Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện năng tại công ty điện lực Bình Định

Về mặt lý thuyết Luận văn đã tiến hành phân tích, tìm hiểu được quy luật biến đổi của điện năng tại Bình Định. Phát hiện ra nhưng nhân tố quyết định đến nhu cầu điện năng của tỉnh, từ đó đề xuất mô hình dự báo phù hợp. Nghiên cứu các phương pháp và mô hình dự báo nhu cầu điện năng nhằm áp dụng để giải quyết các yêu cầu đặt ra. Đặc biệt là các phương pháp: ngoại suy chuỗi thời gian, san bằng hàm mũ, tương quan hồi quy và phương pháp xác định toán tử dự báo tối ưu.

pdf26 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Ngày: 28/02/2014 | Lượt xem: 1890 | Lượt tải: 6download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện năng tại công ty điện lực Bình Định, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG CHÂU CÔNG HUYỀN XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐIỆN NĂNG TẠI CÔNG TY ĐIỆN LỰC BÌNH ĐỊNH Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60.48.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2012 Công trình đƣợc hoàn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Thanh Bình Phản biện 1: PGS.TS. Võ Trung Hùng Phản biện 2: TS. Lê Xuân Việt Luận văn được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 19 tháng 01 năm 2013. * Có thể tìm hiểu Luận văn tại: - Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng. 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của Khoa học Công nghệ đặc biệt là ngành Viễn thông và Công nghệ Thông tin đã tác động to lớn đến mọi mặt của đời sống kinh tế xã hội. Việc ứng dụng Công nghệ thông tin vào hoạt động sản xuất kinh doanh nhằm nâng cao năng suất lao động đã đem lại lợi ích rất to lớn cho doanh nghiệp. Nhận thức được tầm quan trọng đó, Lãnh đạo ngành điện nói chung và Công ty Điện lực Bình Định nói riêng rất quan tâm đến vấn đề này. Chính nhờ sự quan tâm đó, hiện nay rất nhiều khâu quan trọng trong quy trình sản xuất kinh doanh đã được tin học hóa. Một trong những công việc quan trọng của Công ty để đảm bảo nguồn điện phục vụ phát triển kinh tế - xã hội và sinh hoạt người dân đó là công tác quy hoạch và phát triển lưới điện. Để thực hiện công việc này điều cần thiết phải tính toán xác định sản lượng điện tiêu thụ tại một thời điểm trong tương lai. Tuy nhiên công việc này không dễ thực hiện bởi vì: Thứ nhất: Sản lượng điện tiêu thụ phụ thuộc vào nhiều yếu tố biến động như: tình hình phát triển kinh tế, sự gia tăng dân số, thu nhập của người dân, thời tiết, trình độ quản lý và các yếu tố kỹ thuật, v.v… Thứ hai: Điện là một sản phẩm hàng hóa rất đặc biệt, nó là một sản phẩm vô hình và không thể để dành. Vì vậy, yêu cầu công việc dự báo phải chính xác nhằm mục tiêu giảm rủi ro trong đầu tư và đảm bảo nguồn điện phục vụ phát triển kinh tế - xã hội. 2 Chính vấn đề này đã làm cho lãnh đạo Công ty và những người làm công tác lập kế hoạch gặp rất nhiều khó khăn trong công tác quy hoạch lưới điện, vì hiện tại Công ty chưa có chương trình nào thuộc lĩnh vực dự báo. Để thực hiện dự báo, thông thường họ dựa vào năng lực và kinh nghiệm bản thân. Tuy nhiên, với cách làm này thì kết quả dự báo chắc chắn sẽ thiếu chính xác, nhất là khi tình hình kinh tế-xã hội có nhiều biến động. Trong tương lai, khi Chính phủ thực hiện lộ trình thị trường điện cạnh tranh, việc