Phân loại đường cong phụ tải trong đánh giá đặc tuyến phụ tải

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

ĐOÀN VĂN ÁNH

PHÂN LOẠI ĐƯỜNG CONG PHỤ TẢI TRONG ĐÁNH
GIÁ ĐẶC TUYẾN PHỤ TẢI

CHUYÊN NGÀNH : MẠNG VÀ HỆ THỐNG ĐIỆN
MÃ SỐ NGÀNH : 2.06.07
LUẬN VĂN THẠC SỸ

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 07 NĂM 2006


X

CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. Phan Thị Thanh Bình.
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
Cán bộ chấm nhận xét 1:
.....................................................................................................................

.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
Cán bộ chấm nhận xét 2:
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................
.....................................................................................................................

Luận văn Thạc sỹ được bảo vệ tại:
HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SỸ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, Ngày …… tháng …… năm 2006


TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC
Tp. HCM, ngày……tháng…… năm 2006

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SỸ

Họ tên học viên : Đoàn Văn Ánh
Ngày, tháng, năm sinh : 01/07/1965
Chuyên ngành : Mạng và Hệ Thống Điện
I- TÊN ĐẾ TÀI :

Phái : Nam
Nơi sinh : Bình Định
MSHV : 01804469

Phân loại đường cong phụ tải trong đánh giá đặc tuyến phụ tải

II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG :
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ :
IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ :
V- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN :
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

CHỦ NHIỆM NGÀNH

01 tháng 07 năm 2006
TS PHAN THỊ THANH BÌNH
BỘ MƠN QUẢN LÝ CHUN NGÀNH

Nội dung và đề cương luận văn thạc sỹ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thơng qua.

PHỊNG ĐÀO TẠO SĐH

Ngày

tháng
năm 2006
KHOA QUẢN LÝ NGÀNH


Lời cảm ơn.
Trong suốt quá trình thực hiện luận văn tốt nghiệp, Tơi ln nhận được sự
giúp đỡ tận tình của Cơ giáo Tiến Sỹ Phan Thị Thanh Bình. Đó là động lực giúp
Tơi vượt qua mọi khó khăn để hồn thành nhiệm vụ của mình.
Tơi cũng xin chân thành cảm ơn sự hỗ trợ tối đa của các bạn đồng nhiệp, đặc
biệt là Thạc Sỹ Nguyễn Trung Nghĩa, Kỹ sư Thúy Vy, Kỹ sư Đinh Trí Dũng.
Mong ln được hợp tác với Cô và các bạn trong con đường nghiên cứu
khoa học.
Người thực hiện luận văn
Đoàn Văn Ánh


MỤC LỤC
PHẦN MỞ ĐẦU : GIỚI THIỆU TỔNG QUÁT VỀ LUẬN VĂN
Đặt vấn đề -------------------------------------------------------------------------------------- Trang 1
Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu luận văn ------------------------------------------------- Trang 1
Cấu trúc luận văn ---------------------------------------------------------------------------- Trang 2
PHẦN 1 : TỔNG QUAN VỀ DSM VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG DSM
1.1. Giới thiệu chung về xu hướng phát triển các chương trình DSM trong ngành
điện ------------------------------------------------------------------------------- Trang 3
1.2. Khả năng ứng dụng các chương trình DSM ở Việt nam --------------------------- Trang 7
1.2.1.Mục tiêu ---------------------------------------------------------------------------- Trang 7
1.2.2. Các nhiệm vụ chính cho việc thực thi điều khiển tiêu thụ điện ------------ Trang 7
1.3. Luận đề để phát triển ứng dụng chương trình DSM ở Việt nam ------------------ Trang 8
PHẦN 2 : CÁC VẤN ĐỀ PHỤ TẢI VÀ PHÂN TÍCH DẠNG ĐỒ THỊ PHỤ TẢI

2.1. Giới thiệu chung về phụ tải trong giai đoạn phát triển hiện tại -------------------Trang 12
2.2. Phân tích dạng đường cong phụ tải -------------------------------------------------- Trang 13
2.2.1. Sự cần thiết trong phân tích dạng đường cong phụ tải --------------------Trang 13
2.2.2. Các thuật toán phân loại ------------------------------------------------------Trang 14
2.2.2.1. Phân chia có thứ bậc (hierarchical) -------------------------------- Trang 15
2.2.2.2. Phân chia định lượng (partitive) và thuật tóan K-means ---------Trang 15
2.2.3. Chỉ số Davies-Bouldin -------------------------------------------------------- Trang 17
2.3. Tổng quát về mạng neural (Neural Network) và ứng dụng SOM trong phân tích dạng
đường cong phụ tải ------------------------------------------------------------------- Trang 17
2.3.1. Tổng quát về mạng Neural: ------------------------------------------ Trang 17
2.3.2. Ứng dụng SOM trong phân tích dạng đường cong phụ tải ------ Trang 23
2.3.3. Đánh giá các thuật toán phân loại ----------------------------------Trang 27


