NGHIÊN cứu ỨNG DỤNG các CHỈ số NHIỆT TRONG dự báo PHỤ tải CHO hệ THỐNG MẠNG lưới điện QUỐC GIA

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
===============

TRẦN THỊ TUYẾT MAI

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG
CÁC CHỈ SỐ NHIỆT TRONG DỰ BÁO PHỤ TẢI CHO
HỆ THỐNG MẠNG LƯỚI ĐIỆN QUỐC GIA

HÀ NỘI – 2018


TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI
KHOA KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
===============

TRẦN THỊ TUYẾT MAI

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG
CÁC CHỈ SỐ NHIỆT TRONG DỰ BÁO PHỤ TẢI CHO
HỆ THỐNG MẠNG LƯỚI ĐIỆN QUỐC GIA
Chuyên ngành: Khí tượng học
Mã ngành
: 74440221

NGƯỜI HƯỚNG DẪN: T.S HOÀNG PHÚC LÂM

HÀ NỘI – 2018

LỜI CAM ĐOAN
Em xin cam đoan đây là bài nghiên cứu của riêng em dưới sự hướng dẫn khoa
học của TS. Hoàng Phúc Lâm. Các nội dung và kết quả nghiên cứu trong đề tài là
trung thực và chưa được công bố dưới bất kỳ hình thức nào. Nguồn số liệu được em
thu thập từ nhiều nguồn khác nhau nhằm mục đích tìm hiểu, nghiên cứu, đánh giá,
phân tích các chỉ số nhiệt trong dự báo phụ tải cho hệ thống mạng lưới điện quốc
gia. Đồ án còn tham khảo một số tài liệu của các tác giả khác và đều có chú thích
nguồn gốc. Em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung đồ án của mình.
Hà Nội, ngày 23 tháng 5 năm 2018
Sinh viên

Trần Thị Tuyết Mai

3


LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới Trường Đại học Tài Nguyên và
Môi Trường Hà Nội nơi đã cho em một môi trường học tập khoa học và sáng tạo.
Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô giáo trong Khoa Khí tượng Thủy
văn, luôn luôn dẫn đường, chỉ lối cho chúng em trong suốt 4 năm học tập và nghiên
cứu.
Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS. Hoàng Phúc Lâm. Người đã
chỉ bảo hướng dẫn tận tình cho em trong suốt quá trình làm đồ án để em có được kết
quả tốt nhất.
Em xin chân thành cảm ơn !
Hà Nội, ngày 23 tháng 5 năm 2018
Sinh viên

Trần Thị Tuyết Mai

4


MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT

Ký hiệu

Tên tiếng anh

Tên tiếng Việt

The Wet Bulb Globe Temperature

Nhiệt bầu ướt

THI

Temperature humidity index

Chỉ số nhiệt ẩm

AT

Apparent temperature/Real feel temperature

Nhiệt cảm nhận

WBGT

5


DANH MỤC HÌNH VẼ

6


MỞ ĐẦU
Ngành điện lực là một trong những ngành có vai trò quan trọng trong đời sống
con người, đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất nhằm thúc đẩy phát triển kinh tế đất
nước.
Trong những năm gần đây, tình trạng nắng nóng kéo dài trên diện rộng ở nhiều
tỉnh miền Bắc và miền Trung dẫn đến nhu cầu sử dụng điện tăng cao, đặc biệt do
việc sử dụng điều hòa nhiệt độ và các thiết bị làm mát.
Theo số liệu thống kê về tình hình vận hành hệ thống điện quốc gia của Trung
tâm Điều độ hệ thống điện Quốc Gia ngày 01/06/2017 cho biết : công suất tiêu thụ
điện đạt mức 29.306 MW. Sản lượng tiêu thụ điện toàn quốc trong ngày là hơn 606
triệu kWh.
Tổng công ty Điện lực miền Bắc, đơn vị phụ trách việc cung cấp điện cho 27
tỉnh cho biết, các đợt nắng nóng trên diện rộng những năm gần đây tại nhiều khu
vực dẫn đến nguy cơ quá tải đường dây trạm biến áp trung, hạ thế. Nhảy attomat
gây mất điện.
Do vậy, việc tìm hiểu, nghiên cứu, đánh giá, phân tích các chỉ số nhiệt. Nghiên
cứu mối quan hệ và ứng dụng các chỉ số nhiệt trong dự báo phụ tải điện lưới trên
khu vực Bắc Bộ là hết sức cần thiết. Qua đó, giúp cơ quan Điều độ Điện lực Quốc
Gia có thể lên các phương án vận hành mạng lưới điện, bao gồm phương án phân
phối công suất giữa các nhà máy thủy điện và nhiệt điện, đặc biệt trong mùa hè, để