cung cấp điện không còn là lợi thế riêng của ngành điện thì vấn đề lập kế hoạch và quản lý đầu tư là cực kỳ quan trọng. Do vậy, vấn đề “dự báo nhu cầu điện năng” không chỉ là vấn đề sống còn mà đồng thời sẽ là lợi thế cạnh tranh của từng doanh nghiệp kinh doanh điện năng nói riêng. Thực tế cho thấy việc nghiên cứu về vấn đề dự báo nhu cầu sử dụng điện năng tại Việt Nam hiện nay mang tính cấp thiết và có ý nghĩa hết sức to lớn không chỉ cho từng doanh nghiệp kinh doanh điện năng mà còn cho ngành điện cả nước. Là một nhân viên làm công tác tin học của Công ty, tôi rất hiểu điều này và muốn giúp cho lãnh đạo có công cụ hỗ trợ hiệu quả về công tác dự báo, tôi đã nghiên cứu và quyết định chọn đề tài: “Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định”. Với sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo TS. Nguyễn Thanh Bình và quyết tâm hoàn thành đề tài chất lượng cao và đúng tiến độ, tôi tin rằng đề tài sẽ sớm được triển khai, ứng dụng để nâng cao chất lượng dự báo điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định. 2. Mục tiêu nghiên cứu 3 Mục tiêu mà đề tài hướng tới là xây dựng và triển khai có hiệu quả mô hình dự báo tính hình sử dụng điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định, nhằm giúp lãnh đạo có công cụ hỗ trợ công việc dự báo. Để thực hiện mục đích ý tưởng đề ra cần nghiên cứu và tiến hành triển khai các nội dung như sau: - Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về các phương pháp dự báo. - Tìm hiểu, phân tính hiện trạng tình hình phát triển kinh tế - xã hội và tình hình sử dụng điện năng tại Bình Định giai đoạn quá khứ từ năm 2000 đến năm 2011. - Tìm hiểu các mô hình và công cụ dự báo điện năng hiện có, trên cơ sở đó tiến hành phân tích đánh giá, lựa chọn mô hình dự báo điện năng phù hợp - Áp dụng cơ sở lý thuyết nền tảng để xây dựng và triển khai ứng dụng tại Công ty Điện lực Bình Định. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Từ những yêu cầu của đề tài ta xác định được đối tượng và phạm vi nghiên cứu như sau: Đối tượng nghiên cứu: - Các phương pháp dự báo điện năng. - Các mô hình dự báo. - Các công cụ hỗ trợ quá trình dự báo. - Các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu tiêu thụ điện năng tại Bình Định. Phạm vi nghiên cứu: Dự báo tình hình sử dụng điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định với khoản dự báo ngắn và trung hạn. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu 4 - Thu thập và phân tích các tài liệu và thông tin liên quan đến đề tài để xem xét, lựa chọn phương hướng giải quyết vấn đề. - Triển khai xây dựng chương trình ứng dụng. - Kiểm tra, thử nghiệm và đánh giá kết quả. 5. Bố cục của đề tài Luận văn được trình bày bao gồm các phần chính như sau: + Phần mở đầu + Chương 1: Cơ sở lý thuyết về dự báo nhu cầu điện năng. + Chương 2: Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định. + Chương 3: Cài đặt và triển khai thử nghiệm hệ thống dự báo tình hình sử dụng điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định. + Phần kết luận. 6. Tổng quan về tài liệu nghiên cứu Dự báo là một công tác rất quan trọng trong nhiều ngành. Dự báo đặc biệt quan trọng với việc quản lý vĩ mô và kinh doanh. Với ngành điện thì dự báo có ý nghĩa đặc biệt bởi nó ảnh hưởng trực tiếp đến tình hình phát triển kinh