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.

• Tác giả: Nguyễn Hoàng Minh Vũ
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Viết Cường
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
• Đề tài: Kịch Bản Nguồn Điện Hướng Tới Nền Kinh Tế Carbon Thấp Tại Việt Nam Tới Năm 2030
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

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 trời và năng 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.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Công trình nghiên cứu luận án tiến sĩ kỹ thuật chuyên ngành Kỹ thuật điện (mã số 9520201) của nghiên cứu sinh Nguyễn Hoàng Minh Vũ, thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Võ Viết Cường và PGS. Phan Thị Thanh Bình tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, tập trung vào đề tài: "Xây dựng kịch bản nguồn điện hướng tới nền kinh tế carbon thấp tại Việt Nam tới năm 2030".

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Điện năng đóng vai trò động lực đối với sự phát triển kinh tế - xã hội. Tại Việt Nam, hệ thống nguồn điện sơ cấp đối mặt với nhiều rào cản mang tính giới hạn: nguồn than đá nội địa cạn kiệt dẫn đến phụ thuộc vào than nhập khẩu theo Quyết định số 403/QĐ-TTg và Công văn số 2172/VPCP-CV; nguồn dầu mỏ có chi phí phát điện cao trên 10 US$cent/kWh; tiềm năng thủy điện quy mô lớn gần như khai thác tới hạn và tiềm ẩn tác động môi trường. Đồng thời, Quốc hội đã ban hành Nghị quyết số 31/2016/QH14 về việc dừng thực hiện chủ trương đầu tư dự án điện hạt nhân Ninh Thuận.

Việt Nam thuộc nhóm các quốc gia chịu tác động nghiêm trọng của biến đổi khí hậu (nhiệt độ tăng 0,5°C trong 50 năm qua, mực nước biển dâng trung bình 2,8 – 2,9 mm/năm). Mặc dù các chính sách phát triển năng lượng tái tạo đã ban hành như Quyết định số 24/2014/QĐ-TTg (điện sinh khối), Quyết định số 11/2017/QĐ-TTg (điện mặt trời), Quyết định số 39/2018/QĐ-TTg (điện gió), cơ cấu nguồn trong Quy hoạch điện VII điều chỉnh (QHĐ VII ĐC) vẫn phân bổ tỷ trọng lớn cho nhiệt điện than (chiếm 49,3% đến 59% sản lượng điện đến năm 2030). Khoảng trống nghiên cứu được xác định là sự thiếu vắng các kịch bản nguồn điện tích hợp phân tích đồ thị phụ tải chi tiết theo giờ, đánh giá sự thâm nhập của công nghệ chiếu sáng LED, hệ thống điện mặt trời quang điện áp mái (PV rooftop) và cơ chế giảm phát thải CO2 gắn với tối ưu hóa chi phí phát điện toàn hệ thống.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của luận án là xây dựng kịch bản nguồn điện hướng tới nền kinh tế carbon thấp tại Việt Nam tới năm 2030 nhằm bảo đảm an ninh cung cấp điện gắn với các ràng buộc giảm phát thải khí nhà kính.

Năm nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể bao gồm:

1. Dự báo nhu cầu điện năng tiêu thụ của Việt Nam (GWh) đến năm 2030.
2. Dự báo nhu cầu công suất đỉnh ($P_{max}$) của hệ thống điện Việt Nam đến năm 2030.
3. Phân nhóm và dự báo đồ thị phụ tải giờ của hệ thống điện Việt Nam đến năm 2030.
4. Đề xuất các kịch bản nguồn điện, bao gồm các kịch bản "xanh" có sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo, công nghệ chiếu sáng LED và hệ thống điện mặt trời PV áp mái.
5. Xây dựng mô hình toán tối ưu hóa nhằm xác định cấu trúc nguồn phát tối ưu về chi phí và tính toán lượng phát thải CO2 tương ứng cho từng kịch bản.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Nhu cầu phụ tải điện quốc gia (điện năng tiêu thụ, công suất đỉnh, hình dạng đồ thị phụ tải theo giờ) và cơ cấu các dạng nguồn điện trong hệ thống điện Việt Nam (thủy điện, nhiệt điện than, nhiệt điện khí/dầu, năng lượng tái tạo).
• Phạm vi không gian: Toàn bộ hệ thống điện hợp nhất của Việt Nam.
• Phạm vi thời gian: Thu thập và phân tích dữ liệu quá khứ giai đoạn 1990 – 2018; thực hiện tính toán dự báo và mô phỏng tối ưu hóa cho các mốc thời gian 2020, 2025 và 2030.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước đây

