Luận án tiến sĩ về kịch bản nguồn điện hướng tới nền kinh tế carbon thấp tại Việt Nam đến năm 2030

Luận án tiến sĩ phân tích kịch bản nguồn điện tại Việt Nam, hướng tới nền kinh tế carbon thấp đến năm 2030, góp phần phát triển bền vững.

Chuyên ngành

Kỹ thuật điện

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2019

209
1
0

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN TÀI LIỆU

3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

4. CHƯƠNG 4: DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN VÀ PHÂN TÍCH PHỤ TẢI

5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG KỊCH BẢN NGUỒN ĐIỆN

6. CHƯƠNG 6: TÍNH TOÁN CẤU TRÚC NGUỒN PHÁT TỐI ƯU

7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về nền kinh tế carbon thấp tại Việt Nam 2030

Nền kinh tế carbon thấp là một khái niệm quan trọng trong bối cảnh hiện nay, đặc biệt là khi Việt Nam đang hướng tới mục tiêu phát triển bền vững. Việc xây dựng kịch bản nguồn điện cho nền kinh tế này không chỉ giúp giảm thiểu phát thải carbon mà còn thúc đẩy sự phát triển của năng lượng tái tạo. Theo nghiên cứu, Việt Nam cần phải chuyển đổi từ các nguồn năng lượng truyền thống sang các nguồn năng lượng sạch hơn, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của nền kinh tế. Các chính sách năng lượng cần được thiết lập để hỗ trợ cho sự chuyển đổi này, bao gồm việc khuyến khích đầu tư vào công nghệ năng lượng mới và phát triển hệ thống điện thông minh.

II. Dự báo nhu cầu điện và công suất đỉnh đến năm 2030

Dự báo nhu cầu điện là một phần quan trọng trong việc xây dựng kịch bản nguồn điện. Nghiên cứu cho thấy nhu cầu điện của Việt Nam sẽ tăng mạnh trong những năm tới, với dự báo đạt khoảng 230.268 GWh vào năm 2030. Sử dụng mô hình kinh tế lượng, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố như thu nhập, dân số và số hộ gia đình có tác động lớn đến nhu cầu điện. Đồng thời, công suất đỉnh của hệ thống điện cũng được dự báo sẽ đạt khoảng 40.558 MW vào năm 2030. Điều này cho thấy sự cần thiết phải phát triển các nguồn điện năng lượng sạch để đáp ứng nhu cầu này.

III. Phân nhóm và dự báo đồ thị phụ tải giờ của hệ thống điện

Phân nhóm và dự báo đồ thị phụ tải giờ là một yếu tố quan trọng trong việc tối ưu hóa cấu trúc nguồn phát. Nghiên cứu đã phân loại đồ thị phụ tải thành 8 nhóm khác nhau, dựa trên các đặc điểm tiêu thụ trong các ngày lễ, ngày làm việc và ngày nghỉ. Việc này giúp xác định được các xu hướng tiêu thụ điện trong tương lai, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu cho năng lượng mặt trờinăng lượng gió. Các kịch bản xanh được đề xuất sẽ giúp giảm thiểu nhu cầu điện và tăng cường sử dụng năng lượng tái tạo.

IV. Đề xuất các kịch bản nguồn điện cho nền kinh tế carbon thấp

Nghiên cứu đã đề xuất bốn kịch bản nguồn điện, bao gồm: (1) Kịch bản Business As Usual (BAU), (2) Kịch bản Low Green (LG), (3) Kịch bản High Green (HG), và (4) Kịch bản Crisis. Hai kịch bản LG và HG được coi là những kịch bản xanh với sự tham gia cao của năng lượng tái tạo. Kịch bản Crisis được đưa ra nhằm dự đoán các tình huống không thuận lợi có thể xảy ra. Các kịch bản này không chỉ giúp giảm thiểu phát thải carbon mà còn tối ưu hóa chi phí phát điện, từ đó tạo ra một nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững của nền kinh tế.