tế-xã hội. Mỗi ngành cụ thể lại có các phương pháp và công cụ dự báo đặc thù khác nhau. Với đề tài dự báo nhu cầu điện năng hiện có khá nhiều tài liệu và các công trình nghiên cứu thuộc lĩnh vực này. Trong quá trình hoàn thành luận văn, tôi đã tìm hiểu và sử dụng các nguồn tài liệu rất có giá trị sau đây: + Các tài liệu về dự báo điện năng đặc thù của ngành điện + Các phương pháp dự báo kinh tế có thể áp dụng để dự báo nhu cầu điện năng.. + Các đề tài, tạp chí nghiên cứu về dự báo nhu cầu điện năng 5 Ngoài ra, một số địa chỉ web thuộc lĩnh vực dự báo như và các nguồn tài liệu nội bộ là những tài liệu quan trọng thể hiện một cách cụ thể, sinh động nhất nhu cầu tiêu thụ điện năng của tỉnh Bình Định. CHƢƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG 1.1. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 1.1.1. Khái niệm dự báo 1.1.2. Ý nghĩa và tầm quan trọng của dự báo 1.1.3. Phân loại dự báo a. Căn cứ vào độ dài thời gian dự báo b. Dựa vào các phương pháp dự báo 1.1.4. Cơ sở của việc dự báo nhu cầu điện năng 1.2. CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG 1.2.1. Phƣơng pháp tính hệ số vƣợt trƣớc Phương pháp này cho thấy khuynh hướng phát triển của nhu cầu điện năng và sơ bộ cân đối nhu cầu này với nhịp độ phát triển của nền kinh tế quốc . 1.2.2. Phƣơng pháp tính trực tiếp Nội dung của phương pháp này là xác định nhu cầu điện năng của năm dự báo dựa trên tổng sản lượng kinh tế của các ngành năm đó và suất tiêu hao điện năng đối với từng loại sản phẩm. 1.2.3. Phƣơng pháp tính so sánh đối chiếu Nội dung của phương pháp này là so sánh đối chiếu nhu cầu phát triển điện năng của các nước hoặc các vùng khác có điều kiện 6 tương tự. 1.2.4. Phƣơng pháp chuyên gia Phương pháp chuyên gia dựa trên cơ sở hiểu biết sâu sắc của các chuyên gia giỏi về các lĩnh vực của các ngành để dự báo các chỉ tiêu kinh tế. 1.2.5. Phƣơng pháp ngoại suy chuỗi thời gian Phương pháp ngoại suy theo thời gian nghiên cứu sự diễn biến của nhu cầu điện năng trong một thời gian quá khứ tương đối ổn định, tìm ra quy luật nào đó rồi kéo dài quy luật ấy để dự báo cho tương lai. 1.2.6. Phƣơng pháp hồi quy tƣơng quan Thực chất của phương pháp này là nghiên cứu mối tương quan giữa các thành phần kinh tế nhằm phát hiện những quan hệ về mặt định lượng của các tham số trong nền kinh tế dựa vào các phương pháp thống kê toán học. 1.2.7. Phƣơng pháp bình phƣơng cực tiểu a. Khái niệm chung Thực chất của phương pháp bình phương tối thiểu là cần phải tìm các thông số như thế nào để tổng bình phương giá trị tính toán theo phương trình hồi quy và giá trị thực tế của nó là nhỏ nhất, nghĩa là: (1.25) b. Biểu thức toán học để xác định hệ số của mô hình Giả thuyết rằng có hàm số liên tục: y= φ(x,a,b,c,…), cần xác định các hệ số a , b, c, … sao cho thỏa mãn điều kiện : 2 1 ˆ( ) min n i i i y y 2 1 [ ( , , , ,...)] min n i i i y x a b c 7 Phương trình bậc nhất: y=ax +b Phương trình hàm bậc 2: y= ax2 + bx +c Phương trình hàm mũ : y=abx với a > 0 , b > 0 Dạng phương trình đa biến: 1.2.8. Phƣơng pháp san bằng hàm mũ Phương pháp dự báo bằng cách san bằng mũ sẽ tính toán hiệu chỉnh các hệ số của toán tử dự báo theo phương pháp truy chứng, các hệ số luôn được điều chỉnh từng năm cho thích hợp. Brown. R. G đã phân tích công thức truy chứng để xác định trung bình mũ như