Luận án đã tổng quan các phương pháp và mô hình xây dựng kịch bản năng lượng trên thế giới và tại Việt Nam:

• Tổ chức Năng lượng Quốc tế (IEA): Ứng dụng mô hình năng lượng toàn cầu WEM (World Energy Model) trong các ấn bản Triển vọng Năng lượng Thế giới (WEO), kết hợp dự báo nhu cầu năng lượng theo ngành và tối ưu hóa cân bằng cung - cầu.
• Tập đoàn British Petroleum (BP): Phân tích các kịch bản chuyển dịch năng lượng toàn cầu dựa trên mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP và nhu cầu nhiên liệu hóa thạch, năng lượng tái tạo.
• Nghiên cứu tại các quốc gia đang phát triển: Các nghiên cứu kịch bản năng lượng tại Pakistan (kịch bản REF, RET, CCM, EEC), Malaysia (sử dụng mô hình LEAP với các kịch bản ET, PN, PR, PV-S), và Thái Lan.
• Phương pháp truyền thống tại Việt Nam: Phương pháp của Viện Năng lượng trong QHĐ VII và QHĐ VII điều chỉnh sử dụng các phương pháp dự báo trực tiếp (theo đối tượng tiêu thụ), gián tiếp (dựa trên hệ số đàn hồi GDP, cường độ năng lượng) và phần mềm chuyên dụng để dự báo biểu đồ phụ tải.
• Kỹ thuật phân nhóm và dự báo đồ thị phụ tải: Các công trình nghiên cứu sử dụng thuật toán K-means (KM), Fuzzy K-means (FKM), phân tầng (HC), bản đồ tự tổ chức Kohonen (SOM), mạng nơ-ron tích chập mờ (FCNN), phân loại véc-tơ hỗ trợ (SVC), và lượng tử hóa véc-tơ tương hợp (AVQ).

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu dựa vào mối quan hệ tuyến tính giữa nhu cầu điện với GDP mà chưa kiểm định sâu về tính dừng và quan hệ đồng liên kết giữa các chuỗi biến số kinh tế vĩ mô. Dự báo công suất đỉnh dài hạn thường mang tính quy đổi cơ học từ điện năng thương phẩm. Luận án giải quyết khoảng trống này bằng cách:

1. Thiết lập mô hình kinh tế lượng trên nền tảng hàm sản xuất Cobb - Douglas để dự báo nhu cầu GWh dựa trên các biến số dân số, thu nhập và số hộ gia đình.
2. Ứng dụng mạng nơ-ron truyền thẳng lan truyền ngược (FFBP) trong dự báo dài hạn $P_{max}$.
3. Đề xuất quy trình phân nhóm đồ thị phụ tải giờ thành 8 dạng đồ thị đặc trưng phục vụ cho việc lập bài toán tối ưu hóa cấu trúc nguồn theo từng giờ trong năm.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm

• Khái niệm Nền kinh tế carbon thấp (Low-Carbon Economy - LCE): Xuất phát từ Nhật Bản năm 2006 và mở rộng trong khối OECD, định nghĩa nền kinh tế kết hợp hài hòa giữa tăng trưởng kinh tế và bảo vệ môi trường, giảm cường độ phát thải khí nhà kính (GHG), khuyến khích công nghệ carbon thấp và sử dụng năng lượng hiệu quả.
• Hàm sản xuất Cobb - Douglas mở rộng: Ứng dụng trong kinh tế lượng để mô hình hóa mối quan hệ phi tuyến giữa tiêu thụ điện năng ($Y$) và các biến độc lập gồm thu nhập bình quân đầu người, dân số và quy mô hộ gia đình.
• Lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo: Mô hình mạng nơ-ron truyền thẳng lan truyền ngược (Feed-Forward Back Propagation - FFBP) với giải thuật học có giám sát để xấp xỉ hàm phi tuyến phức tạp trong dự báo phụ tải đỉnh.