đảm bảo việc cung cấp điện thường xuyên, liên tục, tiết kiệm chi phí và tăng hiệu
quả tối đa của hệ thống điều độ điện lực quốc gia.
Khóa luận gồm 3 phần chính
Chương 1: Tổng quan
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và nguồn số liệu
Chương 3: Một số kết quả nghiên cứu

7


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
Chỉ số nhiệt là một thước đo ảnh hưởng của nhiệt độ và độ ẩm tương đối đối
với hoạt động của con người. Chỉ số nhiệt càng cao thì càng tạo áp lực, tăng mức độ
căng thẳng đối với cơ thể. Chỉ số nhiệt sử dụng nhiệt độ đo được trong bóng râm và
do đó nhiệt độ thực tế dưới ánh nắng mặt trời có thể lớn hơn. Đối với nhiệt độ dưới
ánh nắng mặt trời, chỉ số nhiệt có thể tăng hơn nhiệt độ thông thường tới 15
độ. Ngoài yếu tố nhiệt độ thì độ ẩm đóng vai trò quan trọng trong việc làm mát cơ
thể. Nếu độ ẩm quá cao, mồ hôi trên bề mặt da khó bay hơi hơn, làm chậm sự làm
mát của cơ thể. Nếu độ ẩm thấp, mồ hôi bay hơi quá nhanh sẽ giúp cho quá trình làm
mát cơ thể diễn ra dễ dàng hơn, con người cảm thấy dễ chịu hơn. Dưới đây là một số
chỉ số nhiệt đã được các nhà khoa học nghiên cứu sử dụng trong đánh giá tác động
động cuả thời tiết đến hoạt động của con người.
1.1 Nhiệt bầu ướt - WBGT (The Wet Bulb Globe Temperature)
Để đối phó với một số lượng lớn người bị thương vong do hỏa hoạn, số lượng
người bị đột quỵ do sốc nhiệt. Đầu năm 1950 [2], bộ Hải Quân Hoa Kỳ đã tiến hành
nghiên cứu ảnh hưởng của nhiệt độ đối với các hoạt động thể thao. Những nghiên
cứu này dẫn đến một chỉ số nhiệt gọi là chỉ số nhiệt bầu ướt (The Wet Bulb Globe
Temperature)(WBGT). Sau khi thực hiện các chính sách WBGT trong quân đội , đã
giảm đáng kể các bệnh về nhiệt trong quá trình huấn luyện. Năm 1989 [3],WBGT
đã được đề xuất như một tiêu chuẩn quốc tế ISO 7243.

ISO 7243: 2017 đưa ra một phương pháp sàng lọc để đánh giá sự căng thẳng
do nhiệt và để xác định sự có mặt hay không của áp suất nhiệt. Nó áp dụng cho việc
đánh giá tác động của nhiệt đối với một người trong suốt thời gian làm việc trong
ngày (8 giờ). Áp dụng cho việc đánh giá các môi trường làm việc trong nhà và
ngoài trời cũng như các loại môi trường khác. Không áp dụng cho việc tiếp xúc với
nhiệt trong thời gian ngắn.

8


Chỉ số nhiệt bầu ướt [4] là một chỉ số nhiệt tổng hợp đánh giá tác động của
nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và bức xạ năng lượng mặt trời đối với sức khỏe của con
người. Thường được sử dụng trong hướng dẫn về sức khỏe và an toàn lao động khi
làm việc trong môi trường nóng. Được tính theo công thức sau:
WBGT = 0,567 × Ta + 0,393 × e + 3,94

(1)

Trong đó :
WBGT: chỉ số nhiệt bầu ướt
Ta
: nhiệt độ bầu khô (◦ C ) : là nhiệt độ của không khí đo được bằng nhiệt
kế tự do tiếp xúc với không khí, được bảo vệ khỏi bức xạ và độ ẩm.
e
: áp suất hơi nước ( hpa)
Áp suất hơi nước có thể được tính từ nhiệt độ và độ ẩm tương đối bằng cách
sử dụng phương trình :
e = rh/100 × 6,105 × exp (17,27 × Ta /(237,7 + Ta)
Trong đó :
rh : độ ẩm tương đối

WBGT càng cao hiệu suất hoạt động ngoài trời càng giảm.