sau: [k] [k-1] [k] 1( ) ( ) (1 ) ( )t t ts y s y s y (1.48) Như vậy xuất phát từ công thức truy chứng (1.48), tất cả các đạo hàm trong công thức (1.45) đều có thể nhận được theo phương trình. [1] [1] 1 [2] [1] [2] 1 [n] [n-1] [n] 1 ( ) (1 ) ( ) ( ) ( ) (1 ) ( ) .................................................. ( ) ( ) (1 ) ( ) t t t t t t t t t s y y s y s y s y s y s y s y s y (1.49) Trong đó [k]( )ts y là trung bình mũ bậc k tại thời điểm t. 1.2.9. Phƣơng pháp xác định toán tử dự báo tối ƣu Mỗi phương pháp dự báo có thể dùng một hoặc một số toán tử dự báo khác nhau. Vấn đề đặt ra là trong một tập các toán tử dự báo ấy, chúng ta cần tìm một tổ hợp toán tử dự báo tối ưu. Gọi là một tổ hợp các dự báo tức là đặt: 1 1 ˆ ˆ 1 k i i i k i i Y Y (1.63) 1 2 ˆ ˆ ˆ, ,... kY Y Y Yˆ 1 1 2 2 m... a xi i i im iy a x a x e 8 Yˆ được gọi là tối ưu nếu nó thõa mãn điều kiện (1.63) đồng thời nếu var đạt giá trị nhỏ nhất (trong đó ) 1.3. QUY TRÌNH THỰC HIỆN DỰ BÁO 1.4. KẾT CHƢƠNG Hình 1.1. Quy trình thực hiện dự báo điện năng theo thời gian [10] ˆe y Y Mục tiêu dự báo Biến cần dự báo Thời gian dự báo Thu thập số liệu Khảo sát số liệu Dự báo các giai đoạn quá khứ Đánh giá Dự báo các giai đoạn trong tương lai Kiểm tra độ chính xác dự báo Đánh giá Khảo sát dạng dữ liệu bảng các dữ liệu đã cập nhật Khảo sát lại dữ liệu quá khứ Không tốt Tốt Không tốt MÔ HÌNH DỰ BÁO THEO THỜI GIAN Chọn mô hình dự báo 9 CHƢƠNG 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐIỆN NĂNG TẠI CÔNG TY ĐIỆN LỰC BÌNH ĐỊNH 2.1. TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - Xà HỘI TỈNH BÌNH ĐỊNH GIAI ĐOẠN 2000-2011 2.1.1 Đặc điểm chung 2.1.2. Đánh giá tình hình phát triển kinh tế - xã hội Bình Định giai đoạn 2000-2011 a. Tình hình tăng trưởng dân số b. Về phát triển ngành công nghiêp - xây dựng c. Về phát triển ngành ngành nông – lâm – thủy sản d. Về phát triển ngành ngành thương mại – dịch vụ Các chỉ tiêu kinh tế xã hội chính giai đoạn 2000-2011 được tổng kết như bảng 2.1. Bảng 2.1. Các chỉ tiêu kinh tế-xã hội giai đoạn 2000-2011 [3] Năm Dân số (nghìn ngƣời) Tổng sản phẩm địa phƣơng (GDP) ( theo giá so sánh 1994) TNBQ (10 3 đồng/ ngƣời/ tháng) Tổng ( tỷ đồng) Chia ra NL-TS CN-XD Dịch vụ 2000 1.466,1 3.661,3 1.741,7 722,4 1.197,2 261,0 2001 1.468,4 3.873,9 1.805,6 776,9 1.291,4 279,1 2002 1.470,7 4.173,6 1.939,6 824,1 1.409,9 330,0 2003 1.473,1 4.565,4 2.061,4 963,7 1.540,3 368,5 2004 1.475,5 5.047,5 2.190,8 1.146,2 1.710,5 461,4 2005 1.477,8 5.607,7 2.303,4 1.327,4 1.976,9 580,5 2006 1.480,0 6.287,6 2.501,6 1.559,4 2.226,6 688,3 2007 1.482,2 7.086,4 2.602,9 1.867,9 2.615,6 836,4 10 2008 1.485,6 7.810,7 2.834,6 2.205,3 2.770,8 1.084,7 2009 1.487,4 8.494,1 3.038,8 2.357,3 3.098,0 1.226,6 2010 1.492,0 9.364,3 3.264,4 2.686,9 3.413,0 1.489,7 2011 1.497,3 10.324,9 3.415,4 3.047,4 3.862,1 1.993,8 2.2. TÌNH HÌNH TIÊU THỤ ĐIỆN NĂNG TẠI BÌNH ĐỊNH GIAI ĐOẠN 2000-2011 2.2.1. Tình hình chung 2.2.2. Đánh giá tình hình tiêu thụ điện giai đoạn 2000-2011 a. Về tiêu thụ điện ngành công nghiệp – xây dựng b. Về tiêu thụ điện ngành nông – lâm – thủy sản c. Về tiêu thụ điện ngành thương mại – dịch vụ d. Về vấn đề tổn thất điện năng e. Về giá điện 23 ,4 7 23 ,0 4 28 ,2 4 32 ,0 2 35 ,0 3 35 ,7 7 39 ,0 1 41 ,9 4 43 ,0 0 39 ,8 2 43 ,6 2 47 ,3 4 2,35 2,39 1,63 1,52 1,40 1,32 1,10 