Phương pháp nghiên cứu định lượng

• Kỹ thuật phân tích kinh tế lượng: Thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey-Fuller (ADF) và Phillips-Perron (P-P) để kiểm tra tính dừng của chuỗi số liệu; sử dụng kiểm định đồng liên kết Johansen (Trace Statistic) để xác định mối quan hệ cân bằng dài hạn; ước lượng các tham số phương trình hồi quy logarit tự nhiên.
• Kỹ thuật mạng nơ-ron nhân tạo: Thiết kế cấu trúc mạng FFBP với các lớp ẩn, lựa chọn hàm truyền sigmoid/tansig, huấn luyện tham số bằng thuật toán lan truyền ngược với tập dữ liệu quá khứ và kiểm định sai số qua chỉ số MAPE.
• Kỹ thuật phân tích cụm (Clustering): Phân tích hình dạng đồ thị phụ tải 8.760 giờ trong năm, chuẩn hóa về hệ đơn vị tương đối (p.u.) theo $P_{max}$, phân loại thành 8 nhóm đồ thị đặc trưng dựa trên các yếu tố ngày làm việc, ngày nghỉ cuối tuần, ngày Tết và nhóm tháng.
• Phương pháp tối ưu hóa toán học: Thiết lập bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên/thực, sử dụng phần mềm LINDO (Linear, INteractive, and Discrete Optimiser) với hàm mục tiêu cực tiểu hóa tổng chi phí phát điện quy dẫn toàn hệ thống theo chu kỳ giờ, thỏa mãn các ràng buộc vận hành và cân bằng năng lượng.

Hàm mục tiêu: Min Z = Tổng chi phí đầu tư, vận hành, bảo dưỡng và nhiên liệu
Ràng buộc:
  - Cân bằng công suất phát và phụ tải từng giờ cho 8 dạng đồ thị đặc trưng
  - Giới hạn công suất đặt cực đại của từng loại hình nhà máy điện
  - Ràng buộc dự trữ quay và dự trữ công suất hệ thống
  - Giới hạn tốc độ thay đổi công suất (ramp rate) giữa 2 giờ liên tiếp (%/giờ)
  - Hệ số phụ tải và tính khả dụng của các nguồn năng lượng tái tạo
  - Ràng buộc trần phát thải CO2 và cơ chế bù trừ chi phí phát thải

Nguồn tư liệu và dữ liệu

Dữ liệu sử dụng trong luận án được trích xuất từ:

• Niên giám thống kê của Tổng cục Thống kê Việt Nam (dân số, thu nhập, số hộ gia đình, GDP).
• Báo cáo vận hành hệ thống điện của Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN), Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Quốc gia (A0), Viện Năng lượng.
• Các văn bản quy phạm pháp luật: Quyết định số 428/QĐ-TTg (QHĐ VII điều chỉnh), Quyết định số 2068/QĐ-TTg (Chiến lược phát triển năng lượng tái tạo), Quyết định số 11/2017/QĐ-TTg, Quyết định số 39/2018/QĐ-TTg.
• Báo cáo quốc tế từ Ngân hàng Thế giới (WB), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Báo cáo biến đổi khí hậu của IPCC và tài liệu khảo sát bức xạ mặt trời, tốc độ gió ven biển miền Trung Việt Nam.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Đặc điểm kinh tế xã hội - tiêu thụ & sản xuất điện năng tại Việt Nam

Chương 1 phân tích bối cảnh địa lý, khí hậu nhiệt đới gió mùa và tình hình kinh tế - xã hội của Việt Nam. Giai đoạn 2011 – 2014, tăng trưởng GDP đạt 5,72%/năm; năm 2015 đạt 6,8%; quý I/2018 đạt 7,65%. Dân số tính đến 01/4/2019 đạt 96.208.984 người; số hộ gia đình đạt 26,9 triệu hộ; thu nhập bình quân đầu người tăng từ 100 USD (năm 1990) lên trên 2.300 USD (năm 2017).

Về sử dụng năng lượng, hệ số đàn hồi điện năng trong giai đoạn 2001 – 2018 dao động từ 1,47 đến gần 2,0; cường độ sử dụng điện ở mức cao (500 – 800 kWh/1.000 USD). Về sản xuất điện, theo QHĐ VII điều chỉnh, tổng điện năng sản xuất dự kiến đạt 265 TWh (2020), 400 TWh (2025) và 575 TWh (2030), trong đó nhiệt điện than chiếm tỷ trọng chi phối (49,3% - 59%). Chương này cũng trình bày thực trạng biến đổi khí hậu tại Việt Nam (nhiệt độ tăng 0,5°C trong 50 năm, kịch bản IPCC A2 dự báo mực nước biển dâng tới 78 – 95 cm vào năm 2100) và làm rõ sự cần thiết phải chuyển dịch cơ cấu nguồn điện hướng tới nền kinh tế carbon thấp sau khi dừng dự án điện hạt nhân Ninh Thuận.

