Chương 1 đề cập đến các vấn đề sau: − Giới thiệu chung về lưới điện và tăng trưởng sản lượng điện năng ở miền Nam; − Tầm quan trọng của dự báo điện năng, đặc biệt là dự báo điện năng ngắn hạn; − Những yếu tố tác động đến dự báo điện năng ngắn hạn; − Thực trạng công tác dự báo điện năng hiện nay; − Mục tiêu, phạm vi nghiên cứu bài toán dự báo điện năng ngắn hạn.1 Giới thiệu chung về lưới điện và tăng trưởng sản lượng điện năng ở miền Nam: 1.1 Giới thiệu chung về hệ thống điện Việt Nam Với sự nỗ lực, đồng lòng của toàn dân, trong giai đoạn từ năm 2005 đến nay, dù gặp không ít trở ngại, khó khăn, đặc biệt là thử thách từ diễn biến phức tạp của đại dịch COVID trong những năm qua nhưng nền kinh tế Việt Nam vẫn vững vàng, phát triển mạnh mẽ với tỉ lệ tăng trưởng ấn tượng so với các nước trong khu vực. QUY MÔ GDP CỦA VIỆT NAM GIAI ĐOẠN TỪ 2016 ĐẾN 2021 2021 5116 2020 3847 2019 3739 NĂM 2018 3493 2017 3263 2016 3054 GDP (NGHÌN TỶ ĐỒNG) Hình 1.1: Quy mô GDP của Việt Nam giai đoạn từ năm 2016-2021 (Nguồn: Tập đoàn Điện lực Việt Nam) 5 Song hành cùng với nền kinh tế, hệ thống điện Việt Nam cũng có những bước phát triển bền vững trong thời gian qua. Đặc biệt trong giai đoạn từ năm 2016 đến hết năm 2021, theo số liệu tổng hợp của Tập đoàn Điện lực Việt Nam, quy mô công suất phát của hệ thống điện Việt Nam đã có mức tăng trưởng ấn tượng từ 42.620 MW (năm 2021), tương ứng mức tăng trưởng 81,16%. Trong đó, chỉ riêng công suất các nguồn điện năng lượng tái tạo (điện gió, điện mặt trời) đã tăng trưởng nhảy vọt từ gần như không đáng kể trong năm 2016 lên 20.670 MW trong năm 2021, chiếm tỷ trọng 27% tổng quy mô công suất của hệ thống.
Trên cơ sở tăng trưởng đó, hệ thống điện Việt Nam hiện đang đứng đầu ASEAN cả về quy mô công suất và cả về quy mô các nguồn năng lượng tái tạo. Quy mô phát triển hệ thống điện 2016-2021 Hình 1.2: Quy mô phát triển hệ thống điện từ năm 2016-2021 (Nguồn: Tập Đoàn điện lực Việt Nam) 1.2 Giới thiệu chung về hệ thống điện miền Nam: EVNSPC được giao nhiệm vụ quản lý, vận hành lưới điện phân phối từ cấp điện áp 110kV trở xuống và kinh doanh bán điện trên địa bàn 21 tỉnh, thành phố khu vực phía Nam (tính từ các tỉnh Ninh Thuận và tỉnh Lâm Đồng trở vào phía Nam và ngoại trừ thành phố Hồ Chí Minh), đảm bảo cung cấp đầy đủ điện phục vụ an ninh quốc phòng, sinh hoạt, sản xuất cho nhân dân và các doanh nghiệp ở miền Nam. 6 Theo dữ liệu của EVNSPC, hệ thống điện miền Nam hiện có quy mô gồm 6.131 km đường dây 110kV, 63.796 km đường dây 22kV; 235 trạm biến áp 110kV với 411 MBA tổng dung lượng 19.624 trạm biến áp phân phối 22kV với 137.015 MBA có tổng dung lượng hơn 9,77 triệu kVA; tự sản xuất được 74,5 triệu kWh. Tăng trưởng sản lượng điện năng tiêu thụ ở miền Nam: Tỷ lệ thuận với mức tăng trưởng quy mô công suất của toàn bộ hệ thống điện Việt Nam, tổng sản lượng điện năng tiêu thụ (điện thương phẩm) của miền Nam cũng duy trì mức tăng đều đặn trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2021 mặc dù năm 2021, nền kinh tế Việt Nam nói chung và tình hình kinh tế - xã hội ở khu vực miền Nam bị ảnh hưởng nặng nề bởi đại dịch COVID.
