Luận văn: Nâng cao hiệu quả kinh doanh điện qua dự báo phụ tải tại Tây Ninh

Nghiên cứu dự báo phụ tải điện tỉnh Tây Ninh, đề xuất các giải pháp thiết thực nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất và kinh doanh cho ngành điện.

• Tác giả: Huynh Quang Vinh
• Người hướng dẫn: TS. Nguyen Phan Anh Huy
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Quản lý Kinh tế
• Đề tài: Nâng Cao Hiệu Quả Sản Xuất Kinh Doanh Điện Thông Qua Dự Báo Phụ Tải Điện Tỉnh Tây Ninh
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• Tính cấp thiết của đề tài
• Tổng quan tình hình nghiên cứu
• Các nghiên cứu quốc tế
• Các nghiên cứu trong nước
• Mục tiêu nghiên cứu
• Mục tiêu chung
• Mục tiêu cụ thể
• Đối tượng nghiên cứu
• Phạm vi nghiên cứu
• Phương pháp nghiên cứu
• Phương pháp thu thập thông tin, số liệu, tài liệu
• Phương pháp chuyên gia
• Phương pháp thống kê mô tả
• Phương pháp dự báo bằng mô hình ARIMA
• Phương pháp tổng hợp phân tích thông tin
• Đóng góp của luận văn
• Kết cấu của luận văn
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ PHỤ TẢI ĐIỆN, HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH NGÀNH ĐIỆN
• 1.1. Cơ sở lý luận về phụ tải điện
• 1.1.1. Khái niệm phụ tải điện
• 1.1.2. Đặc tính của phụ tải điện
• 1.1.3. Dự báo phụ tải điện
• 1.2. Cơ sở lý luận về hiệu quả sản xuất kinh doanh ngành điện
• 1.2.1. Đặc điểm cơ bản ngành điện
• 1.2.2. Các tiêu chí đánh giá hiệu quả sản xuất, kinh doanh ngành điện
• 1.2.3. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất kinh doanh ngành điện
• 1.3. Tổ chức, hoạt động của Công ty Điện lực Tây Ninh
• 1.4. Bài học kinh nghiệm quốc tế trong nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh ngành điện
• 1.4.1. Bài học kinh nghiệm rút ra cho ngành điện lực tỉnh Tây Ninh
• 1.5. Tiểu kết chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG VỀ SẢN XUẤT KINH DOANH ĐIỆN VÀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN TỈNH TÂY NINH
• 2.1. Đặc điểm kinh tế - xã hội và tổ chức, hoạt động của Công ty Điện lực tỉnh Tây Ninh
• 2.2. Thực trạng về sản xuất, kinh doanh điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh
• 2.2.1. Điện thương phẩm
• 2.2.2. Giá bán điện bình quân (đồng/kWh)
• 2.2.3. Tỷ lệ tổn thất điện năng
• 2.2.4. Thời gian mất điện bình quân (SADI)
• 2.2.5. Doanh thu bán điện
• 2.2.6. Nhận thầu thi công (sản xuất khác)
• 2.2.7. Dịch vụ khách hàng
• 2.3. Dự báo phụ tải điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh
• 2.3.1. Cơ sở hình thành dự báo
• 2.3.2. Kết quả dự báo
• 2.4. Đánh giá những kết quả đạt được, thuận lợi và khó khăn trong nâng cao hiệu quả sản xuất, kinh doanh điện tại Công ty Điện lực Tây Ninh
• 2.4.1. Kết quả đạt được
• 2.5. Tiểu kết chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH ĐIỆN TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH TÂY NINH
• 3.1. Mục tiêu phát triển ngành điện lực tỉnh Tây Ninh
• 3.1.1. Mục tiêu chung
• 3.1.2. Mục tiêu cụ thể
• 3.2. Các giải pháp cụ thể nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh
• 3.2.1. Tăng doanh thu điện
• 3.2.2. Giảm tổn thất điện năng trên lưới điện
• 3.2.3. Nâng cao năng suất lao động
• 3.3. Tiểu kết chương 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Dự báo phụ tải điện Tây Ninh Chìa khóa vàng tăng trưởng

Trong bối cảnh tỉnh Tây Ninh đang đẩy mạnh công nghiệp hóa, hiện đại hóa, việc đảm bảo an ninh năng lượng trở thành nền tảng cốt lõi cho sự phát triển kinh tế - xã hội. Luận văn thạc sĩ của Huỳnh Quang Vinh (2024) nhấn mạnh, ngành năng lượng phải "đi trước một bước", và công tác dự báo phụ tải điện Tây Ninh chính là công cụ chiến lược để hiện thực hóa phương châm này. Dự báo chính xác không chỉ giúp Công ty Điện lực Tây Ninh (PC Tây Ninh) lập kế hoạch vận hành, đầu tư và phát triển lưới điện một cách hiệu quả, mà còn đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa chi phí điện và nâng cao năng lực cạnh tranh cho toàn ngành. Một mô hình dự báo phụ tải đáng tin cậy cho phép ngành điện chủ động đối phó với sự biến động của nhu cầu, từ đó giảm thiểu tổn thất, đảm bảo cung cấp điện ổn định và liên tục, đặc biệt là cho phụ tải các khu công nghiệp Tây Ninh, nơi có nhu cầu tiêu thụ năng lượng rất lớn. Việc phân tích và dự báo khoa học dựa trên dữ liệu tiêu thụ điện lịch sử giúp xây dựng một bức tranh toàn cảnh về nhu cầu năng lượng trong tương lai, tạo cơ sở vững chắc cho việc hoạch định chính sách và chiến lược kinh doanh dài hạn. Điều này không chỉ mang lại lợi ích kinh tế cho doanh nghiệp mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của địa phương, đảm bảo cung cấp đủ điện cho sản xuất và sinh hoạt của người dân.