9

(2)


Hình 1.1: Các ngưỡng chỉ số nhiệt bầu ướt
Hình 1.1 cho biết các ngưỡng chỉ số nhiệt bầu ướt:
-

Từ 80◦F - 89◦F (27 - 31◦C) : mệt mỏi với hoạt động kéo dài
Từ 90◦F - 104◦F (32 - 40◦C): say nắng, chuột rút với những hoạt động

-

kéo dài ngoài trời
Từ 105◦F - 129◦F (40 - 53◦C): có thể gây ra tình trạng say nắng, chuột rút
Trên 130◦F (> 53◦C): có thể gây đột quỵ do sốc nhiệt

Dựa trên kết quả của nghiên cứu để ước tính ảnh hưởng của WBGT đến hiệu
suất hoạt động của con người [1]. Một số kết luận được đưa ra dựa trên công thức
này được cho trong bảng dưới đây:

Bảng 1: Biện pháp làm giảm nguy cơ sốc nhiệt

10


WBGT

Số giờ hoạt động

Dưới 82.0
(<28◦C)

Hoạt động bình
thường

82.0 - 86.9
(28◦C-31◦C)

Chú ý trong hoạt
động cường độ
cao và kéo dài.

87.0 - 89.9
(31◦C-32◦C)

Hoạt động tối đa
trong 2 giờ đồng
hồ

90.0 - 92.0
(32◦C-33◦C)

Hoạt động tối đa
trong thời gian 1
giờ đồng hồ

Trên 92.0
(>33◦C)

Các hướng dẫn hoạt động
Các hoạt động bình thường
trong thời gian 3 giờ thì nghỉ
ngơi ít nhất một lần. Mỗi lần
tối thiểu 3 phút.
Các hoạt động trong khoảng
thời gian 3 giờ thì nghỉ ngơi
ít nhất một lần . mỗi lần tối
thiểu 5 phút
Đối với các vận động viên
bóng đá, hay các hoạt động
ko có mũ bảo hiểm. Nghỉ
ngơi ít nhất 4 phút trong 1
giờ hoạt động.
Chỉ hoạt động ngoài trời
trong trường hợp bắt buộc
và nghỉ ngơi 20 phút trong 1
giờ hoạt động

Bổ sung nước
Nước hoặc đồ
uống điện giải
Nước hoặc đồ
uống điện giải

Nước hoặc đồ
uống điện giải

Nước hoặc đồ
uống điện giải

Ngừng các hoạt động cho
Không nên hoạt
Nước hoặc đồ
đến khi thấy số đọc WBGT
động ngoài trời
uống điện giải
giảm hơn

Ngoài ra chuẩn bị sẵn sàng trước khi thực hiện các hoạt động ngoài trời khi
WBGT cao như:
-

Mang theo mũ, nón, ô che, quần áo sáng màu.
Lập kế hoạch nghỉ ngơi thường xuyên trong những khu vực râm.

1.2 Chỉ số nhiệt ẩm - THI (Temperature humidity index)
Chỉ số nhiệt - ẩm được phát minh đầu tiên bởi Earl C.Thom năm 1959 [5],
một nhà nghiên cứu thuộc văn phòng Khí hậu học, Cục Khí tượng Quốc Gia Hoa
Kỳ, đã nghiên cứu phản ứng của cơ thể người với nhiệt độ và độ ẩm. Đến năm
1990, Armstrong và Wiersma đai học Arizoma nghiên cứu lại để phát triển các
ngưỡng mới đối với stress nhiệt ở gia súc.
Chỉ số nhiệt ẩm [6] phản ánh sự kết hợp của nhiệt độ môi trường và độ ẩm
tương đối, là thước đo mức độ khó chịu của một cá nhân khi thời tiết ấm áp. Chỉ số
THI được dùng để đánh giá và dự đoán nguy cơ sốc nhiệt. Chỉ số THI không tính

11

đến bức xạ mặt trời hoặc chuyển động của không khí. Nó không cho phép ta đo
lường sự tích tụ của tải nhiệt theo thời gian, ví dụ: sau vài ngày. Từ năm 1959 đến
năm 1990 có rất nhiều nghiên cứu tính toán chỉ số THI như:
(Thom, 1959); THI = (Ta + Twb ) × 0,72 + 40,6

(3)

(Bianca, 1962); THI = [0,4 × (Ta + Twb )] × 1,8 + 32 + 15

(4)

(Bianca, 1962); THI = (0,55 Ta + 0,2 x Tdp ) × 1,8 + 32 + 17,5

(5)

(NRC, 1971); THI = (0,15 × Ta + 0,85 × Twb ) × 1,8 + 32

(6)

(NRC,Mader và cộng sự 1971); THI = (0,8 × Ta) + [(RH / 100)× (Ta - 14,4)] + 46,4

(7)

W. Thatcher và RJ Collier; THI = (1,8 × Ta + 32) - [(0,55 - 0,0055 × RH)×
(1,8 × Ta - 26,8)]

(8)

(Yousef, 1985); THI = (0,35 × Ta + 0,65 × Twb ) × 1,8 + 32

(9)

