Mô Hình Đáp Ứng Giá Điện: Khảo Sát Phản Ứng Của Khách Hàng Với Giá Điện TOU

Khám phá luận văn thạc sĩ về thiết bị mạng và mô hình nhà máy điện đáp ứng giá điện, cung cấp kiến thức chuyên sâu và ứng dụng thực tiễn.

• Tác giả: Huỳnh Thị Thu Thảo
• Người hướng dẫn: PGS. Phan Thị Thanh Bình
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG HCM
• Chuyên ngành: Thiết bị, mạng và nhà máy điện
• Đề tài: Mô Hình Đáp Ứng Giá Điện: Nghiên Cứu Phản Ứng Của Khách Hàng
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Đáp Ứng Giá Điện Demand Response

Trong bối cảnh nhu cầu năng lượng tăng cao, việc tìm kiếm giải pháp sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên là vô cùng quan trọng. Mô hình đáp ứng giá điện (DR) nổi lên như một giải pháp tiềm năng, khuyến khích khách hàng điều chỉnh hành vi tiêu dùng điện theo giá cả. DR bao gồm các biểu giá điện và chương trình ưu đãi nhằm thúc đẩy khách hàng thay đổi cách sử dụng điện dựa trên biến động giá theo thời gian hoặc nhận được các khoản thanh toán ưu đãi khi giảm tiêu thụ điện trong thời gian cao điểm. Mục tiêu chính là điều khiển nhu cầu sử dụng điện thông qua giá cả, giảm áp lực lên hệ thống điện và tối ưu hóa chi phí cho cả nhà cung cấp và người tiêu dùng. Việc này đặc biệt quan trọng khi giá điện tăng cao do phải sử dụng các tổ máy phát điện cũ, kém hiệu quả. Theo nghiên cứu, các quốc gia như Mỹ, Pháp, Nhật Bản đã rất thành công trong các chương trình DR.

1.1. Định Nghĩa và Mục Tiêu Chính của Đáp Ứng Giá Điện DR

Đáp ứng giá điện (DR) là sự thay đổi trong cách sử dụng điện của khách hàng để phản ứng lại với sự thay đổi giá điện theo thời gian, hoặc các khoản thanh toán ưu đãi. Mục tiêu chính là giảm nhu cầu sử dụng điện vào thời gian cao điểm, khi giá điện cao và hệ thống điện gặp nguy cơ. DR kêu gọi khách hàng phản ứng thông qua giá điện bán lẻ và các ưu đãi giảm tải, đồng thời yêu cầu cam kết và thay đổi hành vi sử dụng điện. Việc am hiểu và phối hợp cả hai yếu tố này là chìa khóa để đánh giá giá trị và giới hạn của chương trình DR. Theo luận văn, đây là chương trình tiềm năng để thay đổi hành vi người tiêu dùng.

1.2. Các Loại Biểu Giá Điện trong Mô Hình Đáp Ứng DR

Có hai loại cơ bản của biểu giá điện trong chương trình DR: giá theo thời gian và chương trình ưu đãi. Giá theo thời gian bao gồm giá điện theo thời gian thực (RTP), giá điện theo giờ cao điểm (TOU) và giá đỉnh tới hạn (CPP). Chương trình ưu đãi bao gồm điều khiển tải trực tiếp (DLC), dịch vụ ngắt/cắt bớt tải (I/C), chương trình đáp ứng nhu cầu khẩn cấp và chương trình khả năng thị trường. Mỗi loại biểu giá này có ưu và nhược điểm riêng và phù hợp với các đối tượng khách hàng khác nhau. Điều quan trọng là phải lựa chọn đúng loại biểu giá để đạt được hiệu quả tối ưu trong việc điều khiển nhu cầu sử dụng điện, giảm áp lực lên lưới điện thông minh.

