hệ thống .............................................................................................42
4.1.1. Môi trƣờng cài đặt ..................................................................................42


1


4.1.2. Thƣ viện tham khảo ................................................................................42
4.1.3. Một vài hình ảnh về giao diện chƣơng trình ..........................................42
4.2. Thử nghiệm hệ thống .....................................................................................45
4.2.1. Sơ lƣợc về đơn vị chọn thử nghiệm .......................................................45
4.2.2. Đánh giá so sánh các phƣơng pháp ........................................................47
4.2.3. Xây dựng các biểu đồ phụ tải đặc trƣng .................................................53
4.2.4. Đánh giá các thành phần phụ tải tham gia vào phụ tải hệ thống ............58
4.2.5. Đánh giá ảnh hƣởng của nhiệt độ đối với phụ tải...................................61
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ...................................................................................66
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................71

2


LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết
quả trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc ai cơng bố trong bất kì cơng
trình nào khác.
Tơi xin cam đoan rằng các thơng tin trích dẫn trong luận văn đều đã đƣợc chỉ rõ
nguồn gốc.
Học viên

Nguyễn Đăng Tuấn

3



LỜI CÁM ƠN
Lời đầu tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến các thầy cô giáo trong Viện
Công nghệ thông tin và Truyền thông – Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà Nội, những
ngƣời đã tận tình giảng dạy, truyền đạt cho chúng em những kiến thức cơ bản làm
nền tảng cho việc thực hiện luận văn.
Em xin gửi lời cám ơn đến Ban lãnh đạo Công ty Cổ phần Giải pháp Quản lý
năng lƣợng đã tạo điều kiện cho em phát triển dự án “Nghiên cứu phụ tải điện”
thành luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kĩ thuật ở trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội.
Em xin gửi lời cám ơn chân thành đến T.S Nguyễn Tuấn Dũng, thầy đã hƣớng
dẫn, chỉ dạy tận tình để em hồn thành luận văn này.
Cuối cùng, em vô cùng biết ơn tồn thể gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã quan
tâm, động viên em trong quá trình thực hiện luận văn này.

4


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
STT

Giải thích

Tên

1

EVN

Tập đoàn điện lực Việt Nam.


2

VCGM

Vietnam Competitive Generation Market – Thị trƣờng
điện Việt Nam [4].

3

CMIS

Customer Management Information System – Hệ
thống Thông tin Quản lý Khách hàng [2].

4

Biểu đồ phụ tải

Bao gồm các loại biểu đồ phụ tải trung bình của năm,
tháng, tuần; biểu đồ phụ tải ngày điển hình (ngày làm
việc, ngày nghỉ và ngày lễ) các tháng trong năm; biểu
đồ phụ tải ngày điển hình ở các nút phụ tải trong hệ
thống điện các tháng trong năm [1].

5

Đơn vị điện lực đƣợc cấp giấy phép hoạt động điện
lực trong lĩnh vực phân phối điện nhận điện trực tiếp
Đơn vị phân phối
từ lƣới điện truyền tải để bán điện cho khách hàng sử

điện
dụng điện hoặc các đơn vị phân phối và bán lẻ điện
khác [4].

6

Mẫu phụ tải

Phụ tải có chế độ tiêu thụ điện đặc trƣng cho một
nhóm phụ tải điện [1].

7

AE

Averaging Estimator – phép ƣớc lƣợng trung bình [9].

8

SRE

Separate Ratio Estimator – phép ƣớc lƣợng tỉ lệ phân
ly [9].

9

CRE

Combined Ratio Estimator – phép ƣớc lƣợng tỉ lệ kết
hợp [9].


10

LE

Ladder estimator – phép ƣớc lƣợng bậc thang 3 mức
[9].

11

CSDL

Cơ sở dữ liệu.

5


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1: Cơ cấu tiêu thụ điện toàn quốc giai đoạn 2005-2010 [5] ...........................13
Bảng 2: Phân loại ngành nghề, lớp khách hàng [1] ................................................33
Bảng 3: Một số ràng buộc với dữ liệu đầu vào.........................................................37
Bảng 4: Dữ liệu nhiệt độ của thành phố Hồ Chí Minh [6] .......................................45
Bảng 5: Tổng hợp kết quả cho bởi các phương pháp với kịch bản 1 .......................50
Bảng 6: Tổng hợp kết quả cho bởi các phương pháp với kịch bản 2 .......................51
Bảng 7: Tổng hợp kết quả cho bởi các phương pháp với kịch bản 3 .......................52
Bảng 8: Tổng hợp mức điện năng tiêu thụ của các thành phần ...............................53
Bảng 9: Tỉ trọng (%) các phụ tải ngành nghề trong biểu đồ phụ tải hệ thống.........60