(NRC); THI = Ta + 0,36 × Tdp + 41,2
(10)
Trong đó : Ta : nhiệt độ bầu khô
Twb : nhiệt độ bầu ướt
Tdp : nhiệt độ điểm sương: là nhiệt độ mà tại đó hơi nước trong mẫu không khí
ở áp suất khí quyển liên tục ngưng tụ thành nước lỏng ở cùng một tỷ lệ mà tại đó nó
bốc hơi. Các nước ngưng tụ được gọi là sương khi nó hình thành trên bề mặt rắn.
RH : độ ẩm tương đối
Hầu hết mọi Con người cảm thấy khá thoải mái khi chỉ số này dưới 70 và cảm
thấy khó chịu khi chỉ số này ở trên 80 đến 85. Ở Mỹ, các giá trị trung bình hàng
ngày cao nhất của THI vượt quá 80 luôn xuất hiện ở vùng sa mạc miền nam
California và tây nam Arizona trong khoảng tháng 7 và tháng 8. Chỉ số nhiệt - ẩm
còn được ứng dụng trong việc đánh giá ảnh hưởng của thời tiết đến gia cầm và gia
súc.

12


Hình 1.2: Các ngưỡng chỉ số nhiệt - ẩm ảnh hưởng tới gia cầm
Từ hình 1.2 ta thấy: Trong ngưỡng nhiệt từ 66 - 71◦F (18-21◦C) mọi hoạt động thể
chất có thể diễn ra bình thường mà ko cần chú ý đến những ảnh hưởng của thời tiết.
Từ 72 - 79◦F (22 – 26 ◦C), cần chú ý nghỉ ngơi và uống nước điện giải với những
hoạt động kéo dài. 80-99◦F (27 - 37◦F), chỉ hoạt động ngoài trời đối với hoạt động
bắt buộc, nghỉ ngơi khoảng 20 phút đối với mỗi giờ hoạt động. Trên 100◦F (>38◦C),
nên ngừng mọi hoạt động thể chất đến khi chỉ số nhiệt giảm, uống nhiều nước và
nghỉ ngơi trong môi trường thoáng khí.

13


Hình 1.3: Các biện pháp khắc phục nguy cơ sốc nhiệt của gia cầm
Hình 1.3 cho biết các ngưỡng chỉ số nhiệt và biện pháp khắc phục nguy cơ
sốc nhiệt của gia cầm. Với nhiệt độ từ 20 - 25◦C, độ ẩm 20 – 40%, đây là ngưỡng
chỉ số nhiệt thoải mái đối với gia cầm. Vùng màu tím biểu hiện ngưỡng nhiệt mà
gia cầm có thể tự kiểm soát nhiệt, tuy nhiên người chăn nuôi cần chú ý trong việc
làm thông thoáng chuồng nuôi. Trong vùng màu vàng với nhiệt độ từ 35 - 50◦C, độ
ẩm 20 – 40%. Tại vùng màu này, gia cầm vượt quá ngưỡng chịu đựng, người chăn
nuôi cần bổ sung quạt làm mát trong chuồng trại, bổ sung nước uống, cung cấp thức
ăn hợp lí. Trong vùng màu cam và vùng màu tím, nguy cơ chết gia cầm là rất cao
khi nhiệt độ từ 35 - 50◦C, độ ẩm trên 60%, việc duy nhất có thể tránh những thiệt
hại cho gia cầm là sử dụng điều hòa, quạt làm mát, theo dõi thường xuyên, liên tục
những thay đổi về nhiệt độ, độ ẩm để có biện pháp xử lí phù hợp.
Để duy trì sản xuất sữa, phải giảm thiểu căng thẳng trong một khoảng thời
gian dài bất thường. Các bóng mát và nơi trú ẩn và nguồn cung cấp nước phong phú
làm giảm tác động của sóng nhiệt, mặc dù nhiệt độ cực trị kéo dài có thể bắt đầu
vượt quá phạm vi đối phó của bò sữa. Các biện pháp bổ sung có thể tốn kém hơn.

14


Hình 1.4: Các ngưỡng chỉ số nhiệt - ẩm ảnh hưởng đến gia súc
Hình 1.4 cho biết các ngưỡng chỉ số nhiệt - ẩm ảnh hưởng đến gia súc, từ chỉ
số nhiệt 89◦F đến 98 ◦F (32◦C - 37◦C) là ngưỡng vượt chỉ số nhiệt ảnh hưởng xấu
đến gia súc, tại ngưỡng này, một số động vật nuôi có nguy cơ bị đột quỵ cao, biện
pháp tạo môi trường thông thoáng chuồng trại, bổ sung thiết bị làm mát là vô cùng
có ích trong việc giảm nguy cơ tổn thất vật nuôi. Khi THI > 98◦F, đây là ngưỡng chỉ

