Dự báo phụ tải điện dài hạn cho khu vực Hà Nội giai đoạn 2017-2020

Bài viết Dự báo phụ tải điện dài hạn cho khu vực Hà Nội giai đoạn 2017-2020 đề xuất một dự báo phụ tải điện lực Hà Nội với các đặc điểm: Xét các yếu tố ảnh hưởng chính: dân số, GDP, thời tiết; Sử dụng các phương pháp chính đã được xác định trong quy trình chuyên ngành; Các số liệu công bố chính thức; Có xét đến các yếu tố vùng miền.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Dự báo phụ tải điện dài hạn cho khu vực Hà Nội giai đoạn 2017-2020 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN: 978-604-82-2274-1 DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN DÀI HẠN CHO KHU VỰC HÀ NỘI GIAI ĐOẠN 2017 - 2020 Lê Công Thành, Trần Thị Kim Hồng 1 Trường Đại học Thuỷ lợi, email: thanhlc@tlu.edu.vn1. GIỚI THIỆU CHUNG trong đó: A - điện năng. Một trong ba vấn đề lớn nhất cần điều Phương pháp hồi quy đa biến:chỉnh trong quy hoạch hệ thống điện (HTĐ) ∑ (2)hiện hành là dự báo phụ tải [1,2]. Nghiên cứunày đề xuất một dự báo phụ tải điện lực trong đó: điện năng,Hà Nội với các đặc điểm: , các hệ số, - xét các yếu tố ảnh hưởng chính: dân số, số thống kê quá khứGDP, thời tiết... Phương pháp hệ số đàn hồi: - sử dụng các phương pháp chính đã được ∆ %xác định trong quy trình chuyên ngành [3] đh (3) ∆ % - các số liệu công bố chính thức trong đó: đh hệ số đần hồi; - có xét đến các yếu tố vùng miền. ∆ % tăng trưởng điện năng %;2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ∆ % tăng trưởng kinh tế %. Sử dụng phương pháp thống kê để thu Bảng 1. Phụ tải điện CTĐL Hà Nội [8]thập, xử lí các số liệu cần thiết. Phân tích [tỉ kWh]các phương pháp dự báo trong các quytrình hiện hành. Phương pháp mô hình hóa 2012 2013 2014 2015 2016được dùng để xây dựng mô hình dự báo. Tổng 10,57 11,27 12,56 14,13 15,58So sánh hiệu chỉnh kết quả dự báo với kếtquả thực. NLT 0,08 0,08 0,07 0,09 0,11 CN-XD 3,26 3,53 3,84 4,28 4,753. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TN-DV 0,77 0,79 0,89 1,07 1,24 3.1 Dự báo phụ tải điện QL-TD 5,85 6,22 7,04 7,83 8,52 Dự báo phụ tải điện có thể thực hiện bằngnhiều phương pháp. Các yếu tố ảnh hưởng Khác 0,62 0,65 0,72 0,86 0,96cũng đa dạng [4,5]. Tầm dự báo phụ tải có NLT: Nông - lâm - thủy sản; CN-XD: côngthể chia thành ngắn hạn, trung hạn (1 ngày nghiệp - xây dựng; TN-DV: thương nghiệp - dịchđến 1 năm) và dài hạn (1 đến 10 năm). vụ; QL-TD: quản lí tiêu dùng dân cư Nghiên cứu này sử dụng các phươngpháp dự báo phụ tải điện đã được quy trình Các số liệu đầu vào khác là tốc độ pháthóa [4]. triển GDP, dân số và nhiệt độ tháng nóng Phương pháp ngoại suy theo thời gian: nhất trong năm của các vùng miền trong khoảng thời gian xét. Các số liệu dự báo lấy (1) mức thấp theo [2]. 505Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN: 978-604-82-2274-1 Bảng 2. Số liệu đầu vào Hà Nội [6,7] 2012 2013 2014 2015 2016 Dự báo Tổng [%] 9,00 8,50 8,80 9,24 8,20 9,5 NLT [%] 0,4 2,5 2,0 2,5 2,2 1 CN-XD [%] 7,7 7,6 8,5 9,1 9,0 9,0 TN-DV [%] 9,3 9,4 9,6 9,9 8,3 9,5 DS [%] 1,54 1,63 1,70 1,69 1,66 1,5 Tmax[C] 30,3 30,0 30,1 30,9 31,3 31,0 NLT : tăng trưởng nông - lâm - thủy sản; CN-XD: tăng trưởng công nghiệp - xây dựng; TN-DV: tăng trưởng thương nghiệp - dịch vụ; DS: tốc độ tăng dân số; Tmax: nhiệt độ tr.bình tháng nóng nhất trong năm. 3.2. Kết quả dự báo phụ tải điện Bảng 4. Dự báo phụ tải theo phương pháp Phương pháp hồi quy áp dụng cho các lĩnh hệ số đàn hồi [tỉ kWh]vực kinh tế chính. Phụ tải toàn công ty xác Năm 2017 2018 2019 2020 ...