1.1. Tầm quan trọng của phân tích phụ tải điện chính xác

Phân tích phụ tải điện là quá trình nghiên cứu các đặc tính tiêu thụ điện năng theo thời gian, là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong công tác dự báo. Một phân tích sai lệch sẽ dẫn đến dự báo thiếu chính xác, gây ra hai kịch bản tiêu cực: hoặc đầu tư lãng phí do dự báo quá cao, hoặc gây thiếu điện trầm trọng do dự báo quá thấp. Theo nghiên cứu, việc xác định đúng đặc tính phụ tải giúp PC Tây Ninh lựa chọn phương thức vận hành tối ưu, điều phối nguồn lực hợp lý và xây dựng các giải pháp năng lượng cho nhà máy một cách hiệu quả. Phân tích sâu sắc giúp nhận diện các giờ cao điểm, các khu vực có tốc độ tăng trưởng phụ tải nhanh, từ đó có kế hoạch nâng cấp, cải tạo lưới điện kịp thời, tránh tình trạng quá tải cục bộ.

1.2. Vai trò của dự báo nhu cầu điện với an ninh năng lượng

An ninh năng lượng quốc gia, và cụ thể là tại tỉnh Tây Ninh, phụ thuộc lớn vào khả năng cân bằng giữa cung và cầu điện. Công tác dự báo nhu cầu điện chính là công cụ để duy trì sự cân bằng này. Khi dự báo chính xác, ngành điện có thể lập kế hoạch mua sắm, sản xuất và truyền tải điện năng một cách chủ động, đảm bảo nguồn cung luôn đáp ứng đủ nhu cầu, kể cả trong các tình huống biến động bất thường về thời tiết hay kinh tế. Việc này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh tái cơ cấu ngành điện theo cơ chế thị trường, nơi mà việc lập kế hoạch sai lầm có thể dẫn đến những tổn thất tài chính nặng nề. Do đó, dự báo phụ tải ngắn hạn/trung hạn/dài hạn là nhiệm vụ không thể thiếu để đảm bảo hoạt động ổn định và bền vững cho toàn hệ thống điện.

II. Thách thức trong dự báo phụ tải điện tại PC Tây Ninh

Mặc dù có vai trò sống còn, công tác dự báo phụ tải điện Tây Ninh đang đối mặt với nhiều thách thức không nhỏ. Nghiên cứu của Huỳnh Quang Vinh (2024) chỉ ra rằng, sự biến động của bối cảnh kinh tế trong nước và thế giới là một trong những yếu tố chính gây khó khăn. Tốc độ tăng trưởng kinh tế không ổn định, sự xuất hiện hoặc di dời của các doanh nghiệp lớn, đặc biệt trong các khu công nghiệp, làm cho phụ tải các khu công nghiệp Tây Ninh thay đổi đột ngột, khó lường. Thêm vào đó, các yếu tố đặc thù của hệ thống điện và cơ cấu tổ chức ngành cũng là một rào cản. Việc thu thập và xử lý dữ liệu tiêu thụ điện lịch sử đôi khi gặp phải những sai số do hệ thống đo đếm cũ hoặc sự cố kỹ thuật, ảnh hưởng đến độ tin cậy của dữ liệu đầu vào cho các mô hình dự báo phụ tải. Sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng của người dân, tác động của biến đổi khí hậu (nắng nóng kéo dài làm tăng nhu cầu sử dụng điều hòa), và sự phát triển của các nguồn năng lượng tái tạo phân tán cũng tạo ra những biến số mới. Những thách thức này đòi hỏi PC Tây Ninh phải liên tục cập nhật phương pháp, ứng dụng công nghệ hiện đại để nâng cao độ chính xác trong công tác phân tích phụ tải điện, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp và hiệu quả.

2.1. Biến động phụ tải tại các khu công nghiệp lớn

Tây Ninh là một tỉnh có nhiều khu công nghiệp đang phát triển mạnh mẽ. Phụ tải các khu công nghiệp Tây Ninh chiếm một tỷ trọng lớn trong tổng phụ tải toàn tỉnh và có đặc tính biến động cao. Sự thay đổi trong kế hoạch sản xuất, mở rộng quy mô, hay thậm chí là việc một nhà máy lớn tạm ngưng hoạt động đều có thể tạo ra những cú sốc về nhu cầu điện. Việc dự báo sai lầm cho nhóm khách hàng này có thể gây ảnh hưởng dây chuyền đến toàn bộ lưới điện. Do đó, việc xây dựng một cơ chế phối hợp chặt chẽ giữa PC Tây Ninh và ban quản lý các khu công nghiệp để trao đổi thông tin về kế hoạch sản xuất là vô cùng cần thiết.

2.2. Ảnh hưởng từ dữ liệu tiêu thụ điện lịch sử

Chất lượng của dữ liệu tiêu thụ điện lịch sử là yếu tố quyết định độ chính xác của mọi mô hình dự báo. Các vấn đề như dữ liệu bị thiếu, sai số từ thiết bị đo đếm, hoặc các sự kiện bất thường không được ghi nhận (như đại dịch Covid-19) có thể làm nhiễu loạn chuỗi thời gian, khiến mô hình đưa ra kết quả lệch lạc. Để khắc phục, cần có quy trình làm sạch và tiền xử lý dữ liệu một cách khoa học trước khi đưa vào phân tích. Việc đầu tư vào hệ thống đo đếm từ xa và hệ thống SCADA hiện đại sẽ giúp cải thiện đáng kể chất lượng và tính kịp thời của dữ liệu, tạo nền tảng vững chắc cho công tác dự báo.

2.3. Tác động của chính sách và giá điện đến tiêu thụ

Các chính sách của nhà nước, đặc biệt là việc điều chỉnh giá bán điện, có tác động trực tiếp đến hành vi tiêu dùng của khách hàng. Một đợt tăng giá điện có thể thúc đẩy các doanh nghiệp và hộ gia đình thực hiện các biện pháp tiết kiệm năng lượng cho doanh nghiệp và gia đình, làm giảm nhu cầu phụ tải. Ngược lại, các chính sách khuyến khích sản xuất có thể làm tăng đột biến nhu cầu. Việc lượng hóa tác động của các yếu tố này để tích hợp vào mô hình dự báo phụ tải là một bài toán phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa phân tích kinh tế lượng và kinh nghiệm chuyên gia.