6



DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1: Mơ hình dự báo phụ tải điện giai đoạn bán buôn cạnh tranh .....................18
Hình 2: Mơ hình dự báo phụ tải điện ........................................................................40
Hình 3: Giao diện đăng nhập chương trình ..............................................................42
Hình 4: Giao diện quản trị ........................................................................................43
Hình 5: Giao diện thu thập dữ liệu ...........................................................................43
Hình 6: Giao diện chọn mẫu .....................................................................................44
Hình 7: Giao diện xây dựng biểu đồ / dự báo...........................................................44
Hình 8: Đồ thị phụ tải (AE) - Kịch bản 1..................................................................48
Hình 9: Đồ thị phụ tải (SRE) - Kịch bản 1................................................................48
Hình 10: Đồ thị phụ tải (CRE) - Kịch bản 1 .............................................................49
Hình 11: Đồ thị phụ tải (LE) - Kịch bản 1 ................................................................49
Hình 12: Biểu đồ phụ tải hệ thống của các ngày điển hình ......................................54
Hình 13: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành cơng nghiệp .....................55
Hình 14: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành dân dụng..........................55
Hình 15: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành dịch vụ cơng cộng ...........56
Hình 16: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành thương mại ......................56
Hình 17: Biểu đồ phụ tải các ngày điển hình của ngành nơng nghiệp .....................57
Hình 18: Biểu đồ phụ tải các ngày nghỉ lễ (dương lịch) ..........................................57
Hình 19: Biểu đồ phụ tải các ngày nghỉ lễ (âm lịch) ................................................58
Hình 20: Biểu đồ phụ tải các ngành nghề ................................................................59
Hình 21: Đồ thị tổng quát biểu diễu phụ thuộc của phụ tải theo nhiệt độ ...............61
Hình 22: Đồ thị liên hệ phụ tải và nhiệt độ trong 2h sáng .......................................62
Hình 23: Đồ thị liên hệ phụ tải và nhiệt độ trong 11h trưa ......................................62
Hình 24: Biểu đồ phân cụm các ngày trong tháng 1 ................................................63
Hình 25: Biểu đồ phân cụm các ngày trong tháng 5 ................................................64
Hình 26: Đồ thị so sánh các cụm ngày trong tháng 1 ..............................................64
Hình 27: Đồ thị so sánh các cụm ngày trong tháng 5 ..............................................65


7


LỜI MỞ ĐẦU
Ở Việt Nam, Thị trƣờng điện đang ở giai đoạn phát điện cạnh tranh. Năm 2015,
Thị trƣờng bán bn cạnh tranh đƣợc thí điểm [4]. Trong giai đoạn này, đóng vai
trị chính sẽ là các đơn vị phân phối điện (các Tổng công ty Điện lực). Các đơn vị
này sẽ tham gia Thị trƣờng với vị thế là đơn vị mua buôn. Nhu cầu của các đơn vị
này là cần dự báo đƣợc nhu cầu phụ tải của đơn vị mình để đƣa ra chiến lƣợc mua
bn hợp lý.
Có 2 hƣớng để giải quyết bài tốn dự báo phụ tải ở Việt Nam (mức hệ thống)
[1]:
1) Top-down: Dựa vào dữ liệu phụ tải quá khứ của hệ thống, điều kiện khí hậu,
điều kiện kinh tế xã hội để dự báo nhu cầu phụ tải của hệ thống;
2) Bottom-up: Dựa vào dữ liệu điểm đo từng khách hàng (công tơ), từ đó xây
dựng biểu đồ phụ tải các lớp khách hàng, sau đó xây dựng biểu đồ phụ tải các ngành
nghề và xây dựng lên mức hệ thống, kết hợp với điều kiện khí hậu và điều kiện kinh
tế xã hội để dự báo nhu cầu phụ tải của hệ thống.
Ở Việt Nam, đối với các đơn vị phân phối điện, muốn có đƣợc thơng tin phụ tải
hệ thống của mình thì cần phải có 2 điều kiện [1]:
-

Các công tơ lắp đặt đến các khách hàng (hộ dân, ngân hàng,…) đều là các
cơng tơ điện tử, có khả năng đặt lịch chốt đƣợc sản lƣợng 24h trong ngày và
kết nối với các hệ thống máy tính;

-

Triển khai lắp đặt hệ thống đo xa để thu thập dữ liệu hàng ngày của khách
hàng.


Hệ thống đo xa hiện nay đang đƣợc triển khai và sắp tới sẽ đến hầu hết các
khách hàng, tuy nhiên một thực tế là hiện tại có rất nhiều cơng tơ cơ chƣa thể thay
thế ngay bằng các cơng tơ điện tử đƣợc vì chi phí sẽ rất lớn. Với công tơ cơ, việc
đọc số liệu đang thực hiện hàng tháng bằng phƣơng pháp thủ công vì khơng thể kết
nối với phần mềm đọc từ xa, việc đặt lịch hàng ngày sẽ rất khó khăn và chi phí lớn.
Phụ tải hệ thống là tổng sản lƣợng tất cả các công tơ (công tơ cơ và điện tử), vì vậy

8


việc có đƣợc thơng tin phụ tải hệ thống 24h là rất khó khăn. Tuy nhiên, khó khăn
này có thể khắc phục bằng cách thu thập đƣợc 1 số lƣợng có hạn biểu đồ 24h của
các khách hàng (các cơng tơ điện tử) và sử dụng các phép ƣớc lƣợng để xây dựng
biểu đồ phụ tải hệ thống, dựa trên điều kiện khí hậu, điều kiện kinh tế xã hội để hiệu
chỉnh biểu đồ phụ tải hệ thống.
Với nhu cầu thực tế nhƣ vậy, luận văn “Dự báo phụ tải điện phục vụ Thị trường
bán buôn cạnh tranh việt nam 2015” tập trung xây dựng hệ thống dự báo nhu cầu
phụ tải dựa trên phƣơng pháp bottom-up, có bố cục gồm có 4 chƣơng:
Chƣơng 1: Tổng quan về dự báo phụ tải điện cho Thị trƣờng Bán buôn cạnh
tranh Việt Nam.
Chƣơng 2: Phƣơng pháp luận các phƣơng pháp chọn mẫu và dự báo phụ tải
điện.
Chƣơng 3: Xây dựng mơ hình dự báo.
Chƣơng 4: Kết quả và bàn luận.

