Luận Văn Thạc Sĩ: Phân Tích Ảnh Hưởng Của Nhiệt Độ Lên Phụ Tải Điện Khu Vực TP.HCM

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện phân tích ảnh hưởng của nhiệt độ đến phụ tải điện tại thành phố Hồ Chí Minh, cung cấp cái nhìn sâu sắc và giải pháp hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Hạnh Dung
• Người hướng dẫn: PGS-TS Võ Ngọc Điều
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện
• Đề tài: Phân Tích Ảnh Hưởng Của Nhiệt Độ Lên Phụ Tải Điện Khu Vực Thành Phố Hồ Chí Minh
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Giới thiệu đề tài

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng, nhiệt độ đã trở thành một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến phụ tải điện tại TP.HCM. Luận văn này nhằm phân tích mối quan hệ giữa nhiệt độ và phụ tải điện, từ đó đưa ra các dự báo chính xác hơn về tiêu thụ điện trong tương lai. Theo thống kê, sự gia tăng nhiệt độ trong mùa hè có thể dẫn đến việc tiêu thụ điện tăng cao, đặc biệt là trong các ngày nắng nóng. Thông qua việc phân tích, luận văn sẽ cung cấp những dữ liệu cần thiết để nâng cao hiệu quả trong việc quản lý năng lượng và hệ thống điện tại TP.HCM.

II. Các yếu tố ảnh hưởng đến phụ tải điện

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhiều yếu tố khác nhau tác động đến phụ tải điện, trong đó nhiệt độ là một trong những yếu tố chủ chốt. Đặc điểm khí hậu của TP.HCM với mùa khô và mùa mưa rõ rệt đã tạo ra sự biến động trong tiêu thụ điện. Thực tế cho thấy, trong những ngày có nhiệt độ cao, tiêu thụ điện thường đạt đỉnh, đặc biệt trong các hộ gia đình sử dụng điều hòa không khí. Bên cạnh đó, sự gia tăng dân số và phát triển kinh tế cũng góp phần làm tăng nhu cầu năng lượng. Các số liệu thu thập từ các năm trước cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ giữa nhiệt độ và phụ tải điện.

III. Mô hình tính toán phân tích tương quan

Mô hình hồi quy tuyến tính được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa nhiệt độ và phụ tải điện. Qua việc thu thập dữ liệu từ nhiều năm, các hệ số tương quan đã được tính toán để xác định mức độ ảnh hưởng của nhiệt độ đến tiêu thụ điện. Kết quả cho thấy rằng có một mối liên hệ tích cực giữa nhiệt độ và phụ tải điện, đặc biệt trong các ngày cao điểm. Hệ số tương quan cao cho thấy rằng việc điều chỉnh dự báo năng lượng dựa trên nhiệt độ có thể giúp cải thiện độ chính xác trong việc quản lý hệ thống điện.

IV. Kết quả phân tích

Kết quả phân tích cho thấy rằng mối quan hệ giữa nhiệt độ và phụ tải điện là rõ ràng và có thể dự đoán được. Các đồ thị thể hiện sự biến động của phụ tải điện theo từng giờ trong ngày và theo từng tháng, cho thấy rằng nhiệt độ cao thường đi kèm với tiêu thụ điện tăng. Các số liệu thu thập từ năm 2015 đến 2019 cho thấy sự gia tăng phụ tải điện trong những tháng mùa hè, khi nhiệt độ đạt đỉnh. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dự báo chính xác năng lượng dựa trên nhiệt độ để phục vụ cho việc quản lý hệ thống điện hiệu quả hơn.

V. Kết luận và hướng phát triển đề tài

Luận văn đã chứng minh rằng nhiệt độ có ảnh hưởng lớn đến phụ tải điện tại TP.HCM. Các kết quả nghiên cứu không chỉ có giá trị trong việc dự báo tiêu thụ điện mà còn có thể áp dụng trong việc lập kế hoạch phát triển hệ thống điện trong tương lai. Việc hiểu rõ mối liên hệ này sẽ hỗ trợ các nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết định kịp thời, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc sử dụng năng lượng và đảm bảo cung cấp điện ổn định cho người dân. Hướng phát triển tiếp theo của đề tài có thể tập trung vào việc áp dụng các công nghệ mới trong dự báo năng lượng dựa trên nhiệt độ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN NGỌC HẠNH DUNG PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA NHIỆT ĐỘ LÊN PHỤ TẢI ĐIỆN KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF TEMPERATURE ON THE LOAD DEMAND IN HO CHI MINH CITY „Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN Mã số : 60520202 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 8 NĂM 2019 CÔNG TRÌNH ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Cán bộ hƣớng dẫn khoa học: PGS-TS Võ Ngọc Điều Cán bộ chấm nhận xét 1: TS Huỳnh Quốc Việt Cán bộ chấm nhận xét 2: PGS.TS Lê Chí Kiên Luận văn thạc sĩ đƣợc bảo vệ tại Trƣờng Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP. HCM ngày 31 tháng 8 năm 2019. Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1.