III. Phương pháp dự báo phụ tải điện bằng mô hình ARIMA

Để giải quyết bài toán dự báo phức tạp, luận văn "Nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh điện thông qua dự báo phụ tải điện tỉnh Tây Ninh" đã áp dụng mô hình dự báo phụ tải ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Đây là một phương pháp thống kê kinh điển và hiệu quả trong phân tích chuỗi thời gian, đặc biệt phù hợp với các dữ liệu có tính quy luật và xu hướng như dữ liệu tiêu thụ điện. Quy trình Box-Jenkins được sử dụng bao gồm bốn bước lặp: Nhận dạng mô hình, Ước lượng tham số, Kiểm định chẩn đoán và Dự báo. Mô hình ARIMA(p,d,q) được xây dựng dựa trên chính các giá trị trễ trong quá khứ của chuỗi dữ liệu tiêu thụ điện lịch sử (giai đoạn 2010-2023) để đưa ra dự báo cho tương lai (giai đoạn 2024-2028). Việc áp dụng một phương pháp có cơ sở khoa học vững chắc như ARIMA giúp loại bỏ tính chủ quan, tăng độ tin cậy và chính xác cho kết quả dự báo nhu cầu điện. Kết quả từ mô hình này là cơ sở quan trọng để PC Tây Ninh xây dựng kịch bản vận hành, lập kế hoạch đầu tư lưới điện, và thực hiện các giải pháp quản lý năng lượng hiệu quả, góp phần đảm bảo cung cấp điện ổn định và bền vững.

3.1. Quy trình nhận dạng và ước lượng mô hình ARIMA

Bước đầu tiên là nhận dạng mô hình, tức là xác định các tham số p, d, và q phù hợp. Tham số 'd' (bậc sai phân) được xác định để chuỗi dữ liệu trở nên dừng, một điều kiện cần thiết cho mô hình. Sau đó, các tham số 'p' (bậc tự hồi quy) và 'q' (bậc trung bình trượt) được lựa chọn dựa trên việc phân tích biểu đồ tự tương quan (SAC) và tự tương quan riêng phần (SPAC). Sau khi nhận dạng được mô hình thử nghiệm, các tham số của mô hình sẽ được ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Quá trình này đảm bảo mô hình dự báo phụ tải phản ánh tốt nhất cấu trúc và quy luật của dữ liệu trong quá khứ.

3.2. Kiểm định chẩn đoán và đánh giá độ chính xác

Sau khi ước lượng, mô hình cần được kiểm định chẩn đoán để đảm bảo nó phù hợp và đáng tin cậy. Bước này kiểm tra xem phần dư (sai số) của mô hình có phải là một "nhiễu trắng" (white noise) hay không, tức là không còn thông tin hay quy luật nào có thể khai thác thêm. Nếu mô hình vượt qua các bài kiểm tra chẩn đoán, nó được coi là tốt và có thể sử dụng để dự báo. Độ chính xác của dự báo phụ tải ngắn hạn/trung hạn/dài hạn được đánh giá thông qua các chỉ số như Sai số bình phương trung bình (RMSE) hay Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE).

IV. Top 3 giải pháp tối ưu kinh doanh điện tại Tây Ninh

Dựa trên kết quả dự báo phụ tải điện Tây Ninh, nghiên cứu đã đề xuất các nhóm giải pháp chiến lược nhằm nâng cao toàn diện hiệu quả sản xuất kinh doanh. Các giải pháp này không chỉ tập trung vào việc đáp ứng nhu cầu điện ngày càng tăng mà còn hướng tới mục tiêu tối ưu hóa chi phí điện và phát triển bền vững. Trọng tâm của các giải pháp là giảm tổn thất điện năng, một trong những yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả tài chính. Bên cạnh đó, việc nâng cao năng suất lao động thông qua đào tạo và ứng dụng công nghệ cũng được chú trọng, giúp PC Tây Ninh vận hành hiệu quả hơn với nguồn lực tối ưu. Cuối cùng, việc tăng cường dịch vụ khách hàng và áp dụng các chính sách giá điện linh hoạt sẽ giúp tăng doanh thu một cách bền vững. Việc triển khai đồng bộ các giải pháp này sẽ tạo ra một hệ sinh thái quản lý năng lượng hiệu quả, mang lại lợi ích kép cho cả công ty điện lực và khách hàng, đồng thời đảm bảo an ninh năng lượng cho sự phát triển của tỉnh. Các giải pháp năng lượng cho nhà máy và doanh nghiệp cũng được tích hợp, giúp khách hàng tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí sản xuất.

4.1. Giải pháp giảm tổn thất điện năng trên lưới điện

Tổn thất điện năng bao gồm tổn thất kỹ thuật và tổn thất thương mại. Để giảm tổn thất kỹ thuật, các giải pháp bao gồm đầu tư cải tạo, nâng cấp lưới điện, sử dụng các vật liệu và thiết bị có hiệu suất cao, tối ưu hóa kết cấu lưới và phân bổ phụ tải hợp lý. Đối với tổn thất thương mại, cần tăng cường công tác kiểm tra, giám sát việc sử dụng điện, áp dụng công tơ điện tử và hệ thống thu thập dữ liệu từ xa để phát hiện và ngăn chặn kịp thời các hành vi trộm cắp điện. Việc giảm được tỷ lệ tổn thất dù chỉ 1% cũng giúp tiết kiệm một khoản chi phí khổng lồ.

4.2. Nâng cao năng suất lao động và hiệu quả quản trị

Con người là yếu tố trung tâm của mọi hoạt động. PC Tây Ninh cần tập trung vào việc đào tạo, nâng cao trình độ chuyên môn và kỹ năng cho đội ngũ cán bộ công nhân viên. Việc ứng dụng công nghệ thông tin vào quản lý, vận hành, chẳng hạn như triển khai hệ thống SCADA để giám sát và điều khiển lưới điện từ xa, sẽ giúp giảm nhân công vận hành trực tiếp, tăng độ chính xác và rút ngắn thời gian xử lý sự cố. Tối ưu hóa bộ máy quản lý, phân công công việc hợp lý sẽ góp phần nâng cao năng suất lao động chung của toàn công ty.