9


CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN CHO

THỊ TRƢỜNG BÁN BN CẠNH TRANH VIỆT NAM
Chƣơng này mơ tả đối tƣợng, hoàn cảnh, nhu cầu dự báo phụ tải điện trong giai
đoạn hiện nay. Trong chƣơng tác giả cũng liệt kê các phƣơng pháp dự báo phụ tải
phổ biển và đề xuất mơ hình dự báo cho giai đoạn hiện nay.
1.1. Đặt vấn đề
1.1.1. Giới thiệu về Thị trƣờng điện Việt Nam
Theo nhƣ kết quả của công cuộc cải cách cơ cấu và xây dựng ngành điện ở các
nƣớc trên thế giới [5], cho thấy thị trƣờng điện là một tiến bộ của khoa học quản lý
trong ngành kinh tế năng lƣợng. Thị trƣờng điện tạo ra môi trƣờng kinh doanh cạnh
tranh bình đẳng giữa các doanh nghiệp và là giải pháp hữu hiệu nhằm huy động
vốn, nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp kinh doanh điện.
Thị trƣờng điện đã và đang phát triển rộng rãi trên thế giới, thị trƣờng điện
không chỉ dừng lại ở phạm vi lãnh thổ của một quốc gia mà đã có những thị trƣờng
điện liên quốc gia, trao đổi mua bán điện giữa các nƣớc trong một khu vực. Hiện
nay có rất nhiều thị trƣờng điện vận hành thành công tại Mỹ, Châu Âu,… Các nƣớc
trong khu vực ASEAN nhƣ Singapore, Philipine, Thái Lan, Malaysia,…đã có
những bƣớc đi tích cực trong việc xây dựng thị trƣờng cạnh tranh của mỗi nƣớc tiến
tới việc hình thành thị trƣờng điện khu vực ASEAN trong tƣơng lai [5].
Tại Việt Nam, từ ngày 01/07/2005 thị trƣờng điện nội bộ Tổng công ty Điện lực
Việt Nam đã đƣợc hình thành với 8 nhà máy tham gia [4], tạo nền tảng cho các
bƣớc phát triển thị trƣờng điện trong các giai đoạn tiếp theo. Ngày 26/01/2006 Thủ
tƣớng chính phủ ký quyết định số 26/2006/QĐ-TTG phê duyệt lộ trình, các điều
kiện hình thành và phát triển các cấp độ thị trƣờng điện lực tại Việt Nam.
Thị trƣờng điện Việt Nam – Vietnam Competitive Generation Market (VCGM),
hình thành với mục đích [4]:

10


-


Từng bƣớc phát triển thị trƣờng điện lực cạnh tranh một cách ổn định, xóa
bỏ bao cấp trong ngành điện, tăng quyền lựa chọn nhà cung cấp điện cho
khách hàng sử dụng điện;

-

Thu hút vốn đầu tƣ từ mọi thành phần kinh tế trong và ngoài nƣớc tham gia
hoạt động điện lực, giảm dần đầu tƣ của Nhà nƣớc cho ngành điện;

-

Tăng cƣờng hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của ngành điện, giảm
áp lực tăng giá điện;

-

Đảm bảo cung cấp điện ổn định, tin cậy và chất lƣợng ngày càng cao;

-

Đảm bảo phát triển ngành điện bền vững.

Thị trƣờng điện lực tại Việt Nam đƣợc hình thành và phát triển qua 3 cấp độ
[4]:
-

Cấp độ 1 (2011 – 2014): thị trƣờng phát điện cạnh tranh;

-


Cấp độ 2 (2015 – 2022): thị trƣờng bán buôn điện cạnh tranh;

-

Cấp độ 3 (từ sau năm 2022): thị trƣờng bán lẻ điện cạnh tranh.

Mỗi cấp độ đƣợc thực hiện theo hai bƣớc: thí điểm và hồn chỉnh. Hiện nay,
Thị trƣờng điện Việt Nam đang hình thành giai đoạn bán bn cạnh tranh. Trong
giai đoạn này, các đơn vị phân phối điện (Các tổng công ty điện lực) sẽ tham gia
vào với vai trị là đơn vị mua bn. Các đơn vị này sẽ chào giá mua buôn trên thị
trƣờng và phân phối điện đến từng khách hàng sử dụng điện.
1.1.2. Bài toán dự báo nhu cầu phụ tải điện
Khi các đơn vị phân phối điện tham gia Thị trƣờng điện với vai trị là đơn vị
mua bn, để đƣa ra đƣợc giá mua buôn, sản lƣợng mua buôn hợp lý, đơn vị cần
căn cứ vào tình hình trên Thị trƣờng (giá, đối thủ cạnh tranh,…), điều kiện thời tiết,
và đặc biệt là nhu cầu sử dụng điện của khách hàng sử dụng điện. Với chu kì giao
dịch trên thị trƣờng là 1 giờ thì đơn vị phân phối điện cần dự báo đƣợc tổng nhu cầu
sử dụng điện tổng của tất cả các khách hàng của đơn vị mình trong 24h ngày – hay
còn gọi là biểu đồ phụ tải hệ thống trong ngày.