Chỉ số kinh tế - năng lượng Việt Nam	Giai đoạn 2001 - 2005	Giai đoạn 2006 - 2010	Giai đoạn 2011 - 2015	Năm 2018
Tăng trưởng GDP bình quân (%/năm)	7,51	6,32	5,91	7,08
Tăng trưởng điện thương phẩm (%/năm)	14,90	14,20	11,10	10,14
Hệ số đàn hồi điện năng	1,98	2,25	1,88	1,47
Cường độ điện năng (kWh/1.000 USD)	509	612	720	785

Chương 2. Phương pháp xây dựng kịch bản phát điện

Chương 2 trình bày mục tiêu, nhiệm vụ và tổng quan các phương pháp xây dựng kịch bản năng lượng trên thế giới (mô hình WEM của IEA, kịch bản BP, mô hình LEAP ứng dụng tại Malaysia và Pakistan) cùng phương pháp lập quy hoạch phát triển điện lực của Viện Năng lượng Việt Nam.

Nội dung trọng tâm là đề xuất lưu đồ phương pháp nghiên cứu 5 bước của luận án:

1. Dự báo tổng điện năng tiêu thụ (GWh) bằng mô hình kinh tế lượng Cobb - Douglas.
2. Dự báo công suất cực đại $P_{max}$ bằng mạng nơ-ron FFBP.
3. Phân nhóm dữ liệu phụ tải quá khứ thành 8 dạng đồ thị phụ tải đặc trưng theo giờ.
4. Xây dựng 4 kịch bản phát triển nguồn điện kết hợp các giả định về giá nhiên liệu, năng lượng tái tạo, công nghệ đèn LED và PV áp mái.
5. Giải bài toán quy hoạch tối ưu chi phí phát điện bằng phần mềm LINDO để xác định cấu trúc nguồn phát và mức phát thải CO2.

Chương 3. Dự báo nhu cầu điện

Chương 3 thực hiện các nội dung tính toán dự báo nhu cầu phụ tải của hệ thống điện Việt Nam đến năm 2030:

1. Dự báo điện năng tiêu thụ (GWh): Sử dụng mô hình Cobb - Douglas. Kết quả kiểm định thống kê cho thấy GDP và tỷ trọng công nghiệp/dịch vụ không có tác động trực tiếp mang ý nghĩa thống kê rõ rệt trong mô hình hồi quy. Ba biến số có ảnh hưởng chi phối là: thu nhập bình quân đầu người, dân số và số hộ gia đình.
2. Dự báo công suất đỉnh ($P_{max}$): Ứng dụng mô hình mạng nơ-ron FFBP với dữ liệu quá khứ.
3. Phân nhóm và dự báo đồ thị phụ tải giờ: Dữ liệu 8.760 giờ được phân tích và gom cụm thành 8 đồ thị phụ tải đặc trưng đại diện cho các ngày làm việc, ngày nghỉ cuối tuần và ngày Tết theo từng nhóm tháng trong năm.

Mốc thời gian	Nhu cầu điện năng dự báo Cobb - Douglas (GWh)	Công suất đỉnh dự báo mạng FFBP ($P_{max}$ - MW)	So sánh với QHĐ VII điều chỉnh (GWh)	So sánh với QHĐ VII điều chỉnh (MW)
Năm 2020	230.195 – 230.268	40.332 – 40.558	235.000	42.080
Năm 2025	349.949	60.835	352.000	63.471
Năm 2030	511.268	87.558	506.000	90.651

Chương 4. Xây dựng kịch bản và cấu trúc phát điện tối ưu

Chương 4 thiết lập và giải bài toán tối ưu hóa nguồn điện dựa trên 4 kịch bản nghiên cứu:

• Kịch bản BAU (Business As Usual): Kịch bản cơ sở phát triển theo xu hướng hiện tại.
• Kịch bản Low Green (LG): Giả định tỷ lệ năng lượng tái tạo tham gia ở mức thấp, giá nhiên liệu thấp, nhu cầu phụ tải thấp.
• Kịch bản High Green (HG): Giả định tỷ lệ năng lượng tái tạo cao (theo Quyết định số 2068/QĐ-TTg), giá nhiên liệu hóa thạch cao, nhu cầu phụ tải giảm mạnh do sự thâm nhập của đèn LED và điện mặt trời PV áp mái.
• Kịch bản Crisis: Tỷ lệ năng lượng tái tạo thấp, giá nhiên liệu cao, nhu cầu phụ tải thấp (mô phỏng tình huống bất lợi).