1,07 1,01 0,89 1,20 1,69 6,58 7,11 1,97 2,10 2,62 3,01 3,29 2,96 2,86 2,55 2,65 2,72 65 ,6 7 66 ,0 6 58 ,2 8 56 ,9 0 55 ,2 4 54 ,9 2 53 ,6 3 51 ,1 0 50 ,3 1 53 ,8 3 49 ,5 2 44 ,9 0 1,93 1,40 9,89 7,47 5,71 4,97 2,97 2,92 2,82 2,91 3,02 3,35 0 0 40 60 80 100 120 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Tỷ lệ p hầ n tr ăm Năm SẢN LƯỢNG ĐIỆN PHÂN THEO KHU VỰC KINH TẾ Công nghiệp Xây dựng Nông - Lâm Thủy sản Thương nghiệp dịch vụ Quản lý tiêu dùng Khác Hình 2.7. Biểu đồ sản lƣợng điện phân theo các ngành kinh tế 11 Kết luận: Qua kết quả khảo sát hiện trạng kinh tế - xã hội và tình hình tiêu thụ điện năng tại tỉnh Bình Định giai đoạn 2000-2011 ta thấy: + Sản lượng điện tiêu thụ tại Bình Định phụ thuộc chủ yếu vào hai ngành chính đó là công nghiệp-xây dựng và quản lý tiêu dùng. Như vậy, giá trị SLCN, GDP và DS được xem là các nhân tố chính quyết định đến sản lượng điện tiêu thụ tại Bình Định. + Khi tiến hành dự báo nhu cầu điện năng theo phương pháp tương quan hồi quy, chúng ta cần phải dựa trên kết quả dự báo của các nhân tố quyết định này. Các kết quả dự báo này có thể được xác định thông qua kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh Bình Định hoặc có thể dùng mô hình phụ để dự báo. + Các nhân tố này thường biến động theo từng thời kỳ phát triển kinh tế, do vậy khi tiến hành dự báo người dùng phải lựa chọn nhân tố nào là nhân tố trung tâm để nâng cao độ chính xác của dự báo. 2.3. XÂY DỰNG MÔ HÌNH 2.2.3. Nguyên tắc xây dựng mô hình - Dựa vào tầm xa dự báo (ngắn hạn, trung hạn, dài hạn) - Dựa vào số lượng các nhân tố phụ thuộc (0 nhân tố, 1 nhân tố, nhiều nhân tố) Từ hai nguyên tắt này ta chúng ta có thể xây dựng ba mô hình dự báo điện năng phù hợp cho tỉnh Bình Định là: Mô hình 1 (mô hình 0 nhân tố) Mô hình 2 (mô hình 1 nhân tố) Mô hình 3 (mô hình đa nhân tố) 2.2.4. Xây dựng mô hình a.Thuật toán lựa chọn hàm dự báo tối ưu 12 Nhập số liệu thống kê Tính các hệ số của 3 phương trình hàm y1, y2, y3 theo (4), (5), (6) Tính tổng bình phương độ lệch n i i yyy 1 2 11 , n i i yyy 1 2 22 n i i yyy 1 2 33 21 yy  32 yy 31 yy  Chọn y3 Chọn y1 Chọn y2 Hiển thị phương trình Dừng Sai Đúng S ai Đúng Đúng Sai Bắt đầu Trong hầu hết các mô hình dự báo chúng ta cần phải xây dựng hàm ngoại suy xu thế hay hàm tương quan hồi quy. Theo phương pháp bình phương cực tiểu thì hàm tốt nhất là hàm có tổng bình phương độ lệch bé nhất. Hình 2.9 Thuật toán xác định hàm dự báo tối ƣu 13 b. Mô hình 1 (mô hình 0 nhân tố) Hình 2.10. Mô hình 1- mô hình dự báo 0 nhân tố Nhập số liệu điện năng quan sát Bắt đầu Kiểm định mô hình Mô hình có ước lượng tốt ? ? không? ? Tính =2/(m+1) Xác định điều kiện ban đầu , , K=1 Lấy số liệu quan sát năm k-1 Tính trung bình mũ năm k Xác định hàm dự báo năm k Tính độ lệch, sai số Gán giá trị trung bình mũ năm k cho điều kiện ban đầu k>m+1 Kết thúc Xác định hàm xu thế theo thuật toán xác định hàm dự báo tối ưu Tính 0, 1, 2 năm k In kết quả Có Không Sai Đúng 14 c. Mô hình 2 (mô hình 1 nhân tố) Hình 2.12. Mô hình 2 – Mô hình dự báo 1 nhân tố Nhập dữ liệu quan sát Biến phụ thuộc Y (điện năng) Biến độc lập Xi (i=GDP,DS, SLCN) Dự báo theo GDP Dự báo theo DS Dự báo theo SLCN Xác định hàm hồi quy tối ưu điện năng theo GDP Xác định hàm hồi quy tối ưu điện năng theo Dân số Xác định hàm hồi quy tối ưu điện năng theo SLCN Kiểm