TS Lê Kỷ 2. TS Huỳnh Quốc Việt 3.TS Lê Chí Kiên 4.TS Ngô Cao Cƣờng 5. Huỳnh Quang Minh Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá luận văn và Trƣởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã đƣợc sửa chữa (nếu có). CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƢỞNG KHOA…… 3 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Ngọc Hạnh Dung MSHV: 1670798 Ngày, tháng, năm sinh: 17/6/1981 Nơi sinh: TPHCM Chuyên ngành: Kỹ thuật điện Mã số: 60520202 1- TÊN ĐỀ TÀI: Phân tích ảnh hƣởng của nhiệt độ lên phụ tải khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.

2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Tìm hiểu các yếu tố ảnh hƣởng đến phụ tải điện, tìm hiểu đặc điểm khí hậu khu vực TPHCM. Tập hợp số liệu về công suất tiêu thụ và nhiệt độ 24 giờ của khu vực TPHCM. - Phân tích mức độ tƣơng quan giữa các yếu tố công suất tiêu thụ và nhiệt độ. - Dự báo phụ tải ngắn hạn (ngày) bằng phƣơng pháp hồi quy tuyến tính trên cơ sở kết quả phân tích tƣơng quan.

3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: PGS-TS Võ Ngọc Điều. Nội dung và đề cƣơng Luận văn thạc sĩ đã đƣợc Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua. CÁN BỘ HƢỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký) Võ Ngọc Điều TRƢỞNG KHOA….……… (Họ tên và chữ ký) 4 LỜI CẢM ƠN Trong thời gian học tập, nghiên cứu và thực hiện luận văn tốt nghiệp, tôi đã nhận đƣợc sự hƣớng dẫn, giúp đỡ và hỗ trợ rất nhiệt tình của các Thầy, Cô giáo, Gia đình, Bạn bè và Đồng nghiệp. Thông qua luận văn này, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến: o Thầy hƣớng dẫn: PGS-TS Võ Ngọc Điều, ngƣời đã trực tiếp hƣớng dẫn, cung cấp kiến thức, phƣơng pháp nghiên cứu, hỗ trợ, giúp đỡ tôi thực hiện hoàn thành đề tài này.

o Tập thể các Thầy, Cô giáo trƣờng đại học Bách Khoa TPHCM đã tận tình giảng dạy, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu tại trƣờng. o Lãnh đạo Tổng công ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh, Trung tâm Điều độ Hệ thống điện Thành phố Hồ Chí Minh, Gia đình, Bạn bè và Đồng nghiệp đã động viên, khuyến khích và tạo mọi điều kiện thuận lợi về thời gian và cung cấp số liệu để tôi có thể hoàn thành luận văn. Một lần nữa xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các Quý Thầy, Cô, Gia đình, Bạn bè và Đồng nghiệp. Chúc mọi ngƣời luôn vui vẻ và hạnh phúc! 5 TÓM TẮT Phân tích mối tƣơng quan của xu thế thay đổi biểu đồ phụ tải điện của phụ tải điện với diễn biến về nhiệt độ là một trong các nội dung đƣợc Bộ Công Thƣơng yêu cầu thực hiện khi nghiên cứu phụ tải (Khoản 7 Điều 22 Thông tƣ số 19/2017/TT-BCT ngày 29/9/2017).

Thực tế cho thấy là giữa nhiệt độ và nhu cầu tiêu thụ điện có mối liên hệ mật thiết, và việc nghiên cứu mối liên hệ giữa 02 đại lƣợng này sẽ hỗ trợ tốt cho công tác dự báo nhu cầu phụ tải điện phục vụ vận hành hệ thống điện, thị trƣờng điện và xây dựng kế hoạch phát triển lƣới điện. Mục tiêu chính của luận văn này là rút ra đƣợc mối tƣơng quan giữa nhiệt độ và phụ tải khu vực TPHCM, thực hiện dự báo phụ tải ngắn hạn theo mô hình hồi quy tuyến tính phục vụ cho công tác vận hành hệ thống điện của Tổng công ty Điện lực TPHCM. Luận văn đƣợc chia thành 05 chƣơng với nội dung nghiên cứu lần lƣợt nhƣ sau: - Chƣơng I: Giới thiệu đề tài. - Chƣơng II: Các yếu tố ảnh hƣởng đến phụ tải điện.

- Chƣơng III: Mô hình tính toán phân tích tƣơng quan giữa nhiệt độ và phụ tải, dự báo phụ tải ngắn hạn. - Chƣơng IV: Kết quả phân tích. - Chƣơng V: Kết luận và hƣớng phát triển đề tài. 6 ABSTRACT Analyzing the correlation between electricity consumption and temperature variability is one of the contents requested by the Ministry of Industry and Trade when studying the electricity demand (Circular No.

