Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển năng lượng tái tạo (NLTT) tại Việt Nam, tốc độ tăng trưởng của các nguồn năng lượng như năng lượng mặt trời và thủy điện nhỏ đã đạt mức ấn tượng. Cụ thể, năm 2020, khoảng 12.000 MW năng lượng mặt trời đã được đưa vào vận hành, đánh dấu bước tiến mạnh mẽ trong ngành điện. Song song đó, chính phủ Việt Nam cũng đang triển khai đề án phát triển thị trường bán lẻ điện cạnh tranh nhằm thúc đẩy sự minh bạch và hiệu quả trong giao dịch điện năng. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của NLTT cùng với sự chuyển đổi thị trường điện đặt ra nhiều thách thức cho các nhà đầu tư, đặc biệt là sự không chắc chắn về giá điện dẫn đến rủi ro trong hoạch định doanh thu và lợi nhuận khi quyết định đầu tư các dự án mới.

Luận văn tập trung nghiên cứu tối ưu hóa giá điện trong đấu thầu điện và xác định hiệu quả đầu tư dự án NLTT tại Việt Nam, với mục tiêu phân tích và so sánh các phương pháp dự báo giá điện trong các mô hình mô phỏng hệ thống điện dựa trên Agent (Agent-Based Model - ABM). Nghiên cứu đề xuất một phương pháp dự báo giá mới dựa trên mô hình tối ưu hóa, nhằm hỗ trợ nhà đầu tư ra quyết định chính xác hơn trong bối cảnh thị trường điện cạnh tranh. Phạm vi nghiên cứu được thực hiện trong năm 2021, sử dụng dữ liệu thực tế và mô phỏng thị trường điện Việt Nam.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp công cụ dự báo giá điện hiệu quả, giúp giảm thiểu rủi ro đầu tư, đồng thời góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành điện Việt Nam trong xu thế tự do hóa thị trường và tăng trưởng NLTT.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết và mô hình nghiên cứu chính:

  1. Mô hình Agent-Based Model (ABM): Đây là mô hình mô phỏng dựa trên các tác nhân (Agent) độc lập, tự chủ và tương tác với nhau trong môi trường thị trường điện. ABM cho phép mô hình hóa các hành vi phức tạp, sự thích ứng và ra quyết định của các nhà sản xuất điện trong thị trường cạnh tranh. Mô hình này giúp nắm bắt các hiện tượng mới nổi từ sự tương tác của các Agent, cung cấp mô tả tự nhiên và linh hoạt về hệ thống điện.

  2. Mô hình Phòng thí nghiệm mô hình hóa năng lượng (Energy Modelling Laboratory - EMLAB): Đây là mô hình ABM dài hạn được thiết kế để phân tích tác động của các quyết định đầu tư của các công ty phát điện theo các kịch bản chính sách và thiết kế thị trường khác nhau. Mô hình sử dụng bước thời gian một năm, mô phỏng thị trường điện và CO2 liên thông, đồng thời tích hợp các yếu tố như chi phí đầu tư, chi phí vận hành, hiệu suất công nghệ và các chính sách hỗ trợ NLTT.

Các khái niệm chính trong nghiên cứu bao gồm:

  • Giá điện đấu thầu: Giá mà các nhà máy điện đặt ra khi tham gia thị trường điện cạnh tranh.
  • Phương pháp dự báo giá nội sinh và ngoại sinh: Các kỹ thuật dự báo giá điện dựa trên dữ liệu lịch sử hoặc các yếu tố bên ngoài.
  • Phương pháp dự báo giá dựa trên tối ưu hóa: Phương pháp mới được đề xuất trong luận văn, kết hợp tính minh bạch của mô hình tối ưu hóa với tính linh hoạt của ABM.
  • Rủi ro đầu tư: Bao gồm rủi ro về giá, kỹ thuật và tài chính ảnh hưởng đến quyết định đầu tư dự án NLTT.
  • Thuật toán đầu tư: Quy trình đánh giá và lựa chọn đầu tư dựa trên các chỉ số như giá trị hiện tại ròng (NPV) và tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được sử dụng bao gồm dữ liệu thực tế về công suất và chi phí các nhà máy điện, giá nhiên liệu, giá CO2, cùng với các kịch bản tăng trưởng nhu cầu điện tại Việt Nam. Dữ liệu được thu thập và xử lý trong khoảng thời gian từ tháng 2 đến tháng 12 năm 2021.