Thông số kịch bản	Kịch bản BAU	Kịch bản LG	Kịch bản HG	Kịch bản Crisis
Tỷ trọng năng lượng tái tạo	Theo QHĐ VII ĐC	Mức thấp	Mức cao (QĐ 2068)	Mức thấp
Mặt bằng giá nhiên liệu	Cơ sở	Thấp	Cao	Cao
Nhu cầu phụ tải điện	Cơ sở	Thấp	Giảm do LED & PV mái	Thấp
Thâm nhập LED và PV áp mái	Không tính đến	Thấp	Rất cao	Thấp

Sử dụng phần mềm LINDO giải bài toán tối ưu chi phí phát điện thu được kết quả:

• Thủy điện: Công suất lắp đặt đạt 18,1 – 18,2 GW (năm 2020), 18,6 GW (năm 2025) và 21,2 GW (năm 2030). Sản lượng phát điện năm 2020 là 66,3 TWh và năm 2030 là 68,6 TWh; tỷ trọng sản lượng giảm từ 25,3% xuống 11,9% do giới hạn tiềm năng nguồn.
• Nhiệt điện than: Công suất lắp đặt ở kịch bản HG năm 2020, 2025, 2030 lần lượt là 15,8 GW, 24,6 GW và 38,9 GW; trong khi ở kịch bản BAU tương ứng là 17,0 GW, 29,3 GW và 49,9 GW. Tỷ trọng công suất than chiếm 27,8% đến 40,6% và sản lượng chiếm 44,3% đến 57,6%.
• Nhiệt điện khí: Công suất lắp đặt đạt xấp xỉ 9,2 – 9,5 GW (2020), 15,6 GW (2025) và 23,2 GW (2030), chiếm tỷ trọng 16,6% – 20,3% tổng công suất và cung cấp khoảng 19% sản lượng điện.
• Giảm phát thải CO2: Lượng phát thải của kịch bản HG thấp hơn kịch bản BAU là 5,7% (năm 2020), 19,7% (năm 2025) và 27,1% (năm 2030).
• Chi phí phát điện: Kịch bản nhiên liệu thấp cho giá phát điện 4,35 – 5,52 US$cent/kWh; kịch bản nhiên liệu cao cho giá phát điện 6,03 – 7,76 US$cent/kWh. Khi kịch bản HG được tính toán doanh thu từ bán giảm phát thải CO2, chi phí phát điện giảm khoảng 10%, tiệm cận chi phí của kịch bản Crisis vào năm 2030.

Chương 5. Tóm tắt – Kết luận – Kiến nghị

Chương này tổng hợp toàn bộ các kết quả đạt được về mặt phương pháp luận và số liệu tính toán tối ưu; khẳng định tính khả thi của lộ trình phát triển nguồn điện xanh; đồng thời đề xuất các kiến nghị chính sách nhằm hoàn thiện khung pháp lý cho năng lượng tái tạo và cơ chế định giá carbon tại Việt Nam.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận và khoa học

1. Mô hình hóa nhu cầu điện: Lần đầu tiên áp dụng mô hình kinh tế lượng trên nền tảng hàm sản xuất Cobb - Douglas kết hợp kiểm định tính dừng và đồng liên kết để dự báo nhu cầu điện năng tiêu thụ dài hạn tại Việt Nam, chứng minh định lượng vai trò của thu nhập, dân số và quy mô hộ gia đình thay vì giả định tuyến tính theo GDP.
2. Dự báo công suất đỉnh: Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng lan truyền ngược FFBP trong bài toán dự báo $P_{max}$ dài hạn của hệ thống điện quốc gia.
3. Phân nhóm phụ tải chi tiết: Xây dựng phương pháp phân nhóm dữ liệu phụ tải giờ thành 8 đồ thị phụ tải đặc trưng đại diện cho chu kỳ vận hành năm, giải quyết bài toán đưa biến động phụ tải giờ vào mô hình tối ưu nguồn điện dài hạn.
4. Mô hình tối ưu hóa tích hợp: Thiết lập mô hình toán tối ưu chi phí phát điện có ràng buộc kỹ thuật vận hành giờ (ramp-rate, dự trữ quay) đồng thời tích hợp yếu tố chi phí/doanh thu phát thải CO2 trên phần mềm LINDO.