số nhiệt vượt quá sức chịu đựng của gia súc, để giảm thiểu tối đa nguy cơ tử vong
do sốc nhiệt là sử dụng các thiết bị điều hòa làm mát, theo dõi thường xuyên, liên
tục những thay đổi về nhiệt độ, độ ẩm để có biện pháp xử lý phù hợp.
1.3 Nhiệt độ cảm nhận - AT (Apparent temperature/ Real feel temperature)
Vào cuối năm 1970 [4] một công thức đã được phát minh để xác định sự thoải
mái nhiệt của con người hay còn gọi là nhiệt cảm nhận (Apparent temperature –
AT). Được xác định để đo độ nhạy của nhiệt trong nhà. Đến năm 1980, công thức
chỉ số nhiệt AT được tính thêm các yếu tố nhiệt độ, gió. Năm 1984, Robert
Steadman đến từ Úc đã nghiên cứu tính đến ảnh hưởng của 4 yếu tố: gió, nhiệt độ,
độ ẩm, bức xạ mặt trời. Và cũng cùng năm đó, chỉ số nhiệt AT được sử dụng tại Cục
khí tượng Quốc Gia Hoa Kỳ.
Chỉ số nhiệt AT được xác định là xấp xỉ của một giá trị được cung cấp bởi một
mô hình toán học của sự cân bằng nhiệt của cơ thể con người. Bao gồm các yếu tố:

15


nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và bức xạ. Khi nghiên cứu ảnh hưởng của chỉ số nhiệt
AT đến nhiệt độ cảm nhận của con người. Cục khí tượng Quốc Gia Hoa Kỳ bỏ qua
ảnh hưởng của cường độ bức xạ mặt trời hoặc tốc độ gió, giả định rằng bức xạ vừa
phải trong điều kiện gió nhẹ.
Ta có phương trình chỉ số nhiệt AT bao gồm ảnh hưởng của nhiệt độ, độ ẩm, gió:
AT = Ta + 0,33 × e – 0,70 × ws – 4,00

(11)

Trong đó:
Ta: nhiệt độ không khí khô
ws: tốc độ gió ở độ cao 10m
e: áp suất hơi nước (hPa)

e = rh/100 × 6,105 × exp (17,27 × Ta /(237,7 + Ta)

(12)

rh: độ ẩm tương đối (%)
Khi tính đến thêm yếu tố bức xạ:
AT = Ta + 0.348 × e - 0.70 x ws + 0.70 x Q / (ws + 10) - 4.25

(13)

Trong đó: Q là tia bức xạ thu được trên một đơn vị diện tích bề mặt cơ thể (w / m 2 )

Hình 1.5: Các ngưỡng chỉ số nhiệt AT tác động đến con người
(Chú thích: các giá trị màu xanh là nhiệt độ cảm nhận dưới nhiệt độ không
khí, các giá trị màu đỏ là nhiệt độ cảm nhận trên nhiệt độ không khí)
Hình 1.5 xác định nhiệt độ cảm nhận của con người đối với các yếu tố môi
trường, các giá trị màu xanh là vùng mà con người cảm nhận nhiệt nhỏ hơn so với
16


nhiệt độ không khí thực tế , các giá trị màu đỏ là vùng chỉ số nhiệt cảm nhận cao
hơn so nhiệt độ không khí thực tế. Từ đó, các nhà nghiên cứu đã đưa ra hướng dẫn
hoạt động nhằm giảm thiểu nguy cơ về nhiệt thể hiện trong bảng 2:
Bảng 2: Ảnh hưởng của nhiệt độ, độ ẩm đến khả năng nhiễm bệnh nhiệt
Nhiệt độ (◦C)
15 - 20
21 - 25

Độ ẩm (%)
Vượt quá 70%

26 - 30

Vượt quá 60 %

Nguy cơ bệnh nhiệt Các hướng dẫn hoạt động
Thấp
Hoạt động không quá sức
Thấp – trung bình
Giảm cường độ
Giảm cường độ và thời
Trung bình - cao
gian tập luyện, nghỉ ngơi
nhiều hơn