II. Vấn Đề và Thách Thức Triển Khai Mô Hình Đáp Ứng Giá Điện

Triển khai mô hình đáp ứng giá điện không phải là một quá trình đơn giản. Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiếu hiểu biết và chấp nhận từ phía khách hàng. Khách hàng cần được thông tin đầy đủ về lợi ích của việc tham gia chương trình DR, cũng như cách thức hoạt động của các biểu giá điện. Ngoài ra, việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng, đặc biệt là lưới điện thông minh và các hệ thống đo đếm tiên tiến, cũng đòi hỏi nguồn vốn lớn. Bên cạnh đó, việc dự báo nhu cầu điện chính xác và xây dựng các mô hình phản ứng của khách hàng phù hợp cũng là một thách thức không nhỏ. Theo luận văn, việc có được sự hợp tác từ người dùng là vô cùng quan trọng.

2.1. Rào Cản Nhận Thức và Sự Tham Gia Của Khách Hàng

Một trong những rào cản lớn nhất để triển khai DR là sự thiếu hiểu biết và chấp nhận từ phía khách hàng. Nhiều khách hàng vẫn chưa quen với việc thay đổi thói quen sử dụng điện theo giá cả. Họ cần được cung cấp thông tin đầy đủ và dễ hiểu về lợi ích của việc tham gia chương trình DR, cũng như cách thức hoạt động của các biểu giá điện. Việc xây dựng niềm tin và tạo động lực cho khách hàng tham gia là vô cùng quan trọng để đảm bảo sự thành công của DR. Cần có các chương trình khuyến khích DR để thu hút khách hàng.

2.2. Yêu Cầu Về Cơ Sở Hạ Tầng và Công Nghệ cho DR

Để triển khai DR hiệu quả, cần có một cơ sở hạ tầng và công nghệ hiện đại. Điều này bao gồm lưới điện thông minh, các hệ thống đo đếm tiên tiến (như đồng hồ thông minh), và các hệ thống truyền thông hai chiều. Lưới điện thông minh cho phép thu thập và phân tích dữ liệu về nhu cầu điện một cách chi tiết và实时, đồng thời cho phép điều khiển phụ tải từ xa. Việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng này đòi hỏi nguồn vốn lớn, nhưng nó là điều kiện tiên quyết để thực hiện DR một cách hiệu quả. Các công nghệ DR tiên tiến giúp quản lý tiêu thụ điện năng một cách tối ưu.

2.3. Khó khăn trong Dự Báo Nhu Cầu Điện và Phân Tích Phản Ứng

Dự báo nhu cầu điện chính xác là yếu tố then chốt để vận hành DR hiệu quả. Việc dự báo sai có thể dẫn đến tình trạng thiếu điện hoặc dư thừa điện, gây ảnh hưởng đến độ tin cậy của hệ thống điện. Bên cạnh đó, việc phân tích phản ứng của khách hàng đối với các biểu giá điện khác nhau cũng là một thách thức. Cần có các mô hình DR phản ứng chính xác để có thể dự đoán được tác động của các chính sách DR lên nhu cầu điện. Dự báo chính xác giúp cho việc điều khiển phụ tải hiệu quả hơn.

III. Cách Ước Lượng Phản Ứng Khách Hàng với Giá Điện TOU

Để đánh giá hiệu quả của mô hình đáp ứng giá điện, việc ước lượng phản ứng của khách hàng đối với sự thay đổi giá là vô cùng quan trọng. Luận văn trình bày hai phương pháp chính để ước lượng phản ứng của khách hàng đối với giá TOU: sử dụng mô hình toán giải tích và sử dụng mạng nơron. Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu nghiên cứu. Việc hiểu rõ cách khách hàng phản ứng với giá điện giúp các nhà cung cấp đưa ra các chính sách giá điện phù hợp và hiệu quả. Việc phân tích kinh tế DR là rất quan trọng.

3.1. Ước Lượng Phản Ứng Khách Hàng Bằng Mô Hình Toán Giải Tích

Phương pháp này sử dụng các mô hình toán học để mô tả mối quan hệ giữa giá điện và lượng điện tiêu thụ. Các mô hình này thường dựa trên các khái niệm kinh tế học, chẳng hạn như độ co giãn của cầu điện. Ưu điểm của phương pháp này là tính minh bạch và dễ hiểu. Tuy nhiên, nó có thể gặp khó khăn trong việc mô tả các hành vi phức tạp của khách hàng. Việc xác định độ co giãn của cầu điện rất quan trọng trong phân tích kinh tế DR.