Phương pháp phân tích chính là xây dựng và mô phỏng mô hình ABM dài hạn dựa trên nền tảng EMLAB, kết hợp với thuật toán tối ưu hóa tuyến tính để dự báo giá điện. Cỡ mẫu mô hình bao gồm các Agent đại diện cho các công ty phát điện với danh mục công nghệ đa dạng như than, khí, thủy điện, năng lượng mặt trời và gió. Phương pháp chọn mẫu dựa trên đặc điểm thực tế của thị trường điện Việt Nam và các công nghệ NLTT phổ biến.

Quy trình nghiên cứu gồm các bước: tổng hợp cơ sở lý thuyết, xây dựng mô hình ABM với các phương pháp dự báo giá khác nhau, lập trình thuật toán tối ưu hóa, mô phỏng các kịch bản đầu tư, so sánh và đánh giá kết quả mô phỏng. Công cụ lập trình chính là Julia, kết hợp với bộ giải tối ưu Gurobi.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Ảnh hưởng của phương pháp dự báo giá đến quyết định đầu tư: Kết quả mô phỏng cho thấy các thuật toán đầu tư trong mô hình ABM rất nhạy cảm với giả định về phương pháp dự báo giá. Ví dụ, phương pháp dự báo giá dựa trên tối ưu hóa giúp giảm thiểu rủi ro đầu tư hơn so với các phương pháp dự báo giá nội sinh và ngoại sinh truyền thống, với mức giảm rủi ro khoảng 15-20% theo ước tính.

  2. Tác động của các tham số mô hình đến cơ cấu nguồn điện: Việc điều chỉnh các tham số trong cây kịch bản dự báo giá ảnh hưởng rõ rệt đến cơ cấu nguồn điện đầu tư mới. Cơ cấu nguồn điện với phương pháp dự báo giá tối ưu hóa cho thấy tỷ lệ đầu tư vào NLTT tăng lên khoảng 10% so với các phương pháp khác.

  3. Hiệu quả đầu tư dự án NLTT: Mô hình đề xuất giúp các nhà đầu tư xác định được các dự án có giá trị hiện tại ròng (NPV) dương và tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR) phù hợp, từ đó nâng cao hiệu quả đầu tư. So sánh kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp dự báo giá tối ưu hóa tăng khả năng sinh lời dự kiến lên khoảng 12% so với phương pháp truyền thống.

  4. Tính minh bạch và linh hoạt của mô hình: Mô hình ABM kết hợp phương pháp dự báo giá dựa trên tối ưu hóa cung cấp một khung minh bạch hơn cho các quyết định đầu tư, đồng thời vẫn giữ được tính linh hoạt trong việc mô phỏng hành vi của các Agent trong thị trường điện cạnh tranh.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của các phát hiện trên là do phương pháp dự báo giá dựa trên tối ưu hóa cho phép tích hợp các thông tin về hành vi chiến lược của các nhà đầu tư và các điều kiện thị trường, từ đó đưa ra dự báo giá chính xác và phù hợp hơn với thực tế. So với các phương pháp dự báo giá nội sinh và ngoại sinh, phương pháp này giảm thiểu sai số dự báo và phản ánh tốt hơn các yếu tố rủi ro về giá và số lượng điện sản xuất.

Kết quả mô phỏng có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tỷ lệ đầu tư vào các nguồn NLTT theo từng phương pháp dự báo giá, cũng như bảng số liệu thể hiện mức độ rủi ro và lợi nhuận dự kiến của các dự án đầu tư. So sánh với các nghiên cứu quốc tế cho thấy mô hình đề xuất phù hợp với xu hướng phát triển thị trường điện cạnh tranh và hỗ trợ ra quyết định đầu tư hiệu quả.

Ý nghĩa của nghiên cứu là cung cấp một công cụ mô hình hóa và dự báo giá điện mới, giúp các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách giảm thiểu rủi ro, nâng cao hiệu quả đầu tư và thúc đẩy phát triển bền vững ngành điện Việt Nam.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Áp dụng phương pháp dự báo giá dựa trên tối ưu hóa trong các mô hình mô phỏng thị trường điện: Khuyến nghị các cơ quan quản lý và doanh nghiệp điện lực tích hợp phương pháp này vào hệ thống phân tích và ra quyết định đầu tư nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả.

  2. Xây dựng hệ thống dữ liệu đầu vào đầy đủ và cập nhật: Để đảm bảo tính chính xác của mô hình, cần thiết lập hệ thống thu thập và cập nhật dữ liệu về giá nhiên liệu, giá CO2, công suất các nhà máy và nhu cầu điện theo thời gian thực, do các cơ quan chuyên ngành thực hiện trong vòng 1-2 năm tới.

  3. Đào tạo và nâng cao năng lực cho các nhà phân tích và nhà đầu tư: Tổ chức các khóa đào tạo về mô hình ABM và kỹ thuật tối ưu hóa cho cán bộ quản lý và chuyên gia trong ngành điện nhằm nâng cao khả năng ứng dụng mô hình trong thực tế, thực hiện trong 6-12 tháng.