17


CHƯƠNG 2. SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1 Đặt bài toán
Ngành điện lực là một trong những ngành có vai trò quan trọng trong đời sống
sinh hoạt của con người, đặc biệt trong các lĩnh vực hoạt động sản xuất nhằm thúc
đẩy sự phát triển kinh tế của đất nước.
Hiện nay, phương thức tạo ra nguồn điện tại Việt Nam đang chủ yếu sử dụng
nguồn nước tự nhiên. Trong khí đó nguồn nước tự nhiên từ các con sông, suối cung
cấp cho các đập thủy điện lại phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện thời tiết. Chính vì
vậy công tác dự báo thời tiết đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong hoạt động
sản xuất điện năng. Ngoài yếu tố lượng mưa ảnh hưởng đến nguồn nước tự nhiên,
thì các yếu tố: nhiệt độ, độ ẩm, gió … cũng là một trong các yếu tố quan trọng trong
việc hình thành mưa. Để đánh giá được vai trò của các yếu tố này đến hoạt động sản

xuất hiện nay em đã sử dụng 3 chỉ số THI, AT, nhiệt bầu ướt WBGT để xây dựng
phương trình hồi quy tuyến tính dự tính mức độ tiêu thụ điện năng. Từ đó lựa chọn
đánh giá chỉ số nhiệt thích hợp nhất có thể ứng dụng được trong thực tiễn “dự báo
phụ tải cho mạng lưới điện Quốc gia’’ trên khu vực Bắc Bộ, giúp cơ quan Điều độ
điện lực quốc gia có thể lên các phương án vận hành mạng lưới điện. Các bước thực
hiện bao gồm :
Bước 1 : Tính toán các chỉ số nhiệt : chỉ số nhiệt bầu ướt WBGT, chỉ số nhiệt
ẩm THI, chỉ số nhiệt cảm nhận AT.
Bước 2: Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính giữa mức phụ tải điện
năng với các chỉ số nhiệt
Bước 3: Phân tích, đánh giá vai trò và lựa chọn của các chỉ số nhiệt đối với
phụ tải điện.
2.2.

Nguồn số liệu sử dụng trong nghiên cứu
Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng hai nguồn số liệu chính đó là số liệu quan

trắc nhiệt độ, độ ẩm, gió trên mạng lưới đo đạc của Trung tâm Khí tượng Thủy văn
quốc gia, tương ứng với khu vực, địa điểm có thông tin về phụ tải điện miền Bắc.
Từ nguồn số liệu này sẽ tính toán ra các chỉ số nhiệt khác nhau như trong phần tổng
quan đã nêu.
18


Nguồn số liệu thứ hai sẽ được sử dụng đó là nguồn số liệu phụ tải điện của các
tỉnh miền Bắc được cung cấp bởi Trung tâm Điều độ Điện lực quốc gia, thuộc Tập
đoàn Điện lực Việt Nam. Các nguồn số liệu khí tượng và số liệu phụ tải được lấy
theo 3 giờ một hoặc 6 giờ một. Sau khi chuẩn hóa hai bộ số liệu sẽ sử dụng phương
pháp thống kê để phân tích tương quan và xác định mối quan hệ giữa phụ tải và các
chỉ số nhiệt. Phương pháp nghiên cứu sẽ được trình bày cụ thể hơn ở phần dưới đây.

2.3. Phân tích tương quan và hồi quy
a. Phương pháp phân tích tương quan
Hệ số tương quan được tính toán để xác định mối tương quan tuyến tính giữa
giá trị điện năng dự báo và mức độ tiêu thụ điện năng thực tế, giá trị tuyệt đối của
hệ số tương quan càng tiến gần 1 thì kết quả dự báo có độ chính xác càng cao. Áp
dụng công thức (15) ta xác định được hệ số tương quan giữa y 1 là mức độ tiêu thụ
điện năng dự báo từ mỗi chỉ số nhiệt và y 2 là các trị tiêu thụ điện năng thực tế. Khi
tính toán ứng dụng cho thủy điện Bắc Bộ thì số mẫu chính là số điểm được sử dụng
trong tính toán.
Gọi Y1 và Y2 là hai biến cần đánh giá mối quan hệ tương quan tuyến tính,
tương ứng với mỗi biến ta sẽ có n cặp giá trị:
{Yt1, Yt2} = {(Y11,Y12), (Y21,Y22), .., Yn1,Yn2)}

(14)

Khi đó hệ số tương quan được tính theo công thức sau:

r12 =

(

1 n
∑ yt1 − y1
n t =1

)( y

t2

− y2

)

(

n
1 n
2 1
yt 2 − y2
∑ ( yt1 − y1 ) n ∑
n t =1
t =1

n

)

(

=

l12 = ∑ yt1 − y1
t =1

Trong đó:
n

(

l11 = ∑ yt1 − y1

t =1

l12
l11l22
(15)

)( y

t2

− y2

)
(16)

)

2

(17)

19


n

(

l22 = ∑ yt 2 − y2
t =1

y1 =

y1 =

)

2

(18)

1 n
∑ yt1
n t =1
1 n
∑ yt1
n t =1

(19)

(20)

Bảng 2.1: Mức độ tương quan thể hiện qua hệ số tương quan R
Hệ số tương quan R
0.90 – 1.00
0.70 – 0.89
0.40 – 0.69
0.20 – 0.39
0.00 – 0.19