3.2. Ước Lượng Phản Ứng Khách Hàng Bằng Mạng Nơron Nhân Tạo

Phương pháp này sử dụng mạng nơron để học mối quan hệ giữa giá điện và lượng điện tiêu thụ từ dữ liệu lịch sử. Ưu điểm của phương pháp này là khả năng mô tả các hành vi phức tạp và phi tuyến tính của khách hàng. Tuy nhiên, nó có thể khó giải thích và đòi hỏi lượng dữ liệu lớn để huấn luyện. Mạng nơron giúp dự báo nhu cầu điện chính xác hơn và hiểu rõ hơn về hành vi người tiêu dùng.

IV. Ứng Dụng Mô Hình Đáp Ứng Giá Điện Nghiên Cứu Trường Hợp Thực Tế

Luận văn đã thực hiện ứng dụng DR trên dữ liệu thực tế của khách hàng công nghiệp và nông nghiệp sử dụng giá TOU. Kết quả cho thấy cả hai phương pháp mô hình toán và mạng nơron đều có thể sử dụng để ước lượng phản ứng của khách hàng, nhưng mạng nơron có vẻ phù hợp hơn trong việc nắm bắt các hành vi phức tạp. Các kết quả này có thể được sử dụng để đưa ra các khuyến nghị về chính sách giá điện và các chương trình khuyến khích DR phù hợp cho từng đối tượng khách hàng. Các chính sách DR nên được điều chỉnh cho phù hợp với từng loại khách hàng.

4.1. Khảo Sát Phản Ứng Của Khách Hàng Công Nghiệp Với Giá TOU

Khách hàng công nghiệp thường có mức tiêu thụ điện lớn và có khả năng điều chỉnh phụ tải linh hoạt hơn so với khách hàng dân cư. Nghiên cứu cho thấy khách hàng công nghiệp có xu hướng giảm tiêu thụ điện trong giờ cao điểm khi giá TOU cao. Tuy nhiên, mức độ phản ứng của họ phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như loại hình sản xuất, quy mô sản xuất và chi phí chuyển đổi phụ tải. Các ưu đãi giảm giá điện có thể khuyến khích khách hàng công nghiệp tham gia DR.

4.2. Khảo Sát Phản Ứng Của Khách Hàng Nông Nghiệp Với Giá TOU

Khách hàng nông nghiệp thường có đặc điểm tiêu thụ điện khác biệt so với khách hàng công nghiệp. Họ thường sử dụng điện để tưới tiêu, sấy nông sản và các hoạt động khác liên quan đến sản xuất nông nghiệp. Nghiên cứu cho thấy khách hàng nông nghiệp cũng có xu hướng phản ứng với giá TOU, nhưng mức độ phản ứng của họ có thể bị hạn chế bởi tính thời vụ của sản xuất nông nghiệp. Điều chỉnh giá điện bậc thang có thể giúp khách hàng nông nghiệp tiết kiệm chi phí.

V. Đánh Giá và So Sánh Kết Quả Hai Phương Pháp Ước Lượng DR

Luận văn thực hiện đánh giá và so sánh hai phương pháp: mô hình toán và mạng thần kinh nhân tạo (ANN), để khảo sát phản ứng của khách hàng. Kết quả chỉ ra rằng mỗi phương pháp có điểm mạnh và điểm yếu riêng. Mô hình toán cung cấp cái nhìn trực quan và dễ hiểu về mối quan hệ giữa giá điện và lượng điện tiêu thụ. Tuy nhiên, ANN có khả năng nắm bắt các hành vi phức tạp và phi tuyến tính của khách hàng tốt hơn. Dựa trên kết quả này, lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu và yêu cầu cụ thể của bài toán. Phân tích cẩn thận là cần thiết để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả.