V. Tính toán cấu trúc nguồn phát tối ưu và giảm phát thải CO2

Tính toán cấu trúc nguồn phát tối ưu là một phần quan trọng trong việc xây dựng kịch bản nguồn điện. Nghiên cứu đã sử dụng phần mềm LINDO để tối ưu hóa chi phí phát điện, với mục tiêu giảm thiểu tổng chi phí phát điện. Kết quả cho thấy, việc áp dụng các nguồn năng lượng tái tạo sẽ giúp giảm phát thải CO2 đáng kể. Cụ thể, lượng phát thải CO2 trong kịch bản HG thấp hơn kịch bản BAU từ 5,7% đến 27,1% vào năm 2030. Điều này chứng tỏ rằng việc chuyển đổi sang năng lượng sạch không chỉ có lợi cho môi trường mà còn mang lại lợi ích kinh tế cho quốc gia.

25/01/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 .23 xviii luan an 1. MỤC TIÊU VÀ NHIỆM VỤ NGHIÊN CỨU. Mục tiêu của nghiên cứu. Nhiệm vụ của nghiên cứu.

PHẠM VI NGHIÊN CỨU. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. ĐIỂM MỚI DỰ KIẾN. GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI.

PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG KỊCH BẢN PHÁT ĐIỆN. CÁC PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG KỊCH BẢN NĂNG LƯỢNG TRÊN THẾ GIỚI. Kịch bản năng lượng thế giới của International Energy Agency (IEA) 30 2. Kịch bản năng lượng thế giới của British Petroleum – Vương Quốc Anh 36 2.

Kịch bản điện năng của Pakistan. Kịch bản điện năng của Malaysia. Kịch bản điện năng của Thái Lan. PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG KỊCH BẢN PHÁT TRIỂN NGÀNH ĐIỆN CỦA VIỆN NĂNG LƯỢNG.

Phương pháp trực tiếp. Phương pháp gián tiếp. Phương pháp dự báo biểu đồ phụ tải. Kết quả dự báo nhu cầu điện.

PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG KỊCH BẢN PHÁT ĐIỆN CỦA LUẬN ÁN .60 xix luan an 2. Lưu đồ phương pháp. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2. DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN.

DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN GWH ĐẾN NĂM 2030. Các phương pháp dự báo điện năng tiêu thụ dài hạn. PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT CỦA LUẬN ÁN. Dự báo nhu cầu điện (GWh) đến năm 2030.

Dữ liệu đầu vào và kết quả. DỰ BÁO CÔNG SUẤT ĐỈNH PMAX CỦA HỆ THỐNG ĐIỆN ĐẾN NĂM 2030. Các phương pháp dự báo công suất đỉnh (Pmax) dài hạn. Phương pháp đề xuất của luận án.

Dữ liệu đầu vào và kết quả dự báo. PHÂN NHÓM VÀ DỰ BÁO ĐỒ THỊ PHỤ TẢI. Các phương pháp dự báo đồ thị phụ tải. Các phương pháp phân nhóm đồ thị phụ tải.

Phương pháp đề xuất của luận án. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG KỊCH BẢN VÀ CẤU TRÚC PHÁT ĐIỆN TỐI ƯU. XÂY DỰNG KỊCH BẢN.

Giá nhiên liệu trong tương lai: .128 xx luan an 4. Sự suy giảm nhu cầu tiêu thụ điện năng do sự xâm nhập thị trường của công nghệ chiếu sáng LED và các hệ thống năng lượng mặt trời PV lắp mái. Công suất phát điện từ năng lượng tái tạo. HÀM MỤC TIÊU VÀ RÀNG BUỘC.

Xây dựng hàm mục tiêu. Các ràng buộc của hàm mục tiêu. THU THẬP SỐ LIỆU ĐẦU VÀO. Dạng đồ thị phụ tải.

Công suất đặt cực đại của nhà máy điện. Công suất dự trữ của nhà máy điện. Hệ số phụ tải của nhà máy điện. Giới hạn khả năng thay đổi công suất phát giữa hai giờ liên tiếp.