Sự thể hiện
Tương quan rất cao
Tương quan cao
Tương quan trung bình
Tương quan thấp
Tương quan rất thấp

b. Phương pháp xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính một biến
Mục đích xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính 1 biến giữa nhân tố dự
báo là chỉ số nhiệt với yếu tố dự báo là phụ tải điện là tìm ra một đường thẳng phù
hợp nhất để biểu diễn mối quan hệ giữa chỉ số nhiệt và phụ tải một cách đáng tin
cậy nhất. Để xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính, ta tiến hành thu thập số liệu
về nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió để tính toán các chỉ số nhiệt (X) tại các mốc giờ quan
trắc khác nhau trong ngày. Thu thập số liệu phụ tải tương ứng (Y), sau đó tính các
hệ số a0, a1. Thay a0, a1 vào phương trình hồi quy y = a 0 + a1x ta có phương trình hồi
quy tuyến tính cần xây dựng.

y = a0 + a1 x
Gọi x, y lần lượt là giá trị của mỗi chỉ số nhiệt và mức độ tiêu thụ
điện năng tại mỗi điểm với dung lượng mẫu là n ta có phương trình hồi quy tuyến
tính sau:
(21)

20


Trong đó: ao, a1 lần lượt được tính theo các công thức (25) và (26)
Với mỗi giá trị xt của của chỉ số nhiệt X ta có tương ứng y t là mức độ tiêu thụ
điện năng của Y và ước lượng của yt:
(22)

t = 1, 2,..., n

với

) là sai số của yt ứng với X = xt của phép xấp

xỉ y = my(x) bởi
Để phép xấp xỉ này tốt nhất theo nghĩa bình phương tối thiểu các hệ số a 0 và a1

δt
phải được xác định sao cho tổng bình phương các sai số

phải đạt nhỏ nhất

Xem rằng tổng các bình phương sai số như là hàm của các hệ số a0, a1 khi chúng thỏa mãn
điều kiện:

(23)

Từ nguyên lý bình phương tối thiểu:

∂R( a0 , a1 ) ∂R( a0 , a1 )
=
=0
∂a0
∂a1

21

 ∂R ( ao ,a1 ) =−2 ∑ ( yt − a0 −a1xt ) =0
 ∂a
⇒  ∂R ( a 0, a ) t =n1
0 1
( yt − a0 − a1 xt ) xt = 0
 ∂a1 =−2 ∑
t =1
n

(24)

 ∑ ( yt − a0 −a1xt )=0

⇒  t =n1
( yt − a0 − a1 xt ) xt = 0
 ∑
t =1
n

1 n
∑ ( yt − a0 − a1 xt ) = 0
n t =1

⇒ a0 = y − a1 x

(25)

n

n

∑(y

t

t =1

n

∑(y
Mà

t =1

a1 =

t

Rxx =

− y ) xt − a1 ∑ ( xt − x ) xt = 0
t =1

n

∑ (x

− y) x = 0

t =1

,
n

n

t =1
n

t =1
n

t

∑ ( x − x) x − ∑ ( x − x) x
t

t

t =1

t

t =1
n

t

t

∑ ( x − x) x
t =1

t

t

− x) x = 0

∑ ( yt − y) xt − ∑ ( yt − y) x
t =1

⇒ a1 =

n

∑ ( y − y) x

n

=

∑(y

t

t =1

− y )( xt − x)

n

∑ (x
t =1

t

− x)2

=

Rxy
Rxx

(26)

1 n
1 n
2
(
x
−
x
)
R
=
∑ t
∑ ( xt − x)( yt − y)
xy
n t =1

n t =1

a1. được gọi là độ dốc (slope), cho biết khi biến X (chỉ số nhiệt) tăng một đơn vị
thì giá trị của biến Y (phụ tải) sẽ tăng hay giảm bao nhiêu đơn vị. Hệ số a 0 được gọi
là hằng số hồi quy (intercept), cho biết phương trình hồi quy có đi qua gốc tọa độ
hay không và điểm xuất phát của Y(giá trị phụ tải) khi X (chỉ số nhiệt) bằng 0 sẽ là
bao nhiêu. Các hệ số a0 và a1 cũng được gọi là hệ số hồi quy.

22


Đồ án này sẽ sử dụng chỉ số hệ số tương quan để đánh giá tính tương quan giữa phụ tải
điện và các chỉ số nhiệt như đã trình bày trong chương 1 và sử dụng phương pháp xây dựng
phương trình hồi quy đơn biến như mục b giữa phụ tải và các chỉ số nhiệt các năm 2013 đến 2016.
Các ngưỡng giá trị của hệ số tương quan trong bảng 2.1 sẽ được sử dụng để đánh giá mức độ
tương quan (rất cao, cao, trung bình, thấp...) giữa từng cặp biến cũng như dùng để đánh giá khả
năng ước lượng phụ tải của phương trình hồi quy xây dựng được theo phương pháp trình bày ở
mục b trên đây với bộ số liệu độc lập năm 2017.