Đóng góp về mặt thực tiễn và giải pháp đề xuất

1. Cung cấp kịch bản định lượng: Cung cấp tập số liệu chi tiết về cơ cấu công suất đặt, sản lượng phát điện, mức phát thải CO2 và chi phí phát điện cho các cơ quan quản lý nhà nước (Bộ Công Thương, Viện Năng lượng, EVN) phục vụ công tác rà soát, lập quy hoạch phát triển điện lực quốc gia.
2. Đánh giá hiệu quả công nghệ mới: Định lượng mức độ tiết giảm phụ tải đỉnh và điện năng tiêu thụ khi áp dụng rộng rãi công nghệ chiếu sáng LED và điện mặt trời PV áp mái trong khu vực dân dụng và thương mại.
3. Giải pháp thị trường carbon: Chứng minh việc tham gia cơ chế trao đổi hạn ngạch/tín chỉ phát thải CO2 giúp kịch bản năng lượng sạch High Green giảm 10% chi phí phát điện, tăng tính cạnh tranh kinh tế so với các kịch bản sử dụng nhiên liệu hóa thạch truyền thống.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

• Quá trình thu thập số liệu thống kê về biến động số hộ gia đình gặp khó khăn do dữ liệu quản lý tách hộ tự phát chưa được cập nhật liên tục giữa các kỳ tổng điều tra dân số.
• Dự báo công suất đỉnh $P_{max}$ bằng mạng nơ-ron FFBP ở bước đầu chưa tích hợp trực tiếp các yếu tố thâm nhập của công nghệ mới (đèn LED, PV áp mái) mà phải xử lý qua các bước giả định suy giảm phụ tải tiếp theo.
• Thông số bức xạ mặt trời và tốc độ gió đầu vào trong mô hình tối ưu hóa chủ yếu thu thập đại diện tại khu vực ven biển miền Trung, chưa bao phủ chi tiết toàn bộ các tiểu vùng khí hậu trên cả nước.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Mở rộng mô hình dự báo và tối ưu hóa chi tiết cho từng vùng miền địa lý (Bắc, Trung, Nam) có xét đến giới hạn truyền tải của lưới điện liên kết siêu cao áp 500kV.
• Nghiên cứu bổ sung tác động của hệ thống lưu trữ năng lượng (Battery Energy Storage Systems - BESS) và thủy điện tích năng đối với độ ổn định của hệ thống khi tỷ trọng năng lượng tái tạo biến đổi (VRE) tăng cao.
• Hoàn thiện mô hình toán kinh tế năng lượng có xét đến thị trường điện cạnh tranh hoàn chỉnh (thị trường bán buôn và bán lẻ điện cạnh tranh) và thị trường giao dịch hạn ngạch phát thải carbon nội địa.

---

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên môn cho các nhóm đối tượng:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học và sinh viên ngành Kỹ thuật điện, Năng lượng, Kinh tế năng lượng: Tham khảo phương pháp luận kết hợp kinh tế lượng (Cobb - Douglas), trí tuệ nhân tạo (mạng FFBP) và quy hoạch tối ưu hóa tuyến tính (LINDO) trong bài toán quy hoạch hệ thống điện.
• Giảng viên và nhà khoa học: Sử dụng làm tài liệu giảng dạy chuyên đề về quy hoạch phát triển nguồn điện, mô hình hóa hệ thống năng lượng và phân tích kinh tế - kỹ thuật các nguồn năng lượng tái tạo.
• Cơ quan quản lý nhà nước và đơn vị tư vấn chính sách (Bộ Công Thương, Cục Điều tiết Điện lực, Viện Năng lượng, EVN): Tham khảo cơ sở dữ liệu dự báo, cấu trúc nguồn tối ưu và cơ chế đánh giá phát thải khí nhà kính để xây dựng các kịch bản Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia (PDP) và chính sách chuyển dịch năng lượng công bằng.
• Nội dung có giá trị tham khảo cao nhất: Quy trình phân nhóm 8 đồ thị phụ tải đặc trưng tại Chương 3 và phương pháp thiết lập hàm mục tiêu chi phí kết hợp ràng buộc kỹ thuật vận hành giờ tại Chương 4.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yếu tố nào có tác động lớn nhất đến nhu cầu điện năng tiêu thụ (GWh) của Việt Nam theo mô hình dự báo của luận án?
Theo kết quả ước lượng mô hình kinh tế lượng trên nền tảng hàm sản xuất Cobb - Douglas của luận án, nhu cầu điện năng tiêu thụ tại Việt Nam không chịu tác động trực tiếp rõ ràng bởi tổng GDP hay tỷ trọng công nghiệp - dịch vụ trong cơ cấu GDP. Ba yếu tố có tác động chi phối và mang ý nghĩa thống kê rõ rệt nhất là: (1) Thu nhập bình quân đầu người, (2) Quy mô dân số, và (3) Số lượng hộ gia đình.