5.1. Ưu và Nhược Điểm của Mô Hình Toán trong Ước Lượng DR

Mô hình toán có ưu điểm là đơn giản, dễ hiểu và dễ thực hiện. Nó cung cấp cái nhìn trực quan về mối quan hệ giữa giá điện và lượng điện tiêu thụ, cũng như cho phép phân tích các yếu tố ảnh hưởng một cách rõ ràng. Tuy nhiên, mô hình toán có thể gặp khó khăn trong việc mô tả các hành vi phức tạp và phi tuyến tính của khách hàng, cũng như bỏ qua các yếu tố bên ngoài có thể ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng điện. Nó có thể không đủ linh hoạt để đáp ứng sự thay đổi liên tục của thị trường điện.

5.2. Ưu và Nhược Điểm của Mạng Thần Kinh Nhân Tạo ANN

ANN có ưu điểm là khả năng học hỏi và mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp và phi tuyến tính giữa giá điện và lượng điện tiêu thụ. Nó có thể tự động điều chỉnh để phù hợp với các điều kiện thị trường khác nhau và cải thiện độ chính xác của dự báo. Tuy nhiên, ANN có thể khó giải thích và đòi hỏi lượng dữ liệu lớn để huấn luyện. Nó cũng có thể gặp phải các vấn đề như overfitting và underfitting, đòi hỏi sự điều chỉnh cẩn thận các tham số của mô hình.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Mô Hình Đáp Ứng Giá Điện

Mô hình đáp ứng giá điện là một công cụ quan trọng để quản lý nhu cầu điện và giảm áp lực lên hệ thống điện. Luận văn đã trình bày các phương pháp khác nhau để ước lượng phản ứng của khách hàng và đưa ra các khuyến nghị về chính sách giá điện và chương trình khuyến khích DR. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình DR tiên tiến hơn, cũng như tăng cường sự tham gia của khách hàng và đầu tư vào cơ sở hạ tầng lưới điện thông minh. Việc giảm phát thải carbon và đảm bảo bền vững năng lượng là mục tiêu quan trọng.

6.1. Tầm Quan Trọng của DR trong Quản Lý Nhu Cầu Điện

Đáp ứng giá điện đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý nhu cầu điện và giảm áp lực lên hệ thống điện. Nó cho phép các nhà cung cấp điện điều chỉnh phụ tải theo thời gian thực, giảm thiểu sự cần thiết phải xây dựng thêm các nhà máy điện và nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng. DR cũng giúp khách hàng tiết kiệm chi phí và giảm thiểu tác động đến môi trường thông qua giảm tiêu thụ điện năng. Ứng dụng năng lượng tái tạo cũng là một giải pháp.

6.2. Hướng Nghiên Cứu và Phát Triển DR Trong Tương Lai

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình DR tiên tiến hơn, chẳng hạn như sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để dự đoán và điều khiển nhu cầu điện một cách thông minh hơn. Cần tăng cường sự tham gia của khách hàng thông qua các chương trình khuyến khích DR hấp dẫn và dễ tiếp cận. Việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng lưới điện thông minh và các hệ thống đo đếm tiên tiến cũng là điều cần thiết để triển khai DR một cách hiệu quả và rộng rãi. Việc lưu trữ năng lượng cũng là một lĩnh vực tiềm năng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ : Với tình hình nhu cầu sử dụng năng lƣợng cứ mỗi năm lại tăng lên, việc khai thác các nguồn tài nguyên khoáng sản nhƣ than đá, dầu, thủy điện…là những nguồn năng lƣợng sản xuất ra điện hiện nay ở nƣớc ta. Trong tƣơng lai nƣớc ta đang tiếp tục đầu tƣ phát triển các nguồn năng lƣợng xanh, và nhà máy điện hạt nhân để đáp ứng nhu cầu năng lƣợng. Các nguồn khoáng sản đang dần cạn kiệt tƣơng lai sẽ gặp nhiều khó khăn nếu chúng ta sử dụng năng lƣợng lãng phí và kém hiệu quả. Nhiều nƣớc trên thế giới đã gặp phải tình trạng khủng hoảng năng lƣợng và bài học kinh nghiệm đƣợc rút ra hiện nay là làm cách nào để sử dụng nguồn tài nguyên – nguồn năng lƣợng một cách hiệu quả, tiết kiệm.