2.4 Các đặc trưng thống kê mô tả
Đồ án sẽ sử dụng các đặc trưng thống kê mô tả (trung vị, phân vị, các tứ vị...)
để biểu diễn phân bố của các chỉ số nhiệt và phụ tải trong ngày cũng như trong các
giờ quan trắc khác nhau thông qua giản đồ hộp. Giản đồ hộp và các đặc trưng thống
kê mô tả cũng sẽ được dùng để phân tích xu thế biến đổi, so sánh trị số các chỉ số
nhiệt, phụ tải giữa các giờ quan trắc.
2.4.1 Trung vị (Median)
Trong một tập dữ liệu đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần thì trung vị (Me)
là giá trị đứng giữa của tập dữ liệu. Trung vị chia dãy số thành 2 phần, mỗi phần có
số lượng bằng nhau = 50%
Để xác định trung vị

cho dữ liệu không phân nhóm

trong trường hợp số phần

tử của mẫu n là số lẻ.

Me = X(n+1)/2

(27)

Trong trường hợp n là số chẵn:
(28)

Để xác định trung vị cho dữ liệu có phân nhóm. Ta tiến hành tính tần số tích
lũy, nhóm chứa trung vị là nhóm có tần số tích lũy ≥
Me = XMe(min) + hMe
Trong đó:
XMe(min): là giới hạn dưới của nhóm chứa Me

23

. Áp dụng công thức:
(29)


XMe(min): là khoảng cách của nhóm chứa Me
S(Me-1): là tần số tích lũy của nhóm đứng trước nhóm chứa Me
f(Me): là tần số của nhóm chứa Me

24


2.4.2 Các tứ vị (quartiles)
Tứ phân vị chia tập dữ liệu đã được sắp thứ tự thành bốn phần, mỗi phần có số
đơn vị bằng nhau = 25%. Nếu n chia hết cho 4:
Q1 = X25%(n+1) = X(n+1)/4

(30)

Q2 = X50%(n+1) = X2(n+1)/4

(31)

Q3 = X75%(n+1) = X3(n+1)/4

(32)

2.4.3 Độ phân tán (Khoảng tứ vị - Inter-quartile range)
RQ = Q3 - Q1

(33)

2.5: Các chỉ số đánh giá sai số
Tính toán các sai số dự báo cho N dự báo Fi (giá trị phụ tải dự báo theo chỉ số
nhiệt), (i = 1, N) cần có N giá trị phụ tải quan trắc tại địa điểm dự báo Oi (2017), (i
= 1,N). Kết quả nội suy từ các mô hình số trị theo các phương án nội suy được trình
bày ở trên được đánh giá sai số theo một số chỉ số thống kê sau:
•

Sai số tuyệt đối trung bình (MAE-Mean Absolute Error)

MAE =

(34)

Giá trị MAE nằm trong khoảng (0,+∞). MAE biểu thị biên độ trung bình của
sai số nhưng không nói lên xu hướng lệch của giá trị dự báo và quan trắc. Khi MAE
= 0, phương trình hồi quy tuyến tính xây dựng giữa chỉ số nhiệt và phụ tải là “lý
tưởng”.
•

Sai số bình phương trung bình (RMSE - Root mean square Error)
RMSE =

√(

(35)

Sai số bình phương trung bình là một trong những đại lượng cơ bản và thường
được sử dụng phổ biến cho việc đánh giá kết quả của phương trình hồi quy tuyến
tính. Người ta thường hay sử dụng đại lượng sai số bình phương trung bình (RMSE)
biểu thị độ lớn trung bình của sai số. Đặc biệt RMSE rất nhạy với những giá trị sai
số lớn. Do đó nếu RMSE càng gần MAE sai số mô hình càng ổn định và có thể thực
hiện việc hiệu chỉnh sản phẩm mô hình. Giống như MAE, RMSE không chỉ ra độ
lệch giữa giá trị dự báo và giá trị quan trắc. Giá trị của RMSE nằm trong khoảng
(0,+ ∞) Khi so sánh MAE và RMSE ta thấy: RMSE ≥ MAE. Còn RMSE = MAE
khi và chỉ khi tất cả các sai số có độ lớn như nhau: RMSE = MAE =0. Phương trình
hồi quy tuyến tính xây dựng giữa chỉ số nhiệt và phụ tải là “lý tưởng”.
25