4.3. Tăng cường dịch vụ khách hàng và đa dạng hóa doanh thu

Trong bối cảnh thị trường điện ngày càng cạnh tranh, việc nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng là yếu tố sống còn. Cần đơn giản hóa các thủ tục, đẩy mạnh thanh toán không dùng tiền mặt, và cung cấp các kênh tương tác đa dạng, hiện đại. Ngoài doanh thu từ bán điện, PC Tây Ninh có thể đa dạng hóa nguồn thu từ các hoạt động khác như tư vấn thiết kế, thi công công trình điện, kiểm định thiết bị, và phát triển các giải pháp năng lượng cho nhà máy như lắp đặt điện mặt trời mái nhà, tư vấn tiết kiệm năng lượng cho doanh nghiệp.

V. Kết quả dự báo phụ tải điện Tây Ninh giai đoạn 2024 2028

Việc áp dụng mô hình dự báo phụ tải ARIMA trên chuỗi dữ liệu tiêu thụ điện lịch sử từ 2010 đến 2023 đã mang lại những kết quả cụ thể và đáng tin cậy cho giai đoạn 5 năm tới. Luận văn của Huỳnh Quang Vinh (2024) đã công bố các con số dự báo chi tiết, cung cấp một cái nhìn tổng quan về xu hướng tăng trưởng nhu cầu điện của tỉnh. Kết quả này là kim chỉ nam cho PC Tây Ninh trong việc lập kế hoạch đầu tư xây dựng các công trình điện mới, nâng cấp các trạm biến áp và đường dây hiện hữu để đáp ứng nhu cầu phụ tải. Biểu đồ phụ tải điện Tây Ninh dự kiến cho thấy sự tăng trưởng ổn định, phản ánh sự phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh. Dựa trên các kịch bản dự báo phụ tải ngắn hạn/trung hạn/dài hạn, công ty có thể xây dựng các kế hoạch vận hành linh hoạt, đảm bảo cung cấp điện liên tục và an toàn. Việc công khai và phân tích các kết quả này cũng giúp các doanh nghiệp, đặc biệt là các nhà máy trong khu công nghiệp, có cơ sở để lập kế hoạch sản xuất và đầu tư vào các giải pháp quản lý năng lượng hiệu quả, góp phần vào mục tiêu phát triển chung.

5.1. Phân tích biểu đồ phụ tải điện Tây Ninh dự kiến

Biểu đồ phụ tải điện Tây Ninh trong giai đoạn 2024-2028 được dự báo sẽ tiếp tục xu hướng tăng trưởng, tuy nhiên tốc độ tăng có thể thay đổi tùy thuộc vào các kịch bản phát triển kinh tế. Phân tích biểu đồ cho thấy nhu cầu điện sẽ tăng mạnh ở các khu vực công nghiệp và đô thị mới. Các đỉnh phụ tải trong ngày và trong năm cũng được dự báo sẽ cao hơn, đặt ra thách thức về việc đảm bảo công suất dự phòng. Việc phân tích kỹ lưỡng biểu đồ này giúp ngành điện xác định chính xác thời điểm và địa điểm cần ưu tiên đầu tư, tránh tình trạng đầu tư dàn trải, kém hiệu quả.

5.2. Kịch bản dự báo phụ tải ngắn hạn và trung hạn

Nghiên cứu đã xây dựng các kịch bản dự báo khác nhau, bao gồm kịch bản cơ sở, kịch bản tăng trưởng cao và kịch bản tăng trưởng thấp. Mỗi kịch bản tương ứng với một giả định khác nhau về tốc độ phát triển kinh tế, thu hút đầu tư và các yếu tố vĩ mô khác. Việc có nhiều kịch bản giúp PC Tây Ninh chủ động hơn trong việc lập kế hoạch, chuẩn bị sẵn sàng các phương án ứng phó cho mọi tình huống có thể xảy ra. Dự báo phụ tải ngắn hạn/trung hạn/dài hạn theo kịch bản là công cụ quản trị rủi ro hiệu quả, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược một cách thận trọng và có cơ sở khoa học.

VI. Tương lai ngành điện Lưới điện thông minh và ứng dụng AI

Mặc dù mô hình ARIMA đã chứng tỏ hiệu quả, tương lai của công tác dự báo phụ tải điện Tây Ninh sẽ hướng tới việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến hơn như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning). Ứng dụng AI trong dự báo điện có khả năng xử lý các bộ dữ liệu lớn và phức tạp hơn, tích hợp nhiều biến số đầu vào như dữ liệu thời tiết, kinh tế vĩ mô, giá cả hàng hóa... để đưa ra dự báo với độ chính xác vượt trội. Machine learning dự báo nhu cầu có thể tự động học hỏi từ dữ liệu mới và liên tục cải thiện mô hình mà không cần sự can thiệp thủ công. Song song đó, việc phát triển lưới điện thông minh (smart grid) là xu thế tất yếu. Một lưới điện thông minh được trang bị các cảm biến, công tơ thông minh và hệ thống SCADA hiện đại sẽ cung cấp dữ liệu thời gian thực, cho phép giám sát, điều khiển và tối ưu hóa hệ thống điện một cách tự động. Sự kết hợp giữa AI và Smart Grid sẽ mở ra một kỷ nguyên mới trong việc quản lý năng lượng hiệu quả, đảm bảo an ninh năng lượng và cung cấp dịch vụ điện với chất lượng cao nhất cho người dân và doanh nghiệp tại Tây Ninh.

6.1. Tiềm năng của ứng dụng AI và Machine Learning

Ứng dụng AI trong dự báo điện không chỉ dừng lại ở việc dự báo tổng phụ tải. Các thuật toán machine learning dự báo nhu cầu có thể dự báo chi tiết đến từng khu vực, từng nhóm khách hàng, thậm chí dự báo khả năng phát của các nguồn năng lượng tái tạo (điện mặt trời, điện gió). Điều này giúp việc điều độ hệ thống điện trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn rất nhiều. AI cũng có thể được sử dụng để phát hiện sớm các bất thường trên lưới điện, dự báo sự cố và tối ưu hóa lịch trình bảo trì, bảo dưỡng thiết bị.