11


Vậy bài toán đặt ra là: dự báo nhu cầu phụ tải điện 24 giờ trong ngày của các
đơn vị phân phối điện.
1.1.3. Hiện trạng công tác dự báo phụ tải điện hiện nay
Các đơn vị phân phối điện sẽ là đơn vị bán buôn khi tham gia Thị trƣờng điện
[4]:
-


Tổng công ty điện lực thành phố Hà Nội

-

Tổng công ty điện lực thành phố Hồ Chí Minh

-

Tổng cơng ty điện lực Miền Bắc

-

Tổng công ty điện lực miền Trung

-

Tổng cơng ty điện lực miền Nam

Hiện nay chƣa có hệ thống chính thức để đƣa vào sử dụng cho các đơn vị phân
phối trong việc dự báo phụ tải điện. Tuy nhiên, hệ thống văn bản pháp lý về các quy
định khi tham gia thị trƣờng điện, các trình tự, thủ tục nghiên cứu phụ tải điện về cơ
bản đã hồn thành và cơng bố tới các đơn vị tham gia. Vì vậy, hiện tại cơng tác
nghiên cứu dự báo phụ tải ở các đơn vị phân phối đã và đang đƣợc tiến hành khẩn
trƣơng để phục vụ đơn vị mình khi tham gia thị trƣờng điện, các cơng tác đó bao
gồm:
-

Xây dựng, lắp đặt hệ thống đo xa, triển khai nhân rộng các công tơ điện tử
đến các khách hàng để thu thập dữ liệu đo đếm phục vụ dự báo phụ tải;


-

Thu thập số liệu phụ tải, phân loại theo cơ cấu ngành nghề để thực hiện
nghiên cứu;

-

Tìm hiểu, nghiên cứu tài liệu trong và ngoài nƣớc để thực hiện xây dựng hệ
thống dự báo phụ tải điện.

1.1.4. Hiện trạng thu thập các nguồn số liệu phục vụ công tác dự báo
Theo tổng hợp các số liệu hiện có [5], nhu cầu tiêu thụ điện năng tồn quốc sẽ
tăng từ 14%-16%/năm cho giai đoạn 2011-2015, khoảng 11.5% cho giai đoạn 20162020 và khoảng 7.4%-8.4% cho giai đoạn 2021-2030.

12


Bảng 1: Cơ cấu tiêu thụ điện toàn quốc giai đoạn 2005-2010 [5]
Danh mục

STT

2005
(%)

2006
(%)

2007

(%)

2008
(%)

2009
(%)

2010
(%)

1

Nông nghiệp

1.3

1.1

1.0

1.0

0.9

1.1

2

Công nghiệp


45.8

47.4

50

50.7

50.6

52.5

3

Dịch vụ

4.9

4.8

4.8

4.8

4.6

4.5

4


Quản lý và tiêu dùng dân
cƣ

43.9

42.9

40.6

40.1

40.1

38.2

5

Khác

4.1

3.8

3.7

3.5

3.7


3.7

Từ bảng trên, nhận thấy rằng cơ cấu ngành điện Việt Nam khá phức tạp, theo
đó việc thu thập số liệu công tơ đo đếm của khách hàng cũng rất khó khăn vì phần
lớn các cơng tơ hiện nay đều là công tơ cơ. Để đáp ứng nhu cầu dự báo phụ tải, góp
phần tiện lợi trong cơng tác quản lý, điều hành hệ thống điện, trong năm 2014 Tổng
công ty Điện lực Hà Nội tiến hành lắp đặt hệ thống đo đếm điện từ xa (AMI.ONE)
với 1.000 khách hàng tiêu thụ điện lớn từ 15.000kWh/tháng trở lên trên địa bàn
thành phố [5]. Theo đó, Tổng cơng ty điện lực miền Bắc, miền Trung và miền Nam
cũng đã triển khai hệ thống đo xa và lắp đặt các công tơ điện tử phụ vụ hệ thống đo
đếm. Tổng công ty điện lực thành phố Hồ Chí Minh triển khai lắp đặt hệ thống đo
xa từ năm 2011. Nhƣ vậy, các đơn vị phân phối điện đã và đang tiến hành lắp đặt hệ
thống đo xa và các công tơ điện tử để hƣớng tới thay thế một phần công tơ cơ trong
tƣơng lai gần.
1.2. Định hƣớng và đề xuất mơ hình dự báo
1.2.1. Các yếu tố ảnh hƣởng đến phụ tải điện
Phụ tải là kết quả của một quá trình sử dụng điện phức tạp của nhiều đối tƣợng,
vùng miền. Phụ tải điện phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, mà điển hình là các yếu tố
sau đây:
-

Yếu tố thói quen sử dụng của khách hàng:

Yếu tố này là yếu tố quan trọng bậc nhất trong việc nghiên cứu phụ tải điện cho
các đơn vị phân phối. Khách hàng là dân dụng có thói quen sử dụng khách với
khách hàng là ngân hàng, công nghiệp, các hộ bán buôn bán lẻ. Vì vậy, khi dự báo
13


phụ tải điện, cần phải phân loại các khách hàng theo ngành nghề: thƣơng mại, nông

nghiệp, dân dụng,…
-

Yếu tố giá điện:

Yếu tố giá điện ảnh hƣởng lớn đến thói quen sử dụng điện của ngƣời dùng. Tuy
nhiên yếu tố này thƣờng ảnh hƣởng đến thói quen sử dụng trong 1 thời gian dài của
các đối tƣợng khách hàng. Yếu tố này có thể xác định thơng qua kế hoạch mua điện
của đơn vị phân phối điện.
-

Yếu tố dân số:

Dân số trong vùng ảnh hƣởng lớn đến phụ tải điện bởi vì đó là đối tƣợng sử
dụng điện chủ yếu. Yếu tố này cũng có thể xác định thơng qua kế hoạch mua điện
của đơn vị phân phối điện.
-

Yếu tố khí hậu:

Ở đây nhiệt độ đóng vai trị quyết định. Nhiệt độ ảnh hƣởng tới độ ẩm, tới nắng
mƣa, tới mức tiêu thụ điện của các khu dân cƣ, khu công nghiệp và các khu vực
khác.
-

Yếu tố mùa vụ:

Mùa vụ ở đây là mùa xuân, hạ, thu, đông (thời gian), mùa nắng, mƣa, bão, lũ.
Các mùa này ảnh hƣởng trực tiếp đến sức tiêu thụ điện của khu dân cƣ. Ta có thể
quy yếu tố mùa vụ về yếu tố thời gian (tháng trong năm).

