Báo cáo nghiên cứu khoa học: " potx

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 3(38).2010
17
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH TÍNH TOÁN LỰA CHỌN
MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NĂNG
A STUDY ON THE DEVELOPMENT OF A CALCULATION PROGRAM FOR
POWER LOAD FORECASTING MODEL SELECTION

Ngô Văn Dưỡng, Trần Hoàng Sơn
Đại học Đà Nẵng


TÓM TẮT
Trên cơ sở nghiên cứu phương pháp bình phương cực tiểu để tính toán tìm phương
trình hồi qui mô tả quan hệ giữa hai đại lượng ngẫu nhiên. Tác giả đã xây dựng chương trình
tính toán lựa chọn mô hình dự báo phụ tải điện năng, chương trình cho phép tính toán đưa ra
được mô hình dự báo phù hợp trên cơ sở bộ số liệu thống kê về điện năng tiêu thụ trong thời
gian quá khứ. Đồng thời cho phép tính toán đưa ra giá trị dự báo phụ tải điện năng tại một thời
điểm trong tương lai bằng phương pháp ngoại suy theo thời gian hoặc phương pháp tương
quan. Áp dụng kết quả của đề tài để tính toán dự báo phụ tải điện năng cho thành phố Đà Nẵng
giai đoạn đến năm 2015.
ABSTRACT
Basing on the study of the least squares method to calculate and find out regression
equations that describe the relationships between the two random quantities, we present, in this
article, the development of a calculation program for the power load forecasting model selection.
This program enables us to make calculations so as to provide a suitable forecasting model
based on the statistics of power consumption in the past . Furthermore, it also allows us to
calculate the value of power load forecast at some time in the future by the extrapolation
method of time or the method of correlation. The results of this research can be applied to the
calculation of the power load forecast for Danang City in the period from now up to 2015.

1. Đặt vấn đề

Trong công tác qui hoạch và xây dựng chiến lược phát triển kinh tế xã hội nói
chung và qui hoạch phát triển hệ thống điện nói riêng, cần thiết phải tính toán xác định
được các chỉ số của nền kinh tế tại một thời điểm trong tương lai như: Tổng thu nhập
quốc dân (GDP), tổng dân số, tổng sản phẩm công nghiệp (SLCN), tổng điện năng tiêu
thụ v.v Để tính toán được các chỉ số nêu trên phải sử dụng phương pháp dự báo, mức
độ chính xác của kết quả dự báo phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn mô hình và
phương pháp dự báo. Đối với công tác dự báo phụ tải điện năng, kết quả dự báo không
chính xác, sai lệch quá nhiều về khả năng cung cấp hoặc về nhu cầu điện năng sẽ dẫn
đến hậu quả không tốt cho nền kinh tế. Nếu ta dự báo phụ tải quá thừa so với nhu cầu sử
dụng thì hậu quả là phải huy động nguồn lớn hơn mức cần thiết dẫn đến tăng vốn đầu
tư. Ngược lại nếu dự báo phụ tải quá thấp so với nhu cầu thì sẽ không đáp ứng được nhu
cầu cho các hộ tiêu thụ điện và làm thiệt hại cho nền kinh tế quốc dân, ảnh hưởng đến
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 3(38).2010
18
đời sống và sinh hoạt của nhân dân. Ngày nay đã có hàng loạt các phương pháp dự báo
được đề xuất và áp dụng tính toán trong các bài toán qui hoạch như: Phương pháp tính
theo hệ số đàn hồi, phương pháp ngoại suy theo thời gian, phương pháp tương quan,
phương pháp chuyên gia, phương pháp san bằng hàm mũ, phương pháp xác định toán tử
dự báo tối ưu, phương pháp mạng neuron v.v Mỗi phương pháp dự báo nêu trên đều
có những ưu nhược điểm và phạm vi sử dụng khác nhau [1], thông thường để xác định
giá trị dự báo của một đại lượng ngẫu nhiên tại một thời điểm trong tương lai hầu hết
các phương pháp đều sử dụng bộ số liệu thống kê về sự xuất hiện của đại lượng đó
trong thời gian quá khứ để tìm qui luật biến thiên theo thời gian hoặc qui luật tương
quan với các chỉ tiêu kinh tế khác và sử dụng các qui luật này để tính toán dự báo. Để
xây dựng mối quan hệ giữa 2 đại lượng ngẫu nhiên bất kỳ thường sử dụng phương pháp
bình phương cực tiểu, đây là một phương pháp toán học cho phép xác định các dạng
phương trình hồi qui biểu diễn mối quan hệ giữa 2 đại lượng ngẫu nhiên trên cơ sở bộ
số liệu kê về sự xuất hiện của 2 đại lượng đó trong thời gian quá khứ [2]. Vấn đề đặt ra
là cần lựa chọn phương trình hồi qui nào mô tả chính xác nhất mối quan hệ giữa 2 đại
lượng để sử dụng làm mô hình dự báo. Bài báo nghiên cứu xây dựng chương trình lựa