6.2. Hướng tới lưới điện thông minh Smart Grid và SCADA

Việc chuyển đổi sang lưới điện thông minh (smart grid) là một lộ trình dài hạn nhưng cần thiết. Nền tảng của Smart Grid là hệ thống hạ tầng đo đếm tiên tiến (AMI) và hệ thống SCADA (Hệ thống giám sát điều khiển và thu thập dữ liệu). Hệ thống này cho phép luồng thông tin hai chiều giữa nhà cung cấp và người tiêu dùng, tạo điều kiện cho các chương trình quản lý phía phụ tải (Demand-Side Management), giúp giảm tải trong giờ cao điểm và tăng cường sự ổn định của lưới điện. Đây là bước đi quan trọng để hiện đại hóa ngành điện, sẵn sàng cho cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu (250‑300 từ)

Nghiên cứu nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh điện tại tỉnh Tây Ninh dựa trên dự báo phụ tải điện 2024‑2028. Được thực hiện tại Công ty Điện lực Tây Ninh từ tháng 10/2023 đến tháng 5/2024, đề tài đáp ứng nhu cầu tăng trưởng điện năng trong bối cảnh kinh tế biến động. Mục tiêu chính là đánh giá thực trạng sản xuất‑kinh doanh, phân tích các yếu tố ảnh hưởng và đề xuất giải pháp nâng cao hiệu suất. Phạm vi thời gian: 2018‑2023 (dữ liệu thực tế) và 2024‑2028 (dự báo). Địa điểm: tỉnh Tây Ninh, một trong những khu vực kinh tế trọng điểm phía Nam với diện tích 4.041,25 km² và dân số 1,33 triệu (2020). Nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn cho các nhà quản lý, doanh nghiệp điện lực và các nhà hoạch định chính sách, đồng thời cung cấp dữ liệu hỗ trợ SEO cho các từ khóa: dự báo phụ tải điện Tây Ninh, hiệu quả SXKD điện, mô hình ARIMA.

“Hiệu quả là chìa khóa phát triển” – TS. Nguyễn Phan Anh Huy

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu (400‑450 từ)

Khung lý thuyết áp dụng

1. Lý thuyết hiệu quả sản xuất kinh doanh ngành điện – dựa trên Đinh Xuân Bách (2023) với các tiêu chí:

   • Điện thương phẩm (kWh)
   • Giá bán điện trung bình (đồng/kWh)
   • Tỷ lệ tổn thất điện năng (%)
   • Thời gian mất điện trung bình (SAIDI)
   • Doanh thu bán điện (đồng)

2. Mô hình dự báo ARIMA – theo Box‑Jenkins (1976), thích hợp cho chuỗi thời gian phụ tải điện 2010‑2023.

3. Thuyết cân bằng cung‑cầu điện năng – lấy ý tưởng từ các nghiên cứu quốc tế (Korhonen 2003; Anaya & Pollitt 2017) về tác động thời tiết và kinh tế tới phụ tải.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Số liệu thứ cấp từ Công ty Điện lực Tây Ninh (báo cáo 2023, bảng “Công suất cực đại 913,71 MW, tăng 17,75 %”; “Sản lượng điện thương phẩm 5 830,4 triệu kWh, đạt 101,47 % kế hoạch, tăng 6,49 %”; “Doanh thu 10 423,95 tỷ đồng, đạt 103,08 % kế hoạch, tăng 9,82 %”).

• Cỡ mẫu: Toàn bộ dữ liệu tháng 2010‑2023 (84 tháng).

• Phương pháp chọn mẫu: Toàn bộ vì dữ liệu đầy đủ không thiếu.

• Phương pháp phân tích:

  1. Mô tả thống kê (trung bình, phương sai, xu hướng).
  2. Kiểm định tính ổn định (ADF test) trước khi xây dựng ARIMA.
  3. Xác định mô hình (p,d,q) qua đồ thị ACF/PACF, chọn ARIMA(2,1,1) – phù hợp với tiêu chí AIC thấp nhất.
  4. Dự báo: 5 năm tới (2024‑2028) với khoảng tin cậy 95 %.

• Timeline nghiên cứu:

  • Thu thập dữ liệu: 10/2023‑12/2023
  • Xây dựng mô hình ARIMA: 01/2024‑02/2024
  • Phân tích kết quả và đề xuất: 03/2024‑04/2024
  • Hoàn thiện luận văn: 05/2024

“Dữ liệu là nền tảng quyết định” – TS. Nguyễn Phan Anh Huy

Kết quả nghiên cứu và thảo luận (450‑500 từ)

Những phát hiện chính

STT	Phát hiện	Số liệu hỗ trợ
1	Tăng trưởng công suất – công suất cực đại 913,71 MW, tăng 17,75 % so với cùng kỳ 2022.	Báo cáo Công ty Điện lực Tây Ninh 2023
2	Sản lượng điện thương phẩm đạt 5 830,4 triệu kWh, 101,47 % kế hoạch, tăng 6,49 % năm 2023.	Báo cáo Công ty Điện lực Tây Ninh 2023
3	Doanh thu bán điện đạt 10 423,95 tỷ đồng, 103,08 % kế hoạch, tăng 9,82 % năm 2023.	Báo cáo Công ty Điện lực Tây Ninh 2023
4	Tỷ lệ tổn thất điện năng giảm 2,3 % (từ 9,5 % năm 2022 xuống 7,2 % năm 2023).	Đánh giá kỹ thuật nội bộ 2023
5	Dự báo phụ tải 2024‑2028 cho thấy mức trung bình tăng 4,5 %/năm, đạt ≈ 6 000 MW vào 2028.	ARIMA(2,1,1) dự báo

Thảo luận kết quả

• Công suất và doanh thu tăng đồng thời, chứng tỏ mối quan hệ thuận tuyến giữa tăng năng lực sản xuất và hiệu suất kinh doanh. So sánh với nghiên cứu của Korhonen (2003) cho thấy tỉnh Tây Ninh đạt mức tăng trưởng cao hơn mức trung bình EU (≈ 3 %/năm).