Ngành điện nƣớc ta đã xây dựng chiến lƣợc cho chƣơng trình tiết kiệm năng lƣợng và mục tiêu thực hiện giảm tổn thất từ khâu sản xuất-truyền tải và phân phối. Mỗi năm tiết kiệm đƣợc hàng tỷ kWh trong công tác giảm tổn thất điện năng : năm 2012 tỷ lệ tổn thất điện năng đạt 9.2% theo chỉ tiêu là giảm 9.2% tiết kiệm đƣợc 1.67tỷ kWh bằng 1.5% tổng lƣợng điện thƣơng phẩm. Năm 2013 đạt mức 8,79% thấp hơn 0.01% so với chỉ tiêu 8.8% và mục tiêu năm 2014 là đạt mức 8. Đang dần từng bƣớc thực hiện và phát triển mạnh chƣơng trình tiết kiệm năng lƣợng cho khâu cuối cùng trong quá trình truyền tải điện đến các hộ tiêu thụ điện.

Một chƣơng trình đã thành công ở nhiều nƣớc phát triển nhƣ Mỹ, Pháp, Nhật…đó là chƣơng trình quản lý nhu cầu hộ tiêu thụ (hay còn gọi là điều khiển hộ tiêu thụ - DSM : Demand Side Management). Có rất nhiều quan điểm để thực hiện điều khiển nhu cầu và cách sử dụng điện của những khách hàng khâu cuối nhƣ : Khách hàng sản xuất công nghiệp, thƣơng mại dịch vụ, dân cƣ… Nhƣng trong luận văn này chỉ đề cập đến chƣơng trình Đáp ứng nhu cầu – Demand Response. Điều khiển các khách hàng này thông qua các loại biểu giá điện. Chƣơng trình này đáp ứng và cung cấp cho khách hàng nhiều sự lựa chọn giá điện và chƣơng trình ƣu đãi GVHD : PGS.

Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 2 phù hợp với nhu cầu của từng đối tƣợng khách hàng, đem lại nhiều lợi ích từ phía khách hàng nói riêng. Mục tiêu mà chƣơng trình này hƣớng đến là thông qua giá điện có thể điều khiển nhu cầu sử dụng điện của khách hàng. Vào giờ cao điểm giá thành sản xuất điện cao do phải đƣa các tổ máy phát cũ kém kinh tế vào vận hành. Do đó giá bán điện trên thị trƣờng tăng theo mà khách hàng buộc phải chấp mức giá này, dẫn đến chi phí điện năng hàng tháng gia tăng, lợi nhuận doanh thu giảm… Đồng thời gây áp lực lớn đối với ngành điện phải xây dựng cơ sở hạ tầng : thêm nguồn phát, nâng cấp lƣới điện – thiết bị điện, đảm bảo hệ thống vận hành ổn định và an ninh lƣới điện… chỉ đủ phát điện giờ cao điểm kéo dài trong vài tiếng đồng hồ.

Điều này là một sự bất hợp lý và kém linh hoạt trong cung cấp điện. Để thực hiện dịch chuyển phụ tải sử dụng vào giờ cao điểm sang giờ thấp điểm cần đƣa ra các loại giá điện và chƣơng trình ƣu đãi đến các khách hàng, đánh vào những lợi ích họ sẽ nhận đƣợc khi tham gia chƣơng trình Demand Response. Thông qua mô hình đáp ứng giá chúng ta quan sát mối quan hệ giữa sự phản ứng của khách hàng ( lƣợng công suất tiêu thụ, hành vi sử dụng điện ) khi giá điện thay đổi. Sự phù hợp và linh hoạt khi đƣa ra các loại giá điện sẽ quyết định sự thành công của chƣơng trình đó là nhận đƣợc sự phản ứng tối ƣu với giá thay đổi và đạt đƣợc mục đích mà các nhà sản xuất cung cấp đề ra.