chọn mô hình dự báo trên cơ sở các phương trình hồi qui đã được xây dựng và áp dụng
tính toán dự báo phụ tải điện năng cho thành phố Đà Nẵng giai đoạn đến năm 2015.
2. Phương pháp bình phương cực tiểu
2.1. Nội dung phương pháp
Giả sử có 2 đại lượng ngẫu nhiên x và y có quan hệ với nhau theo phương trình
hồi qui dạng tổng quát y = (x, a, b, c ) và theo số liệu thống kê trong thời gian quá
khứ thu thập được n số liệu x
i
, tương ứng y
i
với
ni ,1
. Tinh thần của phương pháp bình
phương cực tiểu là cần tìm các hệ số a, b, c sao cho tổng bình phương độ lệch giữa giá trị
tính toán theo phương trình hồi qui và giá trị thực tế là bé nhất [1,2], nghĩa là:

 



n
i
ii
cbaxycbaF
1
2
min ,,,( ),,(

(1)
Về mặt toán học để hàm F thoả mản điều kiện (1), ta lấy đạo hàm của F theo

a,b,c và cho triệt tiêu, ta có:

 
 
 


































0 ,,,(
0 ,,,(
0 ,,,(
1
1
1
c
cbaxy
c
F
b
cbaxy
b
F
a
cbaxy
a
F
n
i
ii
n

i
ii
n
i
ii






(2)
Giải hệ phương trình (2) sẽ tìm được các giá trị a, b, c, thay các giá trị này vào
phương trình y = (x, a, b, c ) cho phép xác định được phương trình hồi qui biểu diễn
qui mối quan hệ giữa 2 đại lượng ngẫu nhiên. Như vậy, từ bộ số liệu thống kê về sự
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 3(38).2010
19
xuất hiện của 2 đại lượng ngẫu nhiên trong thời gian quá khứ, bằng phương pháp bình
phương cực tiểu cho phép xác định nhiều dạng phương trình hồi khác nhau, thông
thường có 3 dạng cơ bản như trình bày trong mục 2.2.
2.2. Các dạng phương trình hồi qui dùng trong mô hình dự báo
2.2.1. Dạng phương trình hàm bậc nhất: bxay 
1
(3)
Bằng phương pháp tương tự trường hợp tổng quát, ta cũng thiết lập được hệ
phương trình cho phép xác định các hệ số a và b, như sau:









































n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n

i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
x
nay
b
xnx
yxxyx
a
yxxaxb
ynaxb
1
1
1
2
2
1
11
2

11
111
2
11
;
(4)
2.2.2. Dạng phương trình hàm bậc hai:
cbxaxy 
2
2
(5)
Tương tự cũng có hệ phương trình xác định các hệ số a,b,c như sau:

































n
i
i
n
i
ii
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n

i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n

i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
y
yx
yx
c
b
a
nxx
xxx
xxx
hay

yncxbxa
yxxcxbxa
yxxcxbxa
1
1
1
2
11
2
11
2
1
3
1
2
1
3
1
4
111
2
111
2
1
3
1
2
1
2
1

3
1
4

(6)
Sử dụng phương pháp ma trận để giải hệ phương trình (6), tính toán giá trị các
định thức như sau:
2
11
4
2
1
3
3
1
2
11
2
1
3
1
2
1
4
2det
























n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i

n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
xxxnxxxxxxn

2
11
2
11
3
2
1
2
1
111
2
111
3

1
2
1
2
1

det


















n
i
i
n
i

ii
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i

i
n
i
i
n
i
ii
xyxyxxnxy
yxxxyxxxyxn














n
i
i
n
i
i
n

i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
i
n

i
i
n
i
i
n
i
ii
yxxyxxnxyx
yxxyxxxxyxn
111
4
1
2
1
3
2
1
2
1
11
2
1
3
1
2
11
2
1
4