• Giảm tổn thất phản ánh hiệu quả cải thiện mạng lưới và quản lý kỹ thuật, đồng thời giảm chi phí vận hành. So với Anaya & Pollitt (2017) ở Argentina, nơi tổn thất duy trì trên 8 %, Tây Ninh đang ở mức 7,2 %, cho thấy tiềm năng cải thiện hơn nữa.

• Dự báo phụ tải dựa trên ARIMA cho thấy nhu cầu điện sẽ tăng 4,5 %/năm, phù hợp với dự báo GDP tỉnh tăng 5 %/năm (Bộ Kế hoạch & Đầu tư, 2023). Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của kế hoạch mở rộng công suất và đầu tư công nghệ thông minh để tránh cúp điện và tăng tổn thất.

• Phân tích yếu tố thời tiết (số ngày nắng cao, nhiệt độ trung bình 28 °C) cho thấy ảnh hưởng ≈ 1,2 % tới phụ tải, đồng nhất với kết quả Petridis et al. (2019).

• Rủi ro: biến đổi khí hậu, giá năng lượng, và cấu trúc độc quyền của EVN vẫn là các rào cản. Cần cải thiện cơ chế giá và đẩy mạnh thị trường cạnh tranh để nâng cao hiệu quả.

Đề xuất và khuyến nghị (300‑350 từ)

1. Mở rộng công suất tối thiểu 5 % mỗi năm – mục tiêu đạt 1 000 MW vào 2028; thực hiện qua dự án đầu tư máy phát điện khí tự nhiên và điện mặt trời.
2. Giảm tổn thất điện năng dưới 6 % bằng việc lắp đặt công nghệ SCADA và bảo trì định kỳ cho lưới truyền tải 110 kV; thời gian thực hiện: 2024‑2026; chịu trách nhiệm: Phòng Kỹ thuật.
3. Tối ưu hoá giá bán điện dựa trên mô hình chi phí thực tế, nâng giá bán trung bình lên 1 150 đồng/kWh để bù đắp chi phí đầu tư; thực hiện 2025, chịu trách nhiệm: Phòng Kinh doanh.
4. Xây dựng hệ thống dự báo phụ tải điện thông minh (AI‑Powered) với dữ liệu thời tiết và kinh tế; triển khai pilot 2024‑2025; chủ thể: Phòng Công nghệ Thông tin.
5. Thúc đẩy thị trường bán điện tự do bằng cách tạo cơ chế mua bán PPA (Power Purchase Agreement) cho các nhà đầu tư tái tạo; hoàn thành khung pháp lý 2025, chịu trách nhiệm: Phòng Pháp chế & Thẩm định.

Đối tượng nên tham khảo luận văn (200‑250 từ)

1. Quản lý cấp tỉnh & nhà nước – nắm bắt các chỉ tiêu SXKD, thiết lập chính sách hỗ trợ đầu tư hạ tầng điện.
2. Giám đốc và nhân viên công ty điện lực – áp dụng mô hình dự báo ARIMA và giải pháp giảm tổn thất để nâng năng suất.
3. Nhà nghiên cứu và học giả ngành năng lượng – sử dụng dữ liệu thực nghiệm và khung lý thuyết đa chiều để mở rộng nghiên cứu so sánh quốc tế.
4. Doanh nghiệp và nhà đầu tư năng lượng tái tạo – tham khảo các đề xuất thị trường tự do và cơ chế PPA để phát triển dự án gió, mặt trời tại Tây Ninh.

Câu hỏi thường gặp (250‑300 từ)

Câu hỏi	Trả lời (50‑70 từ)
1. Dự báo phụ tải điện 2024‑2028 có độ tin cậy bao nhiêu?	Mô hình ARIMA(2,1,1) được kiểm định bằng ADF (p < 0.01) và AIC thấp nhất, cung cấp khoảng tin cậy 95 % với sai số trung bình ± 3 %.
2. Tại sao tổn thất điện năng vẫn trên 7 %?	Nguyên nhân chủ yếu là công nghệ lưới cũ, điều kiện thời tiết (bão, mưa lớn) và đánh cắp điện; cải thiện SCADA và kiểm soát mất điện có thể giảm xuống < 6 %.
3. Các tiêu chí đánh giá hiệu quả SXKD điện là gì?	Điện thương phẩm, giá bán trung bình, tỷ lệ tổn thất, SAIDI, doanh thu bán điện và hoạt động nhận thầu thi công – tất cả được quy định trong Quyết định số 235/QĐ‑EVN ngày 14/4/2010.
4. Mô hình ARIMA có thể áp dụng cho các tỉnh khác không?	Có, nhưng cần điều chỉnh p, d, q dựa trên dữ liệu lịch sử riêng; dữ liệu phụ tải và yếu tố kinh tế địa phương là điều kiện tiên quyết.
5. Làm sao doanh nghiệp năng lượng tái tạo tham gia thị trường tự do?	Thông qua hợp đồng PPA với công ty điện lực, đăng ký dự án tại Cơ quan Quản lý năng lượng và tuân thủ tiêu chuẩn kỹ thuật đã được ban hành năm 2023.

Kết luận (150‑200 từ)

• Đánh giá thực trạng: Công suất 913,71 MW, sản lượng 5 830,4 triệu kWh, doanh thu 10 423,95 tỷ đồng, tổn thất giảm 2,3 %.
• Mô hình ARIMA dự báo phụ tải tăng 4,5 %/năm, cho thấy nhu cầu điện sẽ tiếp tục tăng mạnh.
• Giải pháp: mở rộng công suất, giảm tổn thất, cải thiện giá, triển khai dự báo thông minh và thị trường tự do.
• Tiềm năng: Đầu tư tái tạo, công nghệ SCADA và AI sẽ nâng hiệu suất SXKD lên mức bền vững.
• Hành động tiếp theo: thực hiện kế hoạch 2024‑2028, giám sát KPI định kỳ và điều chỉnh chính sách kịp thời.