-

Yếu tố ngày lễ, tết:

Yếu tố này ảnh hƣởng đến sức tiêu thụ điện lớn. Với ngày nghỉ cuối tuần thì
sức tiêu thụ điện của khu dân cƣ giảm hẳn. Trong khi đó ngày lễ, tết thì khu công
nghiệp cũng giảm hẳn sức tiêu thụ điện.
-

Yếu tố địa lý:

Yếu tố tạo nên sự đặc trƣng cho phụ tải ở từng vùng, miền. Yếu tố này ta cần
xem xét khi thực hiện dự báo phụ tải cho Tổng Công ty điện lực các miền.
-

Giờ trong ngày (giờ cao điểm - thấp điểm):

14


Phụ tải hệ thống có giá trị rất khác nhau ở các giờ. Với giờ thấp điểm (từ 22h
đêm đến 4h sáng), phụ tải có giá trị rất thấp. Cao điểm của phụ tải vào khoảng 10h
trƣa đến 1h chiều và từ 7h tối đến 9h tối. Đối với các ngành nghề khác nhau, phụ tải
cũng có hình dạng khác nhau. Nhƣ điện thắp sáng cơng cộng thì cao điểm là từ 7h
tối đến 10 tối, thấp điểm là toàn bộ ban ngày. Đối với điện sinh hoạt dân dụng thì
cao điểm thƣờng diễn ra vào buổi tối. Đối với điện cho khối văng phòng, cao điểm
thƣờng diễn ra vào ban ngày. Nhƣ vậy yếu tố giờ cần đƣợc xem xét nhiều trong việc
phân tích kết quả dự báo.
Tóm lại, để dự báo phụ tải điện cho các đơn phân phối điện, cần thực hiện các
cơng việc sau:

-

Phân tích cơ cấu phụ tải (ngành nghề) của các đơn vị phân phối điện;

-

Xác định điện năng phụ tải kế hoạch (tháng) của đơn vị;

-

Thu thập số liệu công tơ các khách hàng theo tháng, theo ngày (thƣờng, lễ
tết,…);

-

Thu thập sản lƣợng điện tiêu thụ khách hàng hàng tháng của khách hàng;

-

Thu thập số liệu số khách hàng của các ngành nghề;

-

Thu thập số liệu nhiệt độ min, max trong ngày;

1.2.2. Các phƣơng pháp dự báo phụ tải thơng dụng
Có 2 hƣớng để giải quyết bài toán dự báo phụ tải ở Việt Nam [1]:
1) Top-down: Dựa vào dữ liệu phụ tải quá khứ của hệ thống, điều kiện khí hậu,
điều kiện kinh tế xã hội để dự báo nhu cầu phụ tải của hệ thống;
2) Bottom-up: Dựa vào dữ liệu điểm đo từng khách hàng (cơng tơ), từ đó xây

dựng biểu đồ phụ tải các lớp khách hàng, sau đó xây dựng biểu đồ phụ tải các ngành
nghề và xây dựng lên mức hệ thống, kết hợp với điều kiện khí hậu và điều kiện kinh
tế xã hội để dự báo nhu cầu phụ tải của hệ thống.
Ở Việt Nam, đối với các đơn vị phân phối điện, muốn có đƣợc thơng tin phụ tải
hệ thống của mình thì cần phải có 2 điều kiện [1]:

15


-

Các công tơ lắp đặt đến các khách hàng (hộ dân, cơng ty,…) là các cơng tơ
điện tử, có khả năng đặt lịch chốt đƣợc sản lƣợng 24h trong ngày và kết nối
với các hệ thống máy tính;

-

Triển khai lắp đặt hệ thống đo xa để thu thập dữ liệu hàng ngày của khách
hàng.

Tuy nhiên, theo nhƣ đã đề cập ở 1.1.4, việc triển khai lắp đặt hệ thống đo xa
cũng nhƣ các công tơ điện tử đến khách hàng đang đƣợc tiến hành, vì vậy thực tế
vẫn cịn tồn tại một số lƣợng lớn các công tơ cơ. Do đó, việc thu thập đầy đủ các
thơng tin về đồ thị phụ tải của tất cả các khách hàng là khơng thể vì chƣa có một
mạng lƣới đầy đủ các thiết bị đo đếm để ghi lại các số liệu hàng ngày một cách
chính xác. Tuy nhiên, với phƣơng pháp bottom-up, khó khăn này có thể khắc phục
đƣợc. Từ các biểu đồ của một số lƣợng hạn chế các khách hàng (hàng trăm đến
hàng nghìn khách hàng) đƣợc ghi lại từ các cơng tơ điện tử, ta có thể xây dựng đƣợc
biểu đồ phụ tải hệ thống ở mức đủ tin cậy. Phƣơng pháp này dựa trên các yếu tố sau
(hoàn toàn xác định đƣợc trong thực tế hiện nay):

-

Điện năng tiêu thụ hàng tháng của toàn bộ hệ thống, cũng nhƣ các ngành
nghề;

-

Một số lƣợng hạn chế biểu đồ phụ tải của từng ngành nghề.