Phát thải CO2 và giá bán CO2 trên thị trường. Chi phí quy dẫn. GIỚI THIỆU PHẦN MỀM LINDO. Công suất lắp đặt.

Sản lượng phát điện. Lượng phát thải CO2. Chi phí phát điện. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4.

TÓM TẮT – KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ .154 xxi luan an 5. Đóng góp về mặt khoa học:. Đóng góp về mặt thực tiễn: .160 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ xxii luan an DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT ADF : Augmented Dickey Fuller Kiểm định nghiệm đơn vị ADF AFOLU : Agriculture, Forestry and Ngành nông nghiệp, rừng và sử Other Land-Use dụng đất khác ANN : Artificial Neural Network Mạng nơ-ron nhân tạo ARIMA : AutoRegressive Integrated Mô hình tự hồi quy tích hợp Moving Average chuyển vị trung bình AVQ : Adaptive Vector Phương pháp lượng tử hóa vec- Quantization tơ tương hợp BAU : Business As Usual Kịch bản thương mại cơ sở BP : British Petroleum Tập đoàn xăng dầu Vương quốc Anh CCM : Clean Coal Maximum Kịch bản tối đa than sạch CDM : Clean Development Cơ chế phát triển sạch Mechanism COP21 : The 21st Conference of Hội nghị Liên hiệp quốc về Parties Biến đổi khí hậu CV : Critical value Giá trị tới hạn ĐNTP : Điện năng thương phẩm EE : Energy Efficiency Sử dụng năng lượng hiệu quả EEC : Energy Efficiency and Kịch bản bảo tồn và sử dụng Conservation năng lượng hiệu quả ET : Existing Technology Mô hình giả định công nghệ không đổi – Malaysia FCNN : Fuzzy Convolutional Neural Mô hình mạng nơ-ron tích chập Network mờ FDL : Follow the Leader xxiii luan an FFBP : Feed-Forward Back Mạng nơ-ron truyền thẳng lan Propagation truyền ngược FKM : Fuzzy K-means Kỹ thuật thống kê K-means mờ GA : Genetic Algorithm Giải thuật di truyền GDP : Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội GHG : Green-House Gas Khí nhà kính HC : Hierarchical Clustering Kỹ thuật phân tầng HG : High Green Kịch bản cắt giảm tối đa phát thải CO2 HSĐH : Hệ số đàn hồi IEA : International Energy Cơ quan năng lượng quốc tế Agency IMF : International Monetary Quỹ tiền tệ quốc tế Fund INN : Iterative Neural Network Mô hình mạng nơ-ron lặp IPCC : Intergovernmental Panel on Ủy ban liên Chính phủ về Biến Climate Change đổi khí hậu IRC : Iterative Refinement Kỹ thuật phân nhóm tinh lặp Clustering KM : K-means Phương pháp kỹ thuật thống kê K-means KB : Kịch bản LCE : Low-Carbon Economy Nền kinh tế Carbon thấp LEAP : Long-range Energy Mô hình quy hoạch thay thế Alternatives Planning nguồn năng lượng dài hạn system LG : Low