1
2

det





















n
i
ii
n
i

i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i

i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
yxxxyxxyx
yxxxyxxxyxx
111
4
1
2
1
3
2
1
2
1
2
1
2
11
3

11
2
1
3
11
2
1
4
3

det

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 3(38).2010
20
Nh
ập số liệu thống k
ê

Tính các h
ệ số của 3 ph
ương tr
ình h
ồi qui
y
1
, y
2
, y
3
theo (4)(7)(9)(10)

Tính tổng bình phương độ lệch
 



n
i
i
yyy
1
2
11
,
 



n
i
i
yyy
1
2
22

 


n
i

yyy
2
3
3

21
yy  
32
yy  
31
yy  
Chọn y
3

Ch
ọn y
1

Chọn y
2

Hiển thị mô
hình dự báo
Chọn thời điểm dự báo (biến dự báo)
Tính và hiển thị giá trị dự báo
Dừng
S

Đ
S

Đ

Đ
S
Hình 1
Từ đó cho phép xác định các hệ số a,b,c:

det
det
;
det
det
;
det
det
321
 cba
(7)
2.2.3. Dạng phương trình hàm mũ:
0 ,0
3
 baaby
x

(8)
2.2.4. Lấy logarit 2 vế để đưa phương trình (7) về dạng hàm bậc nhất:
BxAYhaybxay





lglglg
Trong đó: Y=lgy, A=lga và B=lgb, suy ra: a=10
A
và b=10
B
(9)
Tương tự hàm bậc nhất, có thể xác định được A và B từ hệ phương trình sau:








































n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n

i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
n
i
ii
n
i
i
n
i
i
n
i
i
n
i
i
x
nAY
B
xnx

YxxYx
A
YxxAxB
YnAxB
1
1
1
2
2
1
11
2
11
111
2
11
;
(10)

2.2.5. Lựa chọn mô hình dự
báo
Trên cơ sở 3 dạng
phương trình hồi qui đã tìm
được ở trên, chọn phương
trình hồi qui nào có tổng bình
phương độ lệch giữa giá trị
thực tế và giá trị tính toán
theo phương trình hồi qui đó
bé nhất làm mô hình dự báo,
đó chính là phương trình mô

tả gần đúng nhất quan hệ
giữa 2 đại lượng ngẫu nhiên.
3. Xây dựng chương trình
lựa chọn mô hình dự báo
3.1. Sơ đồ thuật toán
Trên cơ sở các tính
toán phân tích trong mục 2.2,
xây dựng sơ đồ thuật toán
chương trình lựa chọn mô
hình dự báo như hình 1.
3.2. Chương trình tính toán
Từ sơ đồ thuật toán
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 3(38).2010
21
trên hình 1 tác giả đã xây dựng được chương trình Forecast, khởi động chương trình
giao diện màn hình như trên hình 2. Chương trình cho phép tạo file số liệu để lưu bộ số
liệu thống kê như hình 3, thực hiện tính toán các hệ số của 3 dạng phương trình hồi qui
biểu diện quan hệ của điện năng, dân số, GDP, SLCN với thời gian và lưu vào file kết
quả như hình 4. Chương trình còn cho phép tính toán giá trị dự báo tại một thời điểm
trong tương lai theo phương pháp ngoại suy theo thời gian và phương pháp hàm tương
quan.