19/2017/TT-BCT dated September 29, 2017). The relationship between temperature and electricity consumption is given by factual evidence, and the study of this relationship will support the load forecasting, operating the electricity system, electricity market and formulating the grid development plan. The main objective of this thesis is to determine the correlation between electricity consumption and temperature in Ho Chi Minh City, to perform short-term load forecast by linear regression model for the operation of the electricity system of the Ho Chi Minh City Power Company. The thesis consists of 05 chapters with the following research contents: - Chapter I: Introduction - Chapter II: Factor affecting load demand - Chapter III: Model of correlation analysis between temperature and load, short-term load forecast - Chapter IV: Results - Chapter V: Conclusions and future work 7 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 PGS.TS Võ Ngọc Điều.

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. Học viên Nguyễn Ngọc Hạnh Dung 8 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1 Lƣợng điện năng tiêu thụ ngày cao nhất qua các năm từ 2010-2019. 14 Hình 2 Dữ liệu khi hậu khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.

22 Hình 3 Minh họa mức độ tƣơng quan của một số trƣờng hợp. 25 Hình 4 Minh họa mô hình phân tích hồi quy tuyến tính. 26 Hình 5 Đồ thị phụ tải trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 2015. 31 Hình 6 Đồ thị nhiệt độ trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 2015.

32 Hình 7 Đồ thị nhiệt độ trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 2016. 33 Hình 8 Đồ thị phụ tải trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 2016. 34 Hình 9 Đồ thị phụ tải trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 2017. 35 Hình 10 Đồ thị nhiệt độ trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 2017.36 Hình 11 Đồ thị phụ tải trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 2018.

37 Hình 12 Đồ thị nhiệt độ trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 2018.38 Hình 13 Đồ thị phụ tải trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa năm 6 tháng đầu năm 2019. 39 Hình 14 Đồ thị nhiệt độ trung bình cả năm, mùa khô và mùa mƣa 6 tháng đầu năm 2019. 40 Hình 15 Đồ thị phụ tải trung bình các năm từ 2015 đến 2019. 41 Hình 16 Đồ thị phụ tải cực đại các năm từ 2015 đến 2019.

41 Hình 17 Đồ thị phụ tải cực tiểu các năm từ 2015 đến 2019. 42 Hình 18 Đồ thị nhiệt độ trung bình các năm từ 2015 đến 2019. 43 Hình 19 Đồ thị nhiệt độ cực đại các năm từ 2015 đến 2019. 43 Hình 20 Đồ thị nhiệt độ cực tiểu các năm từ 2015 đến 2019.

44 Hình 21 Đồ thị biển diễn P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) năm 2015. 45 Hình 22 Đồ thị biển diễn P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) năm 2016. 45 Hình 23 Đồ thị biển diễn P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) năm 2017. 45 9 Hình 24 Đồ thị biển diễn P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) năm 2018.

46 Hình 25 Đồ thị biển diễn P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) 6 tháng đầu năm 2019. 46 Hình 26 Đồ thị tƣơng quan P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) năm 2015. 47 Hình 27 Đồ thị tƣơng quan P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) năm 2016. 48 Hình 28 Đồ thị tƣơng quan P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) năm 2017.

49 Hình 29 Đồ thị tƣơng quan P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) năm 2018. 50 Hình 30 Đồ thị tƣơng quan P tổng trong ngày và T trung bình các ngày làm việc (trừ ngày nghỉ thêm) 6 tháng đầu năm 2019. 51 Hình 31 Đồ thị tƣơng quan và đồ thị biến thiên giữa P tổng và T trung bình các ngày làm việc trong năm 2018. 52 Hình 32 Đồ thị tƣơng quan và đồ thị biến thiên giữa P tổng và T trung bình các ngày thứ bảy trong năm 2018.

54 Hình 33 Đồ thị tƣơng quan và đồ thị biến thiên giữa P tổng và T trung bình các ngày chủ nhật trong năm 2018. 56 Hình 34 Đồ thị tƣơng quan và đồ thị biến thiên giữa P tổng và T trung bình các ngày làm việc mùa khô năm 2018. 58 Hình 35 Đồ thị tƣơng quan và đồ thị biến thiên giữa P tổng và T trung bình các ngày thứ bảy mùa khô năm 2018. 60 Hình 36 Đồ thị tƣơng quan và đồ thị biến thiên giữa P tổng và T trung bình các ngày chủ nhật mùa khô năm 2018.

62 Hình 37 Đồ thị tƣơng quan và đồ thị biến thiên giữa P tổng và T trung bình các ngày làm việc mùa mƣa năm 2018. 64 Hình 38 Đồ thị tƣơng quan và đồ thị biến thiên giữa P tổng và T trung bình các ngày thứ bảy mùa mƣa năm 2018 .