Green Kịch bản cắt giảm tối thiểu phát thải CO2 xxiv luan an LINDO : Linear, INteractive, and Phần mềm tối ưu LINDO Discrete Optimiser LOLE : Loss Of Load Expectation Mất kỳ vọng tải MMNF : Min-Max Neuro-Fuzzy Mạng nơ-ron mờ cực đại – cực tiểu MRET : Australia’s Mandatory Chương trình mục tiêu bắt buộc Renewable Energy Target sử dụng năng lượng tái tạo NPV : Net Present Value Phương pháp phân tích chi phí Giá trị hiện tại thuần OECD : Organisation for Economic Tổ chức hợp tác và phát triển Co-operation and kinh tế Development PCA : Principal Component Phương pháp phân tích thành Analysis phần trọng số PDP : Power Development Quy hoạch phát triển nguồn Planning điện PN : Plus Nuclear Mô hình bổ sung năng lượng hạt nhân – Malaysia PNN : Probability Neural Mạng nơ-ron xác suất Networks P-P : Phillips-Peron Kiểm định Phillips-Peron PPP : Purchasing Power Parity Tỷ suất ngang giá thương mại PR : Plus Renewable Mô hình bổ sung năng lượng tái tạo – Malaysia PSF : Pattern Sequenced-based Mô hình dự báo hình dạng đồ Forecasting thị theo chuỗi tương đồng PV : Photo-Voltaic Quang điện xxv luan an PV-S : Plus PhotoVoltaic and Mô hình kết hợp năng lượng Storage mặt trời lắp mái và lưu trữ nhiệt – Malaysia QĐ-ĐTĐL : Quyết định – Điều tiết điện lực QĐ-TTg : Quyết định – Thủ tướng QHĐ VII : Quy hoạch điện VII QHĐ VII ĐC : Quy hoạch điện VII điều chỉnh RBF : Radial Basis Function Mạng nơ-ron với hàm cơ sở Network xuyên tâm REF : Reference Kịch bản tham chiếu – Pakistan RET : Renewable Energy Kịch bản tham gia của các công Technology nghệ năng lượng tái tạo RF : Random Forests Thuật toán khởi phát RF RNN : Recurrent Neural Network Mạng nơ-ron hồi quy SB : Stochastic Boosting Phân loại đồng bộ theo chuỗi thời gian SOM : Kohonen’s Self-Organising Phương pháp bản đồ tự sắp xếp Map Kohonen SRM : Structural Risk Nguyên lý tối giản rủi ro cấu Minimisation trúc SVC : Support Vector Clusting Phương pháp phân loại tập hợp bằng vec-tơ định hướng SVM : Support Vector Machine Thuật toán vector máy hỗ trợ TS : Trace Statistic Kiểm định thống kê vết TS VPCP : Văn phòng Chính phủ VQ : Vector Quantization Phương pháp lượng tử hóa vector WB : World Bank Ngân hàng thế giới xxvi luan an WEM : World Energy Model Mô hình mô phỏng năng lượng toàn cầu WEO : World Energy Outlook Mô hình dự báo nhu cầu năng lượng toàn cầu WNN : Weighted Nearest Neighbor Mô hình dự báo theo trọng số gần nhất xxvii luan an DANH SÁCH CÁC BẢNG BẢNG TRANG Bảng 2. Các giải pháp cắt giảm phát thải CO2 và hiệu quả dự kiến 39 Bảng 2.