2. Nhu cầu điện năng và công suất đỉnh của hệ thống điện Việt Nam đến năm 2030 được luận án dự báo là bao nhiêu?
Luận án dự báo nhu cầu điện năng tiêu thụ của Việt Nam qua các mốc thời gian 2020, 2025 và 2030 lần lượt là 230.195 – 230.268 GWh, 349.949 GWh và 511.268 GWh. Công suất cực đại ($P_{max}$) của hệ thống điện quốc gia tương ứng cho các năm 2020, 2025 và 2030 được dự báo lần lượt là 40.332 – 40.558 MW, 60.835 MW và 87.558 MW (kết quả này tương đồng với các số liệu công bố trong Quy hoạch điện VII điều chỉnh).

3. Luận án đề xuất những kịch bản nguồn điện nào và kịch bản nào được coi là kịch bản "xanh"?
Luận án đề xuất 4 kịch bản phát triển nguồn điện gồm: (1) Business As Usual (BAU) - kịch bản cơ sở; (2) Low Green (LG) - kịch bản xanh mức thấp; (3) High Green (HG) - kịch bản xanh mức cao; và (4) Crisis - kịch bản khủng hoảng/bất lợi. Trong đó, hai kịch bản LG và HG là các kịch bản "xanh" với sự gia tăng tỷ trọng của năng lượng tái tạo cùng sự cắt giảm phụ tải nhờ công nghệ chiếu sáng LED và điện mặt trời PV áp mái.

4. Kịch bản High Green (HG) giúp cắt giảm bao nhiêu phần trăm lượng phát thải CO2 so với kịch bản cơ sở BAU?
Nhờ sự đóng góp tỷ trọng lớn của các nguồn năng lượng tái tạo cùng việc tiết giảm nhu cầu điện từ đèn LED và hệ thống PV áp mái, lượng phát thải CO2 trong kịch bản High Green (HG) thấp hơn so với kịch bản BAU lần lượt là 5,7% vào năm 2020, 19,7% vào năm 2025 và 27,1% vào năm 2030.

5. Cơ chế bán tín chỉ/hạn ngạch phát thải CO2 tác động như thế nào đến chi phí phát điện của kịch bản High Green?
Kết quả tính toán tối ưu hóa trên phần mềm LINDO chỉ ra rằng khi kịch bản High Green (HG) được áp dụng cơ chế bán lượng giảm phát thải CO2 trên thị trường, tổng chi phí phát điện quy dẫn của hệ thống sẽ giảm khoảng 10%. Mức giảm này giúp chi phí phát điện của kịch bản phát điện xanh HG tiệm cận với chi phí phát điện của kịch bản Crisis vào năm 2030.

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Hoàng Minh Vũ đã giải quyết bài toán quy hoạch cấu trúc nguồn điện Việt Nam giai đoạn đến năm 2030 theo định hướng nền kinh tế carbon thấp. Bằng việc kết hợp mô hình kinh tế lượng Cobb - Douglas, mạng nơ-ron nhân tạo FFBP, kỹ thuật phân nhóm 8 đồ thị phụ tải đặc trưng và công cụ tối ưu hóa tuyến tính LINDO, công trình đã xây dựng thành công 4 kịch bản nguồn điện định lượng. Kết quả nghiên cứu chứng minh tính khả thi về kỹ thuật và kinh tế của kịch bản phát điện xanh High Green, cho phép giảm tới 27,1% lượng phát thải CO2 vào năm 2030 so với kịch bản cơ sở, đồng thời cung cấp luận cứ khoa học tin cậy phục vụ công tác hoạch định chính sách năng lượng quốc gia.

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.