Từ các dữ liệu này, ta xây dựng một cách gần đúng biểu đồ phụ tải điển hình
của từng ngành nghề (cơng nghiệp, thƣơng mại, nơng nghiệp,…) sau đó tổng hợp
các biểu đồ này để xây dựng lên biểu đồ phụ tải hệ thống. Ta sẽ gọi những biểu đồ
này là biểu đồ phụ tải đặc trƣng. Việc xây dựng biểu đồ phụ tải đặc trƣng cho từng
ngành nghề, có các phƣơng pháp thơng dụng sau:
-

Phương pháp ước lượng trung bình:

Phƣơng pháp này ƣớc lƣợng biểu đồ phụ tải ngành nghề từ giá trị trung bình
của số mẫu thu thập đƣợc. Phƣơng pháp này có thể chệch hƣớng nếu số lƣợng mẫu
nhỏ.
-

Phương pháp ước lượng bậc thang 3 mức:

16


Phƣơng pháp này dựa trên đặc trƣng của biểu đồ phụ tải ở Việt Nam: điểm
đỉnh, đáy của đồ thị. Trên cơ sở đó, ta xác định các đặc trƣng: thời gian đạt công

suất cực đại, cực tiểu và công suất trung bình, từ đó xây dựng biểu đồ phụ tải của
ngành nghề, từ đó xây dựng lên mức hệ thống.
-

Phương pháp ước lượng tỉ lệ:

Phƣơng pháp này ƣớc lƣợng biểu đồ đặc trƣng của từng ngành nghề dựa trên
mối tƣơng quan với 1 biến bổ trợ, tùy vào biến bổ trợ mà có 2 loại ƣớc lƣợng tỉ lệ:
o Tỉ lệ phân ly: biến bổ trợ là sản lƣợng hàng tháng của khách hàng
o Tỉ lệ kết hợp: biến bổ trợ là sản lƣợng hàng tháng của ngành nghề
-

Phương pháp hồi quy:

Phƣơng pháp này xây dựng một hàm xu thế giữa phụ tải với các biến bổ trợ: sản
lƣợng hàng tháng, thời gian, nhiệt độ,… Các hàm xu thế hay sử dụng:
o Hàm logarit
o Hàm mũ
o Hàm đa thức
-

Các phương pháp khác:

Ngoài các phƣơng pháp trên, các phƣơng pháp khác cũng có thể đƣợc sử dụng
nhƣ:
o Phƣơng pháp sử dụng hàm chuyển
o Phƣơng pháp thuật toán di truyền
1.2.3. Đề xuất mơ hình dự báo
Theo nhƣ phân tích ở trên, từ một số biểu đồ khách hàng ta sẽ xây dựng biểu đồ
phụ tải đặc trƣng cho các ngành nghề, từ đó xây dựng đƣợc biểu đồ phụ tải cho hệ

thống. Để thuận tiện cho việc tính tốn, thống kê và tăng độ chính xác khi nghiên
cứu, trong ngành điện ngƣời ta đã chia các phụ tải ra thành 5 ngành nghề (profile)
có tính chất riêng biệt, đó là:
-

Sinh hoạt dân dụng

-

Nông nghiệp

17


-

Cơng nghiệp

-

Thƣơng mại

-

Cơng cộng và các hoạt động khác

Sau đó từ mỗi ngành nghề này, ta lại chia thành nhiều lớp khách hàng, ví dụ
nhƣ sinh hoạt dân dụng thì chia thành 2 lớp: thành thị và nông thôn. Trong mỗi lớp
này, ta lựa chọn một số khách hàng để tính tốn. Từ đồ thị của các khách hàng này,
ta xây dựng nên biểu đồ đặc trƣng của lớp, và của ngành nghề, từ đó tổng hợp lại

đƣợc biểu đồ phụ tải hệ thống.
Dựa trên tham khảo kinh nghiệm của các nƣớc cũng nhƣ hoàn cảnh của Thị
trƣờng điện Việt Nam, tác giả chọn ra 4 phƣơng pháp để cài đặt:
-

Phƣơng pháp ƣớc lƣợng trung bình

-

Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tỉ lệ phân ly

-

Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tỉ lệ kết hợp

-

Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bậc thang 3 mức

Mơ hình dự báo đƣợc đề xuất trong luận văn:
Biểu đồ phụ tải tháng theo nhiệt độ

Thu thập và
xử lý số liệu

• Biểu đồ các ngày làm việc
• Biểu đồ các ngày thƣờng

Tính tốn
biểu đồ đặc

trƣng

Biểu đồ phụ tải các ngày lễ tết theo nhiệt độ
• Biểu đồ các ngày lễ dƣơng lịch
• Biểu đồ các ngày lễ âm lịch

