DỰ báo NHU cầu điện NĂNG và PHỤ tải điện
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.18 MB, 33 trang )
Chương 3
DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
VÀ PHỤ TẢI ĐIỆN
• 3.1. Khái niệm chung
• 3.2. Dự báo nhu cầu điện năng
• 3.3. Dự báo đồ thị phụ tải
1
3.1. Khái niệm chung
• Nhu cầu điện năng và đồ thị phụ tải
• Tham số đầu vào (nhiệt độ, độ ẩm…)
• Quan hệ: Dự báo phụ tải và Qui hoạch hệ thống điện
Hệ số tham gia
Hàm Dự báo phụ
tải
QHHTĐ
2
3.1. Khái niệm chung
❑Dự báo ngắn hạn (1÷2 năm)
❑Dự báo trung hạn (3÷10 năm)
❑Dự báo dài hạn (15÷20 năm)
3
3.1. Khái niệm chung
4
3.1. Khái niệm chung
Phương pháp dự báo
• Phương pháp tính trực tiếp:
!
• Phương pháp ngoại suy:
!
!
• Phương pháp hồi qui :
!
!
• Phương pháp chuyên gia, phương pháp tính hệ số vượt trước,
phương pháp mạng nơ ron nhân tạo
5
3.1. Dự báo nhu cầu điện năng
3.2.1. Dự báo nhu cầu điện năng theo các
ngành của nền kinh tế quốc dân
! 3.2.2. Phương pháp ngoại suy
3.2.3. Phương pháp tương quan
3.2.4. Phương pháp dự báo bằng phân tích
quá trình
3.2.5. Phương pháp chuyên gia
6
3.2.1. Dự
báo
nhu
cầu
điện
năng
theo
các
ngành
của
nền
kinh
tế
quốc
dân
Bước 1: Chia nhóm các phụ tải
!
Bước 2: Tính tổng nhu cầu điện năng các nhóm
!
Bước 3: Đánh giá, nghiên cứu biến động nhu cầu điện năng
theo các kịch bản: thấp (bi quan), trung bình (cơ sở), cao (lạc
quan)
7
3.2.1. Dự
báo
nhu
cầu
điện
năng
theo
các
ngành
của
nền
kinh
tế
quốc
dân
8
3.2.1. Dự
báo
nhu
cầu
điện
năng
theo
các
ngành
của
nền
kinh
tế
quốc
dân
9
3.2.1. Dự
báo
nhu
cầu
điện
năng
theo
các
ngành
của
nền
kinh
tế
quốc
dân
10
3.2.1. Dự
báo
nhu
cầu
điện
năng
theo
các
ngành
của
nền
kinh
tế
quốc
dân
11
3.2.1. Dự
báo
nhu
cầu
điện
năng
theo
các
ngành
của
nền
kinh
tế
quốc
dân
• Ưu điểm : Thuật toán đơn giản, giải đơn giản.
!
!
!
• Nhược điểm : Không dùng cho qui hoạch dài hạn vì số
liệu đầu vào khi đó sẽ không chính xác.
12
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
Bước 1: Xác định hàm dự báo
Giả thiết hàm dự báo A = f(t) là tuyến tính và dùng phương
pháp xác suất thống kê để kiểm định giả thiết thống kê này.
Xác định hệ số tương quan r giữa A và t:
!
!
!
! r=
n
∑[(A − A)(t − t )]
i
i
i=1
n
#n
&
#
&
2
2
%∑ (A i − A) (%∑ (t i − t ) (
$ i=1
'$ i=1
'
1 n
t = ∑ ti
n i=1
1 n
A = ∑ Ai
n i=1
13
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
Bước 1: Xác định hàm dự báo
- Tính hệ số τ để so sánh với τStudent:
Nếu n < 25:
τ=
!
Nếu n ≥ 25:
!
τ=
r n−2
|1 − r 2 |
r n −1
1+ r2
- Tra bảng Student tìm τStudent ứng với mức ý nghĩa α và số
bậc tự do f.
14
Phân bố Student
Mức ý nghĩa α
Số bậc tự
do f
0,20
0,10
0,05
0,02
0,01
0,005
0,001
1
3,08
6,31
12,71
31,82
63,66
127,32
636,62
2
1,98
2,92
4,30
6,97
9,93
14,09
31,60
3
1,64
2,35
3,18
4,54
5,84
7,45
12,94
4
1,53
2,13
2,78
3,75
4,60
5,60
8,61
5
1,48
2,02
2,57
3,37
4,03
4,77
6,86
6
1,44
1,94
2,45
3,14
3,71
4,32
5,96
7
1,42
1,90
2,37
3,00
3,50
4,03
5,41
8
1,40
1,86
2,31
2,90
3,36
3,83
5,01
9
1,38
1,83
2,26
2,82
3,25
3,69
4,78
10
1,37
1,81
2,23
2,76
3,17
3,58
4,59
11
1,36
1,80
2,20
2,72
3,11
3,50
4,44
12
1,36
1,78
2,18
2,68
3,06
3,43
4,32
15
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
- Hệ số α: khả năng phạm sai lầm của giả thuyết thống kê.