Cụ thể, phụ tải ở miền Nam đã tăng từ 57.854 triệu kWh vào năm 2016 lên 76.434 triệu kWh vào năm 2021, tương ứng mức tăng 32,12%. TĂNG TRƯỞNG ĐIỆN THƯƠNG PHẨM MIỀN NAM 80,000.3: Tăng trưởng điện thương phẩm miền Nam giai đoạn từ năm 2016-2021 (Nguồn: Tập Đoàn điện lực Việt Nam) Tổng số khách hàng sử dụng điện toàn miền Nam tính đết ngày 31/12/2021 đạt 8,9 triệu khách hàng với tổng công suất phụ tải cực đại đạt 13. Tỷ trọng thành phần theo biểu đồ sau: 7 Hình 1.4: Tỷ trọng 05 thành phần tiêu thụ điện trong năm 2021 (Nguồn: Tập Đoàn điện lực Việt Nam) Qua biểu đồ, có thể nhận thấy thành phần công nghiệp xây dựng và thành phần quản lý tiêu dùng chiếm tỷ trọng khá lớn trong cơ cấu phụ tải của hệ thống điện miền Nam (lần lượt chiếm 59,44% và 27,59% tổng sản lượng điện thương phẩm).3 Tầm quan trọng của dự báo điện năng, đặc biệt là dự báo ngắn hạn: 1.1 Tầm quan trọng của dự báo điện năng: Điện năng là một sản phẩm đặc biệt quan trọng đối với sự phát triển kinh tế - xã hội, đời sống nhân dân và môi trường của mọi quốc gia trên thế giới. Không giống như các doanh nghiệp sản xuất các sản phẩm khác trong nền kinh tế thị trường với mục tiêu hàng đầu là lợi nhuận, nếu không có lợi nhuận thì sẽ ngừng sản xuất, điện năng là sản phẩm đặc biệt, không thể thiếu và cũng không thể ngừng sản xuất, nên ngành điện được coi là một ngành thuộc cơ sở hạ tầng.
Điện năng được phân biệt với các sản phẩm hàng hóa khác nhờ khả năng đáp ứng nhanh chóng những biến đổi của nhu cầu sử dụng tại mọi thời điểm và tính hầu như không thể dự trữ được. Do đó, công tác dự báo phụ tải đóng vai trò hết sức quan trọng đối với việc quy hoạch, đầu tư, phát triển nguồn điện và vận hành hệ thống điện. 8 Dự báo điện năng từ trước đến nay là bài toán phổ biến nhưng lại rất phức tạp, bởi tính diễn biến bất thường của nó theo vị trí địa lý và theo thời gian. Kết quả dự báo với sai số lớn sẽ vừa tác động tiêu cực đến chi phí sản xuất, kinh doanh điện vừa gây ra nguy cơ thừa/ thiếu điện gây ảnh hưởng đến phụ tải, qua đó gián tiếp ảnh hưởng đến kinh tế - xã hội, an ninh quốc phòng của quốc gia.
Nếu dự báo sản lượng điện năng tiêu thụ cao hơn thực tế sẽ làm chi phí tăng lên do việc huy động không cần thiết các nguồn điện dự phòng giá thành cao. Ngược lại, nếu dự báo sản lượng điện năng tiêu thụ thấp hơn thực tế sẽ dẫn đến việc dự phòng công suất nguồn thấp, giảm mức độ an toàn và tin cậy trong cung cấp điện, dẫn đến nguy cơ thiếu điện, phải sa thải phụ tải gây thiệt hại về kinh tế và tác động không tốt đến an ninh quốc phòng.2 Tầm quan trọng của dự báo điện năng ngắn hạn: Dự báo điện năng ngắn hạn đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong việc xây dựng kế hoạch vận hành cũng như đảm bảo độ tin cậy của hệ thống điện. Các phương pháp dự báo ngắn hạn về cơ bản có thể được phân thành 3 loại chính như sau: − Các phương pháp dựa trên kỹ thuật thống kê như: phương pháp tương tự, phương pháp chuỗi thời gian, phương pháp hồi quy… − Các phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo như: phương pháp mạng nơ ron, phương pháp hệ thống chuyên gia logic,… − Các phương pháp kết hợp giữa kỹ thuật thống kê và sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng.