4. Áp dụng tính toán dự báo phụ tải điện năng cho thành phố Đà Nẵng năm 2015

Theo số liệu thống kê thu được bộ số liệu trong 10 năm của thành phố Đà Nẵng
như bảng 1 [4]. Đặc điểm kinh tế của thành phố Đà Nẵng là đang trong thời kỳ phát
triển nên hàng loạt các phụ tải lớn
sẽ đưa vào sử dụng như: Khu công
nghiệp Sơn Trà-Điện Ngọc, khu
dân cư Phú Mỹ An…. Do đó nếu
sử dụng phương pháp ngoại suy
theo thời gian cần phải sử dụng
phương pháp tính trực tiếp áp dụng
cho các phụ tải này và cộng thêm
vào giá trị dự báo. Đối với việc sử
dụng hàm tương quan giữa điện
năng với dân số và SLCN cũng có
Hình 2
Hình 3
Hình 4
Bảng 1
Năm
Điện năng
(GWh)
Dân số
(10
3
người)
GDP
(10
3
tỉ )
SLCN
(10

3
tỉ )
1999 322,192 702,546 4,274 2,906
2000 362,378 716,282 4,947 3,368
2001 441,101 728,823 5,702 4,057
2002 506,062 741,215 6,652 4,819
2003 584,487 752,439 7,775 5,875
2004 669,903 764,540 9,565 7,061
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 3(38).2010
22
sai số lớn do đặc điểm cơ cấu kinh tế của thành phố Đà Nẵng là công, nông nghiệp và
dịch vụ cho nên mối tương quan giữa điện năng với dân số và SLCN là mối tương quan
không chặt. Từ các phân tích trên đề tài sử dụng phương hàm tương quan giữa điện
năng với GDP và chương trình Forecast để tính toán dự báo trên cơ sở 2 kịch bản:
- Kịch bản thứ nhất: Giá trị GDP của thành phố Đà Nẵng tăng trưởng theo quy
luật với tổng giá trị tại thời điểm năm 2015 là 51,46 ngàn tỉ đồng [6], điện
năng dự báo cho năm 2015 là: A(2015) = 2.347,37 GWh.
- Kịch bản thứ hai: Giá trị tổng thu nhập quốc dân GDP diễn ra theo kế hoạch
chiến lược phát triển kinh tế của thành phố Đà Nẵng giai đoạn 2010-2015 là 60
ngàn tỉ đồng [5], điện năng dự báo cho năm 2015 là: A(2015) = 2.700,67
GWh.
5. Kết luận
Trên cơ sở toán học của phương pháp bình phương cực tiểu và các phương pháp
dự báo ngoại suy theo thời gian và hàm tương quan, tác giả đã xây dựng được phần
mềm Forecast sử dụng thuận lợi cho công tác dự báo nói chung và dự báo phụ tải điện
năng nói riêng. Áp dụng tính toán dự báo phụ tải điện năng cho thành phố Đà Nẵng đến
năm 2015 theo hai kịch bản là 2.347,37 GWh và 2.700,67 GWh, kết quả tính toán có thể
tin cậy được vì dựa vào bộ số liệu thống kê quá khứ 10 năm do Cục thống kê Đà Nẵng
cung cấp và kế hoạch phát triển kinh tế-xã hội 5 năm 2011 – 2015 thành phố Đà Nẵng
[4,5]. Do đó các kết quả tính toán có thể sử dụng cho công tác qui hoạch phát triển hệ

thống điện của thành phố Đà Nẵng trong những năm tới.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Đặng Ngọc Dinh, Nguyễn Hữu Thái, Trần Bách, Nguyễn Hồng Quang, Trịnh Hùng
Thám (1981), Hệ thống điện tập I, Nhà xuất bản Đại học và Trung tâm chuyên
nghiệp.
[2] TS Thái Khắc Định, Xác suất và thống kê toán, Nhà xuất bản Thống kê, 2008.
[3] Viện Năng lượng, Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2006 – 2015
có xét triển vọng đến 2025, năm 2006.
[4] Niên giám thống kê tình hình kinh tế, tài chính, dân số của thành phố Đà Nẵng
trong các năm 1999, 2002, 2006, 2008 và ấn bản “ Thành phố Đà Nẵng: 30 năm
xây dựng và phát triển”, do cục thống kê Đà Nẵng xuất bản năm 2005.
[5] Kế hoạch phát triển kinh tế-xã hội 5 năm 2011- 2015 thành phố Đà Nẵng, Sở Kế
hoạch và đầu tư - Uỷ ban nhân dân thành phố Đà Nẵng.
[6] Trần Hoàng Sơn, Dự báo phụ tải điện năng thành phố Đà Nẵng từ năm 2015 đến
2020, Đồ án tốt nghiệp kỹ sư Điện kỹ thuật.