Dự báo phụ
tải cho ngày
tới

Hình 1: Mơ hình dự báo phụ tải điện giai đoạn bán buôn cạnh tranh

18


CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP LUẬN CÁC
PHƢƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN
Chƣơng này trình bày chi tiết về cơ sở lý thuyết của các phƣơng pháp chọn
mẫu, các phƣơng pháp xây dựng biểu đồ ngành nghề, theo đó là so sánh giữa các
phƣơng pháp để từ đó làm cơ sở để tiến hành cài đặt, thử nghiệm hệ thống.
2.1. Các phƣơng pháp chọn mẫu phụ tải
Có rất nhiều phƣơng pháp chọn mẫu phụ tải, tuy nhiên các phƣơng pháp đều
phải đảm bảo các yêu cầu sau [3]:
Tính ngẫu nhiên: Là một trong những yêu cầu quan trọng nhất, đảm bảo tính
chất khơng chệch của các suy diễn thống kê, cũng nhƣ các mô tả thống kê. Một
cách đơn giản, tính chất này địi hỏi mỗi mẫu phụ tải khách hàng trong một lớp
(ngành nghề) đều đƣợc chọn nhƣ nhau.
Tính đại diện: Tính đại diện thƣờng đƣợc xác định dựa trên cơ sở yêu cầu về
mức độ tin cậy của các phân tích thống kê nhƣ ƣớc lƣợng, kiểm định,…
Tính thuần nhất (hay đồng nhất): Tính chất này đòi hỏi mỗi mẫu phụ tải khách

hàng phải đƣợc thu thập trong những điều kiện kinh tế, xã hội nhất định.
Tính phổ biến: Mẫu phụ tải đƣợc chọn phải là mẫu mang tính phổ biến, thƣờng
gặp, khơng phải là những loại mẫu cá biệt (công tơ thử nghiệm, công tơ có số liệu
bất thƣờng,…).
2.1.1. Phƣơng pháp chọn mẫu ngẫu nhiên
Mẫu ngẫu nhiên là mẫu mà trong đó mọi cá thể đều có khả năng đƣợc chọn nhƣ
nhau.
Cách lấy mẫu: Giả sử cần lấy n mẫu trong một lớp có N phụ tải khách hàng.
Ta thực hiện n bƣớc lặp, ở bƣớc lặp thứ i: chọn 1 số ngẫu nhiên từ 1-N và lấy
mẫu theo chỉ số đó. Nếu mẫu đã tồn tại trong bộ mẫu thì lặp lại bƣớc đó.
Lấy mẫu ngẫu nhiên có nhiều ƣu điểm: mỗi phụ tải trong lớp có cùng xác suất
đƣợc chọn. Lấy mẫu ngẫu nhiên là kỹ thuật đơn giản nhất và linh hoạt nhất trong
phân tích. Trong nghiên cứu phụ tải, lấy mẫu ngẫu nhiên đƣợc sử dụng chủ yếu cho

19


lớp (ngành nghề) có tƣơng đối ít các khách hàng hay cho lớp (ngành nghề) có nhiều
đặc điểm tƣơng tự nhau.
2.1.2. Phƣơng pháp chọn mẫu theo đặc trƣng của phụ tải
Phƣơng pháp này chọn mẫu phụ tải dựa trên các đặc trƣng của phụ tải nhƣ [7]:
-

Đặc trƣng về mức công suất tiêu thụ

-

Đặc trƣng địa lý

Trong mỗi lớp (ngành nghề), các khách hàng sử dụng điện có thể có thói quen

sử dụng điện khá giống nhau, tuy nhiên mức tiêu thụ điện lại khác nhau. Ví dụ, với
lớp dân dụng, khách hàng là căn hộ biệt thự có mức tiêu thụ điện cao hơn nhiều so
với khách hàng là căn hộ chung cƣ. Do đó trong mỗi lớp/ngành nghề, cần chia ra
các dải điện năng tiêu thụ, mỗi dải sẽ chọn ra một số khách hàng để lấy làm mẫu.
Đối với các Tổng công ty điện lực các miền (miền Bắc, Trung, Nam), ta cũng cần
chia ra các khu vực địa lí và lấy mẫu theo các khu vực này.
Việc lấy mẫu theo đặc trƣng của phụ tải có lợi thế về tính đại diện cũng nhƣ
tính phổ biến của mẫu. Kết hợp với phƣơng pháp lấy mẫu ngẫu nhiên, ta sẽ có đƣợc
một phƣơng pháp lấy mẫu đảm bảo đầy đủ các đặc trƣng của mẫu đại diện cho tổng
thể.
2.2. Các phƣơng pháp dự báo biểu đồ phụ tải lớp, ngành, hệ thống
2.2.1. Cơ sở toán học của các phƣơng pháp
-

Định lý giới hạn trung tâm [8]

Cơ sở của các phƣơng pháp xây dựng biểu đồ phụ tải lớp, ngành chính là định
lý giới hạn trung tâm:
Giả sử X1, X2, …, Xn là một chuỗi n biến ngẫu nhiên đƣợc phân bố độc lập và
đồng nhất, mỗi biến có giá trị kỳ vọng µ và phƣơng sai xVar.
Định lý giới hạn trung tâm chỉ ra rằng khi kích thƣớc mẫu (n) tăng lên, phân bố
các trung bình mẫu sẽ tiến tới phân bố chuẩn với một giá trị trung bình µ và một
phƣơng sai xVar/n, khơng phụ thuộc vào dạng phân bố ban đầu.
-

Trung bình mẫu, phương sai và độ lệch chuẩn mẫu [8]

20



Giả sử cho bộ mẫu: (X1, X2, ..., Xn)
̅
Phƣơng sai:
̅

∑
Độ lệch chuẩn:

√

Phân phối các trung bình mẫu:
Avg= ̅ , Var = xVar/n,
-

√

Sai số chuẩn với các tập hợp hữu hạn [8]

Biểu thức tính sai số chuẩn của trung bình mẫu hơi khác một chút khi tập hợp
là không vô hạn. Trong trƣờng này ta sử dụng một số hạng hiệu chỉnh đƣợc gọi là
hiệu chỉnh tập hợp hữu hạn (fpc):
√
Với fpc = 1 - n/N. Có một số nhận xét về số hạng fpc:
-

Số hạng fpc tiến sát tới 1 khi kích thƣớc mẫu (n) là nhỏ so với kích thƣớc
tập hợp (N);

-


Số hạng fpc tiến sát tới 0 khi kích thƣớc mẫu (n) tiến sát tới kích thƣớc tập
hợp (N). Điều này là hợp lý, nếu chúng ta lấy mẫu tồn bộ tập hợp, khi tính
tốn mức trung bình, sẽ khơng có độ bất định. Chúng ta có tất cả dữ liệu và
đã tính tốn mức trung bình tập hợp thực với sai số chuẩn bằng 0.