  4. Phát triển mô hình mở rộng tích hợp các yếu tố bất ổn khác: Nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng mô hình để bao gồm các yếu tố bất ổn về tăng trưởng phụ tải, giá nhiên liệu và chính sách nhằm phản ánh đầy đủ hơn các rủi ro đầu tư, dự kiến thực hiện trong 2-3 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà đầu tư năng lượng tái tạo: Luận văn cung cấp công cụ dự báo giá và đánh giá hiệu quả đầu tư, giúp họ ra quyết định chính xác và giảm thiểu rủi ro tài chính.

  2. Cơ quan quản lý ngành điện: Các nhà hoạch định chính sách có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để thiết kế các chính sách hỗ trợ NLTT và phát triển thị trường điện cạnh tranh minh bạch.

  3. Các nhà nghiên cứu và học viên ngành quản lý xây dựng, năng lượng: Tài liệu cung cấp nền tảng lý thuyết và phương pháp nghiên cứu hiện đại về mô hình ABM và tối ưu hóa trong lĩnh vực năng lượng.

  4. Doanh nghiệp điện lực và các công ty tư vấn: Hỗ trợ trong việc xây dựng các mô hình mô phỏng thị trường điện, dự báo giá và lập kế hoạch đầu tư hiệu quả.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phương pháp dự báo giá dựa trên tối ưu hóa khác gì so với các phương pháp truyền thống?
    Phương pháp này kết hợp mô hình tối ưu hóa với mô hình ABM, cho phép dự báo giá điện chính xác hơn bằng cách tích hợp hành vi chiến lược của các nhà đầu tư và điều kiện thị trường, giảm thiểu sai số so với dự báo nội sinh hoặc ngoại sinh.

  2. Mô hình ABM có thể áp dụng cho thị trường điện Việt Nam như thế nào?
    Mô hình ABM mô phỏng các Agent là các công ty phát điện với hành vi tự chủ và tương tác phức tạp, phù hợp với đặc thù thị trường điện Việt Nam đang chuyển đổi sang cạnh tranh và phát triển NLTT.

  3. Các rủi ro chính trong đầu tư dự án NLTT là gì?
    Bao gồm rủi ro về giá (biến động giá nhiên liệu, CO2, điện), rủi ro kỹ thuật (chi phí đầu tư, vận hành, bảo trì) và rủi ro tài chính (lãi suất, tín dụng), ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận và quyết định đầu tư.

  4. Làm thế nào để mô hình giúp giảm thiểu rủi ro đầu tư?
    Bằng cách cung cấp dự báo giá điện chính xác và minh bạch, mô hình giúp nhà đầu tư đánh giá đúng khả năng sinh lời và lựa chọn dự án phù hợp, từ đó giảm thiểu rủi ro tài chính và kỹ thuật.

  5. Nghiên cứu có giới hạn gì và hướng phát triển tiếp theo?
    Mô hình hiện tại chưa xem xét đầy đủ các bất ổn về tăng trưởng phụ tải, giá nhiên liệu và chính sách. Hướng phát triển tiếp theo là mở rộng mô hình để tích hợp các yếu tố này nhằm nâng cao tính thực tiễn và độ tin cậy của dự báo.

Kết luận

  • Luận văn đã phân tích và so sánh các phương pháp dự báo giá điện trong mô hình ABM dài hạn, đồng thời đề xuất phương pháp dự báo giá dựa trên tối ưu hóa mới, phù hợp với thị trường điện cạnh tranh tại Việt Nam.
  • Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp dự báo giá tối ưu hóa giúp giảm thiểu rủi ro đầu tư và nâng cao hiệu quả đầu tư dự án NLTT.
  • Mô hình ABM kết hợp tối ưu hóa cung cấp khung minh bạch và linh hoạt cho các quyết định đầu tư trong thị trường điện.
  • Đề xuất áp dụng phương pháp này trong thực tế, đồng thời phát triển mô hình mở rộng để tích hợp các yếu tố bất ổn khác.
  • Các nhà đầu tư, cơ quan quản lý và nhà nghiên cứu nên tham khảo và ứng dụng kết quả nghiên cứu nhằm thúc đẩy phát triển bền vững ngành điện Việt Nam.

Hành động tiếp theo: Khuyến nghị các bên liên quan triển khai thử nghiệm mô hình trong các dự án thực tế và tiếp tục nghiên cứu mở rộng để hoàn thiện công cụ hỗ trợ ra quyết định đầu tư năng lượng tái tạo.