định mô hình Hiển thị kết quả dự báo Mô hình ước lượng tốt không ? Có Không Bắt đầu Kết thúc 15 d. Mô hình 3 (mô hình đa nhân tố) Hình 2.16. Mô hình 3 – Mô hình dự báo đa nhân tố Nhập dữ liệu quan sát Biến phụ thuộc Y (điện năng) Biến độc lập Xi (i=GDP,DS, SLCN) Bắt đầu Lập toán tử dự báo phụ Wi ˆ ngoại suy theo t đối với biến độc lập i Lập toán tử dự báo phụ iYˆ biểu thị mối quan hệ giữa điện năng và biến độc lập i 1Yˆ 2Yˆ kYˆ Xác định Phương sai Di (i=1,2,…k) Độ lệch quân phương di qp iqi n i ipi pq dd YYYY n r )ˆ()ˆ( 1 1 Tính V, V-1 1 1 0 1, 0 k i i pq d r V b=BT.V-1 .B 11 ..ˆ bBV k i ii YY 1 ˆ.ˆˆ Đúng Sai Kết thúc 16 2.4. KẾT CHƢƠNG Mỗi mô hình đều có ưu và nhược điểm riêng, sử dụng mô hình nào để dự báo cho hợp lý là tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể. Từ ba mô hình này ta có thể xây dựng mô hình dự báo chung như hình 2.17. Mô hình này sẽ được tiến hành cài đặt và triển khai thử nghiệm tại Công ty Điện lực Bình Định. Nhập số liệu tính toán Mô hình 1 ( mô hình 0 nhân tố) Ngoại suy chuỗi thời gian + san bằng hàm mũ Mô hình 2 ( mô hình 1 nhân tố) Tương quan đơn điện -DS điện – GDP, điện -SLCN Mô hình 3 (mô hình đa nhân tố) Tương quan điện -DS, GDP, SLCN + Lựa chọn toán tử dự báo tối ưu Kết quả dự báo Lựa chọn mô hình Hình 2.17. Mô hình dự báo tổng hợp CHƢƠNG 3 CÀI ĐẶT VÀ TRIỂN KHAI THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG DỰ BÁO TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐIỆN NĂNG TẠI CÔNG TY ĐIỆN LỰC BÌNH ĐỊNH 3.1. MÔ TẢ ỨNG DỤNG 3.1.1. Hiện trạng công tác dự báo tại Công ty Điện lực Bình Định a) Giới thiệu về Công ty điện lực Bình Định b) Hiện trạng công tác dự báo 3.1.2. Lý do xây dựng ứng dụng 3.1.3. Phƣơng pháp lựa chọn 17 3.2. PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG 3.2.1. Mô hình hệ thống 3.2.2. Sơ đồ phân rã chức năng Hình 3.2. Sơ đồ phân rã chức năng của hệ thống 3.2.3. Tổ chức dữ liệu 3.2.4. Môi trƣờng phát triển Dự báo nhu cầu điện năng Nhập số liệu Trình bày kết quả dự báo Thực hiện dự báo Nhập trực tiếp Nhập từ file ngoài Nhập từ file excel Nhập từ file text Dự báo theo mô hình 1 Dự báo theo mô hình 2 Dự báo theo mô hình 2.1 Dự báo theo mô hình 2.2 Dự báo theo mô hình 2.3 Dự báo theo mô hình 3 18 3.2.5. Giao diện chƣơng trình + Để vào chương trình nhấn nút “ ==>” Hình 3.2. Màn hình giao diện ban đầu khi chạy chƣơng trình + Để nhập số liệu quan sát quá khứ nhấn nút “ Cập nhật số liệu” Hình 3.5. Giao diện chức năng cập nhật số liệu 19 + Chọn mô hình và năm cần dự báo, nhấn nút lệnh “Ghi” Hình 3.4. Giao diện chức năng chọn thông số dự báo + Để xem kết quả dự báo nhấn nút “xem kết quả dự báo” Hình 3.6. Giao diện chức năng xem kết quả dự báo + Để xem kết quả dự báo dạng đồ thị nhấn nút lệnh “xem đồ thị” 20 3.2.6. Thử nghiệm và đánh giá chƣơng trình a. Thử nghiệm - Kịch bản 1: Cần dự báo điện năng tiêu thụ đến năm 2015 trong trường hợp người dự báo chưa biết trước giá trị dự báo của các biến độc lập. Trường hợp này ta áp dụng mô hình 1. Kết quả dự báo chi tiết như sau: Bảng 3.10. Bảng kết quả dự báo theo kịch bản 1 TT Năm Điện dự báo Sai số Giới hạn trên Giới hạn dƣới 13 2012 1196,882 6,0173 1202,899 1190,865 14 2013 1310,739 7,3047 1318,044 1303,435 15 2014 1430,249 9,0523 1439,301 1421,197 16 2015 1555,395 11,0437 1566,439 1544,351 - Kịch bản 2: Giả