Tuy nhiên, trong những phương pháp trên thì phương pháp sử dụng mạng nơ ron nhân tạo có nhiều ưu điểm hơn cả nhờ các yếu tố: dễ ứng dụng thực hiện, độ chính xác và hiệu quả cao.4 Các phương pháp dự báo phụ tải: 1.1 Phương pháp ngoại suy: Phương pháp ngoại suy được thực hiện dựa trên các giả thiết cơ bản là xu thế biến thiên của phụ tải trong tương lai là tương tự trong quá khứ và các yếu tố bất định được xem xét thông qua hệ số chuyên gia. Phương pháp ngoại suy thực hiện quá trình dự báo dựa trên những số liệu thu thập được trong quá khứ để phản ánh theo quy luật hàm số f(t) như sau: 𝐷𝐵 𝑦𝑡+1 = 𝑓 (𝑡 + 1) + 𝜀 (1.1) Trong đó: − YDB là điện năng hoặc công suất dự báo; − t là thời điểm hiện tại; − f (t+1) là hàm số xây dựng từ số liệu quá khứ của điện năng, công suất; − là hệ số chuyên gia. − Số liệu phụ tải điện quá khứ sử dụng cho phương pháp ngoại suy: − Đối với dự báo phụ tải ngày: Các số liệu thống kê về công suất, điện năng tiêu thụ trong ít nhất 07 ngày trước đó. Trong trường hợp ngày lễ, ngày Tết phải sử dụng các số liệu của các ngày lễ, ngày Tết năm trước.
− Đối với dự báo phụ tải giờ: Các số liệu thống kê về công suất, điện năng tiêu thụ trong ít nhất 48 giờ cùng kỳ tuần trước. Các đặc điểm của phương pháp ngoại suy: Bảng 1.1: Ưu nhược điểm của phương pháp ngoại suy Phương pháp ngoại suy Ưu điểm Nhược điểm - Đơn giản, dễ dàng xây dựng - Xu thế tăng trưởng phụ tải điện trong tương lai mô hình dự báo. có thể thay đổi nhiều dẫn tới sai số dự báo lớn. - Có thể cho kết quả tốt khi áp - Khó áp dụng khi dự báo cho giai đoạn quá xa dụng DBPT cho các khu vực (tăng trưởng phụ tải có nhiều bất định).
có tỷ lệ tăng trưởng ổn định - Không áp dụng được cho các dự báo ngắn hạn giữa các thời kỳ. do không xét được các yếu tố ảnh hưởng như 10 nhiệt độ, ngày trong tuần… - Cần kết hợp với phương pháp chuyên gia để tăng độ chính xác 1.2 Phương pháp hồi quy: Hồi quy là mô hình toán học xác suất thống kê, phân tích tương quan giữa hai hay nhiều biến. Phương pháp này xác định mối tương quan giữa nhu cầu tiêu thụ điện (công suất, điện năng) của phụ tải với các yếu tố ảnh hưởng quan trọng (tăng trưởng kinh tế, giá điện, thời tiết, tỷ giá…). Mối tương quan này được phản ánh qua hai loại phương trình như sau: Phương trình dạng tuyến tính: 𝑌 = 𝑎0 + ∑𝑛𝑖=1 𝑎𝑖 .2) Phương trình dạng phi tuyến: 𝑌 = 𝑎0 .3) Trong đó: − n là số thống kê quá khứ; − a0 là hệ số tự do, ai là các hệ số tương quan giữa Y và Xi; − Xi là số liệu quá khứ của các yếu tố ảnh hưởng quan trọng (tăng trưởng kinh tế, giá điện, thời tiết, tỷ giá…); − Y là hàm số điện năng, công suất dự báo.
Dạng phương trình 2 có thể đưa về dạng phương trình 1 bằng cách lấy logarit 2 vế. Việc lựa chọn hàm hồi quy được tiến hành trên cơ sở so sánh các hệ số tương quan, hệ số tương quan của dạng phương trình nào lớn thì chọn dạng phương trình đó.