2.2.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng trung bình (AE)
Đây là phƣơng pháp đơn giản nhất, cũng là nền nền tảng cho các phƣơng pháp
khác khi ƣớc tính giá trị trung bình mẫu. Phƣơng pháp này có thể ƣớc lƣợng giá trị
trung bình mẫu bị chệch hƣớng so với giá trị trung bình của tổng thể nếu nhƣ bộ
mẫu không đại diện đƣợc cho tổng thể [8]. Phƣơng pháp này thích hợp với với bộ
dữ liệu ổn định và đƣợc thu thập một cách thƣờng xuyên, với những bộ dữ liệu chƣa
ổn định, thì kết quả ƣớc lƣợng mẫu có thể chệch hƣớng so với tổng thể.

21


Thông tin đầu vào [8]:
-

Mẫu phụ tải khách hàng của mỗi lớp Xi, i=1- ns

-

Kích thƣớc lớp khách hàng Ns (số khách hàng thực tế của lớp)

-

Kích thƣớc nhóm ngành nghề Np

Quy trình ƣớc lƣợng nhƣ sơ đồ dƣới đây:

Ƣớc lƣợng
khách hàng

Ƣớc lƣợng lớp
khách hàng

• Ƣớc lƣợng
trung bình
• Tính độ lệch
chuẩn

Ƣớc lƣợng
ngành nghề

• Tính tổng các
khách hàng
• Tính độ lệch
chuẩn

• Tính tổng các
lớp khách
hàng
• Tính tốn độ
lệch chuẩn

a. Ƣớc lƣợng khách hàng
-

Ƣớc lƣợng trung bình các mẫu của lớp thứ s [8]:
̅


-

Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn của trung bình các mẫu:
√

∑

̅

b. Ƣớc lƣợng lớp khách hàng
-

Ƣớc lƣợng phụ tải lớp [8]:
̅

-

Độ lệch chuẩn:

c. Ƣớc lƣợng ngành nghề
-

Ƣớc lƣợng phụ tải [8]:
∑

-

Độ lệch chuẩn:


22

Xây dựng biểu
đồ hệ thống
• Tính tổng các
ngành nghề
• Tính tốn độ
lệch chuẩn


√∑
Công thức trên là trong điều kiện lý tƣởng: tổng số khách hàng của tất cả các
lớp bằng tổng số khách hàng trong ngành nghề đó. Nếu khơng, ta có các cơng thức
tính [8]:
-

Ƣớc lƣợng phụ tải:
∑

∑
-

Độ lệch chuẩn:

√∑

∑
d. Ƣớc lƣợng biểu đồ hệ thống
-


Ƣớc lƣợng phụ tải [8]:
∑

-

Độ lệch chuẩn:

√∑

2.2.3. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tỉ lệ phân ly (SRE)
Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tỉ lệ phân ly ƣớc lƣợng sản lƣợng lớp dựa trên mối
tƣơng quan giữa phụ tải khách hàng với một đại lƣợng đã biết – đƣợc gọi là biến bổ
trợ – đó là sản lƣợng hàng tháng của mỗi khách hàng [8]. Sản lƣợng này đƣợc ghi
trên hóa đơn điện hàng tháng và hồn tồn là đƣợc biết. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng tỉ

23


lệ phân ly sẽ chính xác hơn nếu nhƣ tƣơng quan giữa phụ tải và biến bổ trợ là chặt
chẽ (hệ số tƣơng quan Cov thuộc khoảng (0.5, 1) hoặc (-1, -0.5)).
Thông tin đầu vào [8]:
-

Mẫu phụ tải khách hàng của mỗi lớp Xi, i=1- ns

-

Kích thƣớc lớp khách hàng Ns (số khách hàng thực tế của lớp)

-


Kích thƣớc nhóm ngành nghề Np

-

Sản lƣợng hàng tháng Yc, Ys của khách hàng và lớp khách hàng

Quy trình ƣớc lƣợng nhƣ sơ đồ dƣới đây:
Ƣớc lƣợng khách
hàng
• Tính tốn tƣơng
quan X và Y
• Tính tốn hệ số
nhân Rs
• Tính độ lệch
chuẩn

Ƣớc lƣợng lớp
khách hàng

Ƣớc lƣợng ngành
nghề

• Tính tổng các
khách hàng
• Tính độ lệch
chuẩn

Xây dựng biểu đồ
hệ thống


• Tính tổng các
lớp khách hàng
• Tính tốn độ
lệch chuẩn

• Tính tổng các
ngành nghề
• Tính tốn độ
lệch chuẩn

a. Ƣớc lƣợng khách hàng
-

Đánh giá tƣơng quan giữa X và Y [8]:
̅

∑
̅

√∑

∑

-

Tính tốn hệ số nhân:

-


Ƣớc lƣợng trung bình các mẫu của lớp thứ s:
̅
̅

-

Vậy hệ số nhân đƣợc ƣớc lƣợng nhƣ sau:
̅
̅

-

Độ lệch chuẩn:

24

̅
̅