sử ta có số liệu dự báo trước về dân số tỉnh Bình Định năm 2015 là 1,5 triệu người và ta quan tâm đến chỉ số này, khi đó ta áp dụng mô hình 2.1 với giá trị dân số dự báo nhập 1,5. Kết quả điện năng dự báo năm 2015 là 1.188,509 GWh - Kịch bản 3: Giả sử có số liệu dự báo về GDP tỉnh Bình Định năm 2015 là 15 nghìn tỷ và ta quan tâm đến chỉ số này. Khi đó áp dụng mô hình dự báo 2.2 ta được điện năng dự báo năm 2015 là 1478,260 GWh - Kịch bản 4: Giả sử có số liệu dự báo về SLCN tỉnh Bình Định năm 2015 là 4,8 nghìn tỷ và ta quan tâm đến chỉ số này. Khi đó áp dụng mô hình dự báo 2.3 ta được điện năng dự báo năm 2015 là 1428,558 GWh. - Kịch bản 5: Giả sử ta đã có số liệu dự báo tin cậy của cả 3 biến DS, GDP và SLCN năm 2015 là 1,5; 15 và 4,8. Khi đó ta áp dụng mô hình 3 để dự báo điện năng năm 2015, kết quả như sau: 21 Bảng 3.11. Bảng kết quả dự báo theo kịch bản 5 TT Năm Y-DS Y-GDP Y-SLCN Y-TỐI ƢU 16 2015 1188,509 1478,260 1428,558 1382,305 Y - DS là sản lượng điện dự báo theo biến dân số Y - GDP là sản lượng điện dự báo theo biến GDP Y - SLCN là sản lượng điện dự báo theo biến SLCN Y - TỐI ƯU là sản lượng điện dự báo theo phương pháp xác định toán tử dự báo tối ưu. - Kịch bản 6: Giả sử người dự báo muốn dự báo điện năng năm 2015 theo các biến DS, GDP và SLCN nhưng muốn tính giá trị dự báo của các biến này theo phương pháp hồi quy theo thời gian. Khi đó ta áp dụng mô hình 3 với các biến DS, GDP, SLCN nhập là 0. Kết quả dự báo của chương trình trong trường hợp này như sau: Bảng 3.12. Bảng kết quả dự báo theo kịch bản 6 TT Năm DS Dự báo Y DS GDP Dự báo Y GDP SLCN Dự báo Y SLCN Y TỐI ƢU 1 3 2012 1,4996 1178,306 11,374 1181,154 3,450 1175,261 1178,980 1 4 2013 1,5035 1282,902 12,459 1278,412 3,859 1264,498 1276,555 1 5 2014 1,5076 1391,119 13,611 1373,851 4,295 1347,687 1372,936 1 6 2015 1,5119 1502,794 14,829 1466,061 4,758 1422,493 1466,868 b. Đánh giá kết quả Để đánh kết quả của các mô hình chúng ta tính sẽ tính sai số tuyệt đối trung bình của từng mô hình áp dụng với bộ dữ liệu quá khứ. Kết quả tính sai số tuyệt đối trung bình của các mô hình như bảng sau: 22 Bảng 3.13. Bảng tính sai số tuyệt đối trung bình các mô hình dự báo Mô hình Mô hình 1 Mô hình 2.1 Mô hình 2.2 Mô hình 2.3 Mô hình 3 Sai số 78,08875 20,76141 7,560795 13,38731 4,060981 Như vậy đối với giai đoạn quá khứ thì phương pháp lựa chọn toán tử dự báo tối ưu cho sai số nhỏ nhất. Vì vậy nên sử dụng mô hình này để tiến hành dự báo điện năng tại Bình Định trong giai đoạn hiện nay. Mặt khác qua số liệu khảo sát, tình hình phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Bình Định thời gian qua tăng trưởng khá ổn định. Vì vậy, có thể dùng phương pháp hồi quy theo thời gian để tiến hành dự báo giá trị của các biến này tại năm cần dự báo. Áp dụng tính toán dự báo điện năng cho tỉnh Bình Định đến năm 2015 theo kịch bản số 3 và số 6 là đáng tin cậy vì dựa vào bộ số liệu thống kê quá khứ 10 năm do Cục thống kê tỉnh Bình Định cung cấp và kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Bình Định giai đoạn năm 2011–2015[3]cũng như kế hoạch phát triển điện của BĐPC[4] đến năm 2015 tầm nhìn đến 2020. Theo đó các kết quả tính toán của các mô hình này có thể sử dụng cho công tác quy hoạch phát triển hệ thống điện của tỉnh Bình Định trong những năm tới. 3.3. KẾT CHƢƠNG Trên