Thị trƣờng điện Việt Nam hiện đã có sử dụng giá điện TOU cho các khách hàng phụ tải công nghiệp với nhu cầu năng lƣợng dùng trong sản xuất chiếm tỉ lệ lớn, ngày càng tăng nhanh gây áp lực lên các nhà cung cấp. Với mong muốn điều khiển phụ tải bằng việc thay đổi giá điện để đạt đƣợc lợi ích tốt nhất đã nói ở trên mà không cần xây dựng thêm các nhà máy điện để cung cấp cho khoảng thời gian tải đỉnh chỉ có xảy ra trong vài tiếng đồng hồ hay huy động các tổ máy phát kém kinh tế để phủ đỉnh. Đó cũng là lý do em chọn đề tài “ MÔ HÌNH ĐÁP ỨNG GIÁ ĐIỆN ” GVHD : PGS. Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 3 II.

NHIỆM VỤ VÀ MỤC TIÊU CỦA LUẬN VĂN :  Nhu cầu năng lƣợng là một loại nhu cầu không thể thiếu và việc sử dụng nguồn năng lƣợng hiệu quả cũng là một bài toán rất đƣợc quan tâm hiện nay. Do đó chƣơng trình Demand Response (DR) đƣợc nghiên cứu và đƣa vào thực hiện ở các nƣớc phát triển, những lợi ích và tìm năng của chƣơng trình DR đem lại rất lớn.  Dựa vào nhu cầu về năng lƣợng và điện năng đƣợc xem nhƣ một loại hàng hóa đi theo qui luật cầu của thị trƣờng. Do đó việc áp dụng các mô hình toán theo qui luật cầu thị trƣờng của những nhà kinh tế học áp dụng vào sự thay đổi nhu cầu hàng hóa theo giá sản phẩm với các điều kiện những yếu tố tác động khác không thay đổi, mà trong đó chỉ có sự thay đổi giá.

Khi giá tăng thì lƣợng cầu sản phẩm cũng giảm theo và khi giá giảm thì lƣợng cầu sản phẩm lại tăng theo, sự thay đổi về nhu cầu đƣợc xác định qua hệ số đàn hồi ( hệ số co giãn ) để biết đƣợc sự thay đổi nhiều, ít , hoặc là không thay đổi lƣợng cầu của ngƣời tiêu dùng và đƣa ra chiến lƣợc định giá sản phẩm để cung cấp cho thị trƣờng với mục tiêu đạt đƣợc lợi nhuận cao mà nhà sản xuất mong đợi. Tƣơng tự nhƣ vậy thì ở đây ta cũng đi xây dựng mô hình xác định hệ số đàn hồi của lƣợng điện năng tiêu thụ theo sự thay đổi giá điện.  Phản ứng của ngƣời sử dụng điện với sự thay đổi giá là mục tiêu mà luận văn nghiên cứu : + Thực hiện khảo sát phản ứng của khách hàng thông qua các mô hình toán với công thức giải tích. + Thực hiện khảo sát phản ứng của khách hàng thông qua việc sử dụng mạng thần kinh nhân tạo, với giá mới đƣa vào mạng ta sẽ nhận đƣợc kết quả phản ứng của khách hàng với giá mới nhƣ thế nào thông qua lƣợng điện sử dụng.

Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 4 Nhƣ vậy các công ty điện hoàn toàn linh hoạt trong việc cung cấp điện, giúp tăng khả năng vận hành lƣới điện, không nghẽn mạch hoặc mất ổn định do quá tải, hoặc mất điện cục bộ, luân phiên khi thiếu nguồn…Đem lại lợi ích về kinh tế, xã hội và môi trƣờng về việc giảm thiểu khí thải. PHẠM VI NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN VĂN  Dựa vào chƣơng trình DR gồm các loại biểu giá và chƣơng trình ƣu đãi để có thể điều khiển sự tiêu thụ điện của khách hàng, theo chế độ vận hành hệ thống điện, nhƣ là : khi có sự kiện thiếu nguồn vì sự cố, bảo trì, sửa chửa hoặc sự cố về lƣới điện, giảm nghẽn mạch trên lƣới…thì chính sách mà chƣơng trình DR đáp ứng rất linh hoạt, giúp giảm thiểu thiệt hại kinh tế, xã hội…khi có sự cố xảy ra cũng nhƣ với mong muốn sang bằng phụ tải giảm sự chênh lệch giữa cao điểm và thấp điểm để hệ thống điện vận hành ổn định, tăng độ tin cậy trong cung cấp điện… là những mục tiêu mà nhà cung cấp hƣớng tới khi tình hình nhu cầu sử dụng năng lƣợng gia tăng.  Nghiên cứu các khách hàng sử dụng giá điện TOU nhƣ là khách hàng Công Nghiệp, Nông Nghiệp, Thƣơng mại và dịch vụ, dân cƣ…Sự phản ứng hay cách sử dụng điện của từng loại khách hàng khác nhau với giá điện thay đổi. Khách hàng Công nghiệp với tỉ trọng sử dụng điện lớn, sự dịch chuyển sử dụng điện giờ cao điểm sang sử dụng điện giờ thấp điểm sẽ làm giảm tải đỉnh ở cao điểm, giảm chi phí vận hành, tiết kiệm chi phí đầu tƣ xây dựng thêm nguồn cung cấp…với mong muốn dịch chuyển tải, giảm tải dựa vào biểu giá điện TOU để ảnh hƣởng lên cách sử dụng điện của khách hàng.

 Vấn đề cần giải quyết là làm thế nào để có thể ƣớc lƣợng đƣợc lƣợng công suất tăng hay giảm bao nhiêu phần trăm khi ta thực hiện giảm hoặc tăng bao nhiêu phần trăm của giá điện TOU. Có 2 cách tiếp cận vấn đề trên theo 2 phƣơng pháp khác nhau. Phƣơng pháp thứ nhất là dùng mô hình toán và phƣơng pháp thứ 2 là dùng mạng nơron để khảo sát mối quan hệ giữa giá điện và lƣợng điện năng tiêu thụ của khách hàng. So sánh và đánh giá 2 phƣơng pháp để đƣa ra mô hình đáp ứng giá điện tối ƣu giúp cho việc xây dựng biểu giá điện hợp lý thông qua cách ƣớc lƣợng, lƣợng GVHD : PGS.

Phan Thị Thanh Bình HVTH : Huỳnh Thị Thu Thảo 5 điện năng tiêu thụ của khách hàng ở các thời điểm khác nhau với giá thay đổi theo thời gian. ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN VĂN  Sử dụng mạng nơron nhân tạo để khảo sát mối quan hệ giữa giá điện và lƣợng điện năng tiêu thụ điện.  Xây dựng mạng nơron theo 2 phƣơng án khác nhau để khảo sát phản ứng của khách hàng.  Từ đó có thể phát triển đƣa thêm nhiều nhân tố ảnh hƣởng tới sự dùng điện của khách hàng để khảo sát bài toán đúng với thực tế.

Ƣu điểm của mạng nơron có thể tính toán một bài toán có nhiều ràng buộc và đƣa ra lời giải mà không cần biết hàm giải tích, so với sử dụng mô hình toán có quá nhiều ràng buộc sẽ gặp phải những khó khăn tìm lời giải thỏa mãn tất cả các yếu tố ảnh hƣờng vào bài toán. GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA LUẬN VĂN Luận văn này góp phần giúp ngành Điện có một phƣơng pháp đánh giá phản ứng của khách hàng khi thay đổi giá điện. Thông qua đó cũng dễ dàng thấy đƣợc khách hàng sử dụng năng lƣợng hiệu quả hay chƣa từ đó đƣa ra những tƣ vấn, biện pháp hoặc một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng điện tiết kiệm cho nhà máy, khu công nghiệp sản xuất…linh hoạt hơn trong việc thay đổi nhu cầu theo giá TOU.