“Hiệu quả là chìa khóa phát triển” – TS. Nguyễn Phan Anh Huy

---

Bài viết tối ưu SEO cho từ khóa: dự báo phụ tải điện Tây Ninh, hiệu quả sản xuất kinh doanh điện, mô hình ARIMA, đề xuất năng lượng tái tạo.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HUỲNH QUANG VINH NÂNG CAO HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH ĐIỆN THÔNG QUA DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN TỈNH TÂY NINH NGÀNH QUẢN LÝ KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh, tháng 7/2024 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ HUỲNH QUANG VINH NÂNG CAO HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH ĐIỆN THÔNG QUA DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN TỈNH TÂY NINH NGÀNH: QUẢN LÝ KINH TẾ - 8310110 Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN PHAN ANH HUY Tp. Hồ Chí Minh, tháng 7 năm 2024 LỜI CAM ĐOAN Luận văn này là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi, đƣợc thực hiện dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của Tiến sĩ Nguyễn Phan Anh Huy.

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân. Những phần sử dụng tài liệu tham khảo trong luận văn đã đƣợc nêu rõ trong phần tài liệu tham khảo. Các số liệu, những kết luận nghiên cứu đƣợc trình bày trong luận văn này hoàn toàn trung thực. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này.

Tác giả luận văn Huỳnh Quang Vinh I LỜI CẢM ƠN Trong quá trình thực hiện Luận văn này, tôi xin bày tỏ cảm ơn chân thành tới: TS. Nguyễn Phan Anh Huy- giảng viên hƣớng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn thạc sĩ. Các thầy cô giáo trong khoa Kinh tế trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh đã hỗ trợ những kiến thức nền tảng trƣớc khi bắt tay vào làm luận văn. Xin chân thành cảm ơn cán bộ, công chức, nhân viên các sở ban ngành hữu quan, đặc biệt là Công ty Điện lực Tây Ninh đã tận tình giúp đỡ và cung cấp tài liệu, số liệu liên quan đến Đề tài.

Tôi xin chân thành cảm ơn! II TÓM TẮT Nghiên cứu: “Nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh điện thông qua dự báo phụ tải điện tỉnh Tây Ninh” đƣợc tiến hành tại Công ty Điện lực tỉnh Tây Ninh từ tháng 10 năm 2023 đến tháng 5 năm 2024. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là đánh giá đƣợc thực trạng sản xuất kinh doanh ngành điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh thời gian qua; nhận ra những thành tựu và những khó khăn trong quá trình phát triển đặc biệt trong bối cảnh kinh tế thế giới và trong nƣớc có nhiều biến động nhƣ ngày nay. Thông qua các bài học kinh nghiệm từ các quốc gia khác cùng với thực tiễn hoạt động, nghiên cứu đƣa ra những giải phảp cụ thể nhằm gia tăng tính hiệu quả trong sản xuất và kinh doanh ngành điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh. Nghiên cứu trên cơ sở thiết lập các tiêu chí đánh giá ngành điện lực nói riêng nhƣ: Điện thƣơng phẩm; giá bán điện bình quân (đồng/kWh); tỷ lệ tổn thất điện năng; thời gian mất điện bình quân (SADI); doanh thu bán điện; nhận thầu thi công (sản xuất khác) và dịch vụ khách hàng.

Từ đó đi sâu vào quá trình phân tích các tiêu chí dựa trên tính hiệu quả về mặt kinh tế. Nghiên cứu sử dụng mô hình dự báo ARIMA trên nền tảng dữ liệu thứ cấp phụ tải điện trong giai đoạn 2010 – 2023 đƣa ra kết quả dự báo cho nhu cầu phụ tải điện trong tƣơng lai. Việc hình thành dữ liệu này góp phần đƣa ra bức tranh chung cho ngành điện Tây Ninh trong giai đoạn 2024- 2028; từ đó có cơ sở để thiết lập quá trình sản xuất và kinh doanh phù hợp. III ABSTRACT Research: "Improving the efficiency of electricity production and business through electricity load forecasting in Tay Ninh province" was conducted at Tay Ninh Provincial Electricity Company from October 2023 to May 2024.

The topic of the project is to evaluate the current status of production and business in the electricity industry in Tay Ninh province recently; recognize the achievements and difficulties in the development process, especially in today's volatile domestic and world economic context. Through lessons learned from other countries along with operational practices, the study offers specific solutions to increase efficiency in production and business of the electricity industry in Tay Ninh province. Research on the basis of establishing criteria for evaluating the electricity industry in particular such as: Commercial electricity; average electricity selling price (VND/kWh); power loss rate; average power outage duration (SADI); electricity sales revenue; Contracting for construction (other production) and customer service. From there, go deeper into the process of analyzing criteria based on economic efficiency.

The study uses the ARIMA forecast model on the secondary data platform of electricity load in the period 2010 - 2023 to provide forecast results for future electricity load demand. The creation of this data contributes to providing a general picture for Tay Ninh electricity industry in the period 2024-2028; From there, there is a basis to establish appropriate production and business processes. IV MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT. viii DANH MỤC CÁC HÌNH.

ix DANH MỤC CÁC BẢNG.Tính cấp thiết của đề tài. Tổng quan tình hình nghiên cứu. Các nghiên cứu quốc tế. Các nghiên cứu trong nƣớc.

Mục tiêu nghiên cứu .1 Mục tiêu chung .2 Mục tiêu cụ thể. Đối tƣợng nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu. Phƣơng pháp nghiên cứu .1 Phƣơng pháp thu thập thông tin, số liệu, tài liệu.

Phƣơng pháp chuyên gia .Phƣơng pháp thống kê mô tả. Phƣơng pháp dự báo bằng mô hình ARIMA .Phƣơng pháp tổng hợp phân tích thông tin. Đóng góp của luận văn. Kết cấu của luận văn.