cơ sở phân tích hiện trạng công tác dự báo điện năng tại BĐPC và các mô hình dự báo đã xây dựng trong chương 2, chúng ta đã xây dựng thành công chương trình “dự báo tình hình sử dụng điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định”. Chương trình đã được kiểm tra, đánh giá thử nghiệm bằng các kịch bản cụ thể với kết quả dự báo khá chính xác và đáng tin cậy 23 KẾT LUẬN Dự báo nhu cầu điện năng đóng vai trò rất quan trọng trong công tác đầu tư, quy hoạch và phát triển hệ thống điện nhằm đảm bảo cung cấp đủ nguồn điện phục vụ phát triển kinh tế-xã hội. Với mục tiêu “Xây dựng mô hình dự báo tình hình sử dụng điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định”, luận văn đã đạt được những kết quả cũng như còn tồn tại những hạn chế như sau: 1. Kết quả đạt đƣợc Về mặt lý thuyết Luận văn đã tiến hành phân tích, tìm hiểu được quy luật biến đổi của điện năng tại Bình Định. Phát hiện ra nhưng nhân tố quyết định đến nhu cầu điện năng của tỉnh, từ đó đề xuất mô hình dự báo phù hợp. Nghiên cứu các phương pháp và mô hình dự báo nhu cầu điện năng nhằm áp dụng để giải quyết các yêu cầu đặt ra. Đặc biệt là các phương pháp: ngoại suy chuỗi thời gian, san bằng hàm mũ, tương quan hồi quy và phương pháp xác định toán tử dự báo tối ưu. Về mặt thực tiễn Luận văn đã xây dựng thành công 3 mô hình dự báo tình hình sử dụng điện năng phù hợp áp dụng tại Công ty Điện lực Bình Định trên cơ sở phân tích, đánh giá tình hình phát triển kinh tế -xã hội và tình hình sử dụng điện năng giai đoạn 2000-2011 tại Bình Định. Các mô hình dự báo đã xây dựng bao gồm: mô hình 0 nhân tố, mô hình 1 nhân tố và mô hình đa nhân tố. Xây chương trình có khả năng dự báo tốt tình hình sử dụng điện năng tại Công ty Điện lực Bình Định. Chương trình đã được kiểm chứng, thử nghiệm bằng nhiều kịch bản khác nhau với kết quả dự báo khá chính xác và đáng tin cậy. 24 Có thể nói, đây là một công cụ hữu ích nhằm cung cấp cho Công ty có thêm một giải pháp hỗ trợ về công tác dự báo. 2. Hạn chế Bên cạnh những kết quả đạt được, luận văn còn có những mặt hạn chế sau đây: + Các mô hình dự báo trên chưa xét đến yếu tố thời tiết và yếu tố mùa vụ trong dự báo. + Các mô hình này chỉ phù hợp hợp tầm dự báo ngắn hạn, trung hạn với khoảng thời gian tính bằng năm, chưa đề cập đến việc dự báo điều độ với khoảng thời gian cực ngắn tính theo giờ, ngày, tuần đây cũng là loại dự báo rất cần thiết cho người làm công tác vận hành hệ thống điện nhất là công tác điều độ. + Hệ thống hiện tại đang xây dựng bằng Microsoft Access nên chư triển khai được trong môi trườn nhiều người dùng. 3. Hƣớng phát triển Những hạn chế trên cũng chính là định hướng phát triển của luận văn trong tương lai. + Về mặt chuyên môn, luận văn sẽ tiếp tục hoàn thiện và bổ sung các phương pháp mới về dự báo tầm trung. Đồng thời, mở rộng và và ứng dụng các phương pháp dự báo mới có tính đến yếu tố mùa vụ và các phương pháp dự báo cực ngắn phục vụ công tác vận hành hệ thống. + Với mong muốn xây dựng một chương trình dự báo với đầy đủ tính năng, chính xác và dễ sử dụng. Vì vậy, về phần chương trình sẽ chuyển đổi sang mô hình mạng hoạt động theo mô hình Client – Server để phục vụ cho nhiều đối tượng sử dụng với nhiều mục đích khác nhau.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdftomtat_59_3082.pdf
Luận văn liên quan