Thường chọn α = 0,05.
!
- Số bậc tự do f phụ thuộc vào số điểm dữ liệu n:
Khi n < 25 thì f = n – 2
Khi n ≥ 25 thì f = n – 1
!
Nếu τ ≥ τStudent : quan hệ tuyến tính chấp nhận được.
(Thông thường ta tuyến tính hóa trước một hàm phi tuyến.
Ngược lại, cần thay đổi dạng của hàm phi tuyến)
16
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
Bước 2: Xác định các hệ số của hàm dự báo
- Xác định bằng phương
pháp bình phương cực tiểu
A
!
!
-Xét hàm dự báo đã tuyến tính hóa
A = a + bt
t
17
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
Bước 2: Xác định các hệ số của hàm dự báo
- Chênh lệch giữa thực tế và dự báo: ∆ = Ai – Ath i
!
- Mục tiêu:
n
2
L = ∑ (A i − A thi ) → min
i =1
n
L = ∑ (a + bt − A thi ) 2 → min
i =1
18
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
Bước 2: Xác định các hệ số của hàm dự báo
n
∂L
= 2∑ (a + bt i − A thi ) = 0
∂a
i =1
n
∂L
= 2∑ (a + bt i − A thi )t i = 0
∂b
i =1
n
n
n
∑ a + ∑ bt − ∑ A
i
i =1
i =1
n
thi
i =1
n
2
n
∑ at + ∑ bt − ∑ A
i
i =1
i
i =1
=0
t =0
thi i
!"na + (∑ t i )b = ∑ A i
#
2
"$(∑ t i )a + (∑ t i )b = ∑ A i t i
i =1
19
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
• Hàm dự báo nhu cầu điện năng phổ biến:
!
!
!
β ( t − t0 )
A(t) = A 0 (1 +
)
100
A(t) = A 0C t
A0: năng lượng tiêu thụ ở năm cơ sở
β: độ tăng trung bình hàng năm
t0: năm tương ứng A0
20
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
Ví dụ: Điện năng tiêu thụ ở một địa phương từ năm 1982
đến 1988 cho như sau:
Năm
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
A(t)
(10
7.34
11.43
14.25
16.25
19.4
24.98
34.97
Hãy dự báo nhu cầu điện năng năm 2000 của địa
phương đó bằng phương pháp ngoại suy
21
21
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
Giả sử hàm dự báo dạng: A(t)=A0Ct
Tính y(t)=lg A(t)= lg A0 + t*lgC
Đặt a=lgA0 , b=lgC
Tính hệ số tương quan:
n
∑[ ( yi − y )( ti − t ) ]
r=
i =1
n
[
∑
( yi − y ) 2
i =1
So sánh τStudent
n
][
∑
i =1
( t i − t )2
1 n
t = ∑ ti
n i =1
1 n
] A = ∑ Ai
n i =1
r = 0.987
τ = 13.864 > τ0.05;5=2.571
22
22
3.2.2. Phương pháp ngoại suy
n
1
Xác
định
at
v=à
b∑
theo
t i = 4phương
pháp
bình
phương
cực
n i =1
tiểu
Σti = 1+2+3+4+5+6+7= 28
1 n
y
=
y
=
7,
217
∑
i
na
+
(
t
)b
=
y
!"
Σti2 = 140
∑ i n i=1 ∑ i
#
2
Σtiyi =Σ(lg Ai)ti = 204.476
"$(∑ t i )a + (∑ t i )b = ∑ yi t i
Σyi =Σlg Ai = 50.531
A(t)=106,8 100,1t (kWh). Năm 2000, t=19 nên:
A(2000)=106,8101,9=108,7=501.106 kWh
23
3.2.3. Phương pháp tương quan
Bước 1: Xác định quan hệ tương quan giữa điện năng A
và chỉ tiêu cần xét x
Bước 2: Xác định quan hệ x(t). Trên cơ sở dự báo phát
!
triển
của x(t), tính A(t)
!
A
x
!
!
!
!
!
xk
Ak
xk
x
tk
t
24
3.2.3. Phương pháp tương quan
Ví dụ : Tương quan hai chiều giữa điện năng và sản lượng công
nghiệp được cho trong bảng, hãy xác định nhu cầu điện năng khi
sản lượng công nghiệp của địa phương đó đạt được 20.106 đồng.
Giải: Từ bảng số liệu ta tính được:
"
x 133,5
∑
x=
=
= 9,54$
$
n
14
#→
y 61,3
∑
$
A=
=
= 4,38 $
%
n
14
τ=
n
r=
∑(A − A)(x − x)
i
i
i=1
n
n
∑(Ai − A)2 ∑(x i − x)2
i=1
=
36,26
26,1.52,43
= 0,98
i=1
0,98 14 − 2 0,98.3,46
=
= 17,06
2
0,199
1− 0,98
Với α=0.05 ; f =14-2 = 12 tra bảng được τ0.05;12 = 2.18
Do τ > τ0,05;12 nên ta có thể chấp nhận tương quan tuyến tính
A= a + bx.
25