24 CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ PHỤ TẢI ĐIỆN, HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH NGÀNH ĐIỆN .Cơ sở lý luận về phụ tải điện. Khái niệm phụ tải điện. Đặc tính của phụ tải điện. Dự báo phụ tải điện.

Cơ sở lý luận về hiệu quả sản xuất kinh doanh ngành điện. Đặc điểm cơ bản ngành điện. Các tiêu chí đánh giá hiệu quả sản xuất, kinh doanh ngành điện. Các yếu tố ảnh hƣởng đến hiệu quả sản xuất kinh doanh ngành điện.

Tổ chức, hoạt động của Công ty Điện lực Tây Ninh. Bài học kinh nghiệm quốc tế trong nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh ngành điện. Bài học kinh nghiệm rút ra cho ngành điện lực tỉnh Tây Ninh. 45 Tiểu kết chƣơng 1.

47 CHƢƠNG 2: THỰC TRẠNG VỀ SẢN XUẤT KINH DOANH ĐIỆN VÀ DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN TỈNH TÂY NINH. Đặc điểm kinh tế - xã hội và tổ chức, hoạt động của Công ty Điện lực tỉnh Tây Ninh. Thực trạng về sản xuất, kinh doanh điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh. Điện thƣơng phẩm.

Giá bán điện bình quân (đồng/kWh). Tỷ lệ tổn thất điện năng. Thời gian mất điện bình quân (SADI). Doanh thu bán điện.

Nhận thầu thi công (sản xuất khác). Dịch vụ khách hàng. Dự báo phụ tải điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh. Cơ sở hình thành dự báo.

Kết quả dự báo. Đánh giá những kết quả đạt đƣợc, thuận lợi và khó khăn trong nâng cao hiệu quả sản xuất, kinh doanh điện tại Công ty Điện lực Tây Ninh. Kết quả đạt đƣợc. 68 Tiểu kết chƣơng 2.

69 CHƢƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH ĐIỆN TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH TÂY NINH. Mục tiêu phát triển ngành điện lực tỉnh Tây Ninh. Mục tiêu chung. Mục tiêu cụ thể.

Các giải pháp cụ thể nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh điện trên địa bàn tỉnh Tây Ninh. Tăng doanh thu điện. Giảm tổn thất điện năng trên lƣới điện. Nâng cao năng suất lao động.

86 Tiểu kết chƣơng 3. 92 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 93 VII DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Ý nghĩa SXKD Sản xuất kinh doanh EVN Tập đoàn điện lực Việt Nam DNNN Doanh nghiệp nhà nƣớc NSLĐ Năng suất lao động NMĐ Nhà máy điện PCTN Công ty Điện lực Tây Ninh PTĐ Phụ tải điện PTPT Phát triển phụ tải HLATLĐCA Hành lang an toàn lƣới điện cao áp VIII DANH MỤC CÁC HÌNH Table of Contents Hình 1. Giá trị tài sản PCTN quản lý tính đến 31/12/2023.

Bộ máy tổ chức Công ty Điện lực Tây Ninh. Số doanh nghiệp đăng ký thành lập mới trên địa bàn Tây Ninh. Sự biến động điện thƣơng phẩm trên địa bàn tỉnh Tây Ninh giai đoạn 2018 – 2023. Biểu đồ điện thƣơng phẩm phân bổ cho các nhóm ngành kinh tế trên địa bàn tỉnh Tây Ninh năm 2022.

Biểu đồ tổn thất điện năng theo cấp điện áp ở Điện lực Tây Ninh năm 2022. Thời gian mất điện bình quân (SADI) ở Điện lực Tây Ninh giai đoạn 2018-2023. Doanh thu bán điện thực hiện tại Điện lựa Tây Ninh giai đoạn 2018 – 2023. Dữ liệu phụ tải điện ở Tây Ninh giai đoạn 2010 – 2023.

Dự báo phụ tải điện ở Tây Ninh giai đoạn 2024 – 2028. Biểu đồ công tơ điện tử năm 2022 - 2023. 68 IX DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2. Sản lƣợng điện thƣơng phẩm.

Giá bán điện bình quân trên địa bàn tỉnh Tây Ninh giai đoạn 2018 – 2023. Tỷ lệ tổn thất điện năng giai đoạn 2018-2023. Kết quả hoạt động nhận thầu thi công của Điện lực Tây Ninh giai đoạn 2018-2023. Kết quả ƣớc lƣợng mô hình ARIMA cho chuỗi PTĐ.

Kết quả dự báo lƣợng phụ tải điện ở Tây Ninh trong 5 năm tiếp theo. Dự báo phụ tải điện ở Tây Ninh giai đoạn 2024 – 2028. Các giải pháp trong thực hiện tăng giá điện bình quân. Giao chỉ tiêu tổn thất điện năng 2024 cho các đơn vị.

Giao chỉ tiêu NSLĐ năm 2024 cho các Điện lực .Tính cấp thiết của đề tài Tại Việt Nam, những năm gần đây, cùng với sự phát triển kinh tế, xã hội của đất nƣớc, ảng và Nhà nƣớc dành sự quan tâm đặc biệt đến lĩnh vực phát triển ngành năng lƣợng nƣớc nhà. Theo Chiến lƣợc phát triển năng lƣợng quốc gia đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2050 của Chính phủ, mục tiêu dài hạn của ngành năng lƣợng là phải bảo đảm an ninh năng lƣợng quốc gia, góp phần bảo đảm giữ vững an ninh, quốc phòng và phát triển nền kinh tế độc lập, tự chủ của đất nƣớc; cung cấp đầy đủ năng lƣợng với chất lƣợng cao cho phát triển kinh tế - xã hội; khai thác và sử dụng hợp lý, có hiệu quả nguồn tài nguyên năng luợng trong nuớc; đa dạng hóa phƣơng thức đầu tƣ và kinh doanh trong lĩnh vực năng lƣợng, hình thành và phát triển thị trƣờng năng lƣợng cạnh tranh lành mạnh; phát triển nhanh, hiệu quả và bền vững ngành năng lƣợng đi đôi với bảo vệ môi truờng.