Kết quả dự báo nhu cầu điện các Tổng công ty Điện lực trên cả nước theo QHĐ VII ĐC, phương án kịch bản thấp 56 Bảng 2. Kết quả dự báo nhu cầu điện các Tổng công ty Điện lực trên cả nước theo QHĐ VII ĐC, phương án kịch bản cơ sở. Kết quả dự báo nhu cầu điện các Tổng công ty Điện lực trên cả nước theo QHĐ VII ĐC, phương án kịch bản cao. Kết quả dự báo nhu cầu điện toàn quốc đến năm 2035, phương án thấp 57 Bảng 2.

Kết quả dự báo nhu cầu điện toàn quốc đến năm 2035, phương án cơ sở 57 Bảng 2. Kết quả dự báo nhu cầu điện toàn quốc đến năm 2035, phương án cao 57 Bảng 2. Công suất cực đại và công suất trung bình từng tháng theo các mốc năm dự báo 2020 – 2025 – 2030 – 2035 (đơn vị MW) 57 Bảng 2. Tốc độ tăng trưởng các phương án nhu cầu điện tương ứng tốc độ tăng trưởng các phương án tăng trưởng kinh tế, giai đoạn 2010 – 2030 58 Bảng 3.

Số hộ gia đình Việt Nam từ 1990 đến 2015, tính bởi hàm (3. Dự báo số hộ gia đình của Việt Nam trong tương lai (đơn vị: triệu hộ) 91 Bảng 3. Bảng tổng hợp dữ liệu đầu vào của mô hình dự báo đề xuất 93 Bảng 3. Kết quả biến đổi logarit tự nhiên cho các biến độc lập 94 Bảng 3.

Kết quả kiểm định tính dừng của chuỗi biến theo thời gian 95 Bảng 3. Kết quả kiểm định đồng liên kết 95 Bảng 3. Kết quả tính toán các hệ số của phương trình lần 1 96 Bảng 3. Kết quả tính toán các hệ số của phương trình lần 2 96 Bảng 3.

Kết quả tính toán các hệ số của phương trình lần 3 97 xxviii luan an Bảng 3. Tổng hợp số liệu dự báo đầu vào về dân số, thu nhập bình quân đầu người, và số hộ gia đình của Việt Nam qua các năm 2020, 2025, và 2030 98 Bảng 3. Kết quả dự báo nhu cầu điện trong tương lai của Việt Nam tương ứng với các kịch bản của số liệu đầu vào 98 Bảng 3. Dữ liệu quá khứ dùng để huấn luyện mạng đề xuất 109 Bảng 3.

Kịch bản cơ sở phát triển hệ thống điện 110 Bảng 3. Kịch bản cơ sở phát triển hệ thống điện 110 Bảng 3. Thông số đầu vào và kết quả huấn luyện 111 Bảng 3. Kết quả kiểm tra sai số của huấn luyện 111 Bảng 3.

Số liệu đầu vào 112 Bảng 3. Kết quả dự báo công suất nhu cầu đỉnh 𝑃𝑚𝑎𝑥 112 Bảng 3. Kết quả phân nhóm đồ thị phụ tải sau quá trình phân nhóm 120 Bảng 3. Kết quả phân nhóm phụ tải sau quá trình tái phân nhóm 122 Bảng 3.

Kết quả kiểm định sai số giữa điện năng tiêu thụ (GWh) thu được từ đồ thị phụ tải và điện năng tiêu thụ (GWh) thực tế 123 Bảng 3. Dự báo công suất đỉnh 𝑃𝑚𝑎𝑥 đến năm 2030 125 Bảng 3.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài luận án tiến sĩ mang tiêu đề "Luận án tiến sĩ về kịch bản nguồn điện hướng tới nền kinh tế carbon thấp tại Việt Nam đến năm 2030" của tác giả Nguyễn Hoàng Minh Vũ, dưới sự hướng dẫn của PGS. Võ Viết Cường và PGS. Phan Thị Thanh Bình, được thực hiện tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh vào năm 2019. Bài viết tập trung vào việc phân tích và xây dựng các kịch bản phát triển nguồn điện tại Việt Nam, nhằm hướng tới một nền kinh tế carbon thấp. Những điểm chính của luận án bao gồm việc đánh giá hiện trạng nguồn điện, các thách thức trong việc chuyển đổi sang năng lượng tái tạo, và đề xuất các giải pháp cụ thể để đạt được mục tiêu này vào năm 2030. Độc giả sẽ tìm thấy nhiều thông tin hữu ích về cách thức phát triển bền vững trong lĩnh vực năng lượng, cũng như các chính sách cần thiết để thúc đẩy sự chuyển mình của ngành điện tại Việt Nam.

Để mở rộng thêm kiến thức về các khía cạnh liên quan đến năng lượng tái tạo và quản lý năng lượng, bạn có thể tham khảo các bài viết sau: Luận văn thạc sĩ về bộ nghịch lưu đa bậc 5L ANPC CI trong hệ thống điện mặt trời, nơi nghiên cứu về công nghệ điện mặt trời, và Luận văn thạc sĩ về quy hoạch năng lượng mặt trời tại Bà Rịa - Vũng Tàu đến năm 2030, cung cấp cái nhìn sâu sắc về quy hoạch năng lượng tái tạo trong bối cảnh phát triển bền vững. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về các giải pháp và chiến lược trong lĩnh vực năng lượng tại Việt Nam.