PHẦN 3 : ỨNG DỤNG CẤU TRÚC TỰ SẮP XẾP CÁC SƠ ĐỒ SOM
3.1. Ứng dụng cấu trúc tự sắp xếp các sơ đồ SOM để phân tích đánh giá và phân lọai đồ thị
phụ tải ----------------------------------------------------------------------------------Trang 28
3.1.1. Các bước xử lý ban đầu ------------------------------------------------------ Trang 28
3.1.2. SOM (Self Organizing Map) ---------------------------------------------------Trang 29
3.2. Kết quả phân lọai đồ thị phụ tải qua SOM chạy trong chương trình phần mềm MATLAB.
--------------------------------------------------------------------------------------------Trang 31
3.2.1. Các bộ lấy mẫu dữ liệu ----------------------------------------------------------Trang 31
3.2.2. Thực hiện phân nhóm dùng mạng SOM ----------------------------------- Trang 33
3.2.2.1. Các bước ban đầu -----------------------------------------------------Trang 33
3.2.2.2. Kết quả phân nhóm qua mạng SOM ------------------------------- Trang 34
3.2.3. Đánh giá kết quả phân nhóm ------------------------------------------------- Trang 41
PHẦN 4 MỘT ÁP DỤNG BÀI TỐN SOM TRONG CHƯƠNG TRÌNH DSM
4.1. Nhận xét chung về chương trình DSM - ba giá bán điện - tại Việt nam ------- Trang 42
4.2. Giải pháp đề xuất ---------------------------------------------------------------------- Trang 43
4.3. Kết quả chương trình và áp dụng chương trình DSM vào thực tế ------------- Trang 44

4.3.1. Kết quả chương trình DSM ---------------------------------------------------Trang 44
4.3.2. Áp dụng chương trình DSM vào thực tế ------------------------------------ Trang54
4.4. Tóm tắt nội dung luận văn.------------------------------------------------------------ Trang 54
4.4.1. Tóm tắt nội dung luận văn --------------------------------------------------- Trang 54
4.4.2. Ưu, nhược và khó khăn của mơ hình và hướng phát triển tương lai.-----Trang 55
PHẦN PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Tài liệu tham khảo.
Phụ lục 2: Giải thuật SOM và DSM.
Phụ lục 3: Các bảng phụ tải.


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Phần mở đầu: Giới thiệu tổng quát về luận văn.
1. ĐẶT VẤN ĐỀ:
Trong những năm gần đây, do sự phát triển nhanh chóng của nền kinh tế
và nhu cầu nâng cao tiêu chuẩn sống của người dân, nhu cầu về tiêu thụ điện
năng tăng nhanh. Các phụ tải - đặc biệt là phụ tải đỉnh- phát triển nhanh chóng
và quyết liệt. Kết quả là các chỉ số phụ tải ngày càng trở nên xấu hơn, đây là yếu
tố gây ảnh hưởng đến việc điều khiển theo nhu cầu (Demand Side Management).
Vì vậy, khách hàng cần được khuyến khích để đồng ý sử dụng nhiều chương
trình điều khiển theo nhu cầu DSM.
Kỹ thuật DSM góp phần định hình lại các đường cong phụ tải và giảm
đỉnh tải trong các Cơng ty Điện lực. Có nhiều chương trình DSM, mà mỗi
chương trình đáp ứng từng mục tiêu cụ thể: san bằng đỉnh tải lúc cao điểm (Peak
Clipping), lấp đầy phụ tải lúc thấp điểm (Valley Filling), dịch chuyển phụ tải
(Load Shifting), định dạng phụ tải linh hoạt (Flexible Load Shaping), chiến lược
duy trì phụ tải (Strategic conserving), chiến lược gia tăng phụ tải (Strategic Load
Growing)… Các chương trình này cung cấp nhiều giải pháp khả thi để giải
quyết nhiều vấn đề quan trọng trong các Công ty Điện lực, giúp họ vận hành tối

ưu hệ thống phân phối tải, bảo đảm cung cấp điện đầy đủ cho khách hành mà
vẫn bảo đảm giảm chi phí đầu tư xây dựng mới.
Tuy nhiên, để thực hiện được các chương trình này. Hiệu quả của các
chương trình phải được đánh giá thường xuyên để dự báo tốc độ gia tăng tải và
điều chỉnh các chương trình DSM trong tương lai. Các đường đặc tuyến phụ tải
phải được nhận dạng, phân tích và phân loại. Từ đó, các Cơng ty Điện lực phân
tích, điều khiển phụ tải bằng các chương trìng ứng dụng DSM cụ thể.
2. MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN VĂN:
Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu phương pháp phân lọai các đường
cong phụ tải để đánh giá đặc tuyến phụ tải. Từ việc nghiên cứu này, có thể ứng
dụng thực tế trong các Công ty Điện lực. Với các đường cong phụ tải đã được
nhận dạng, các Cơng ty Điện lực có thể khuyến khích khách hàng áp dụng các
chương trình DSM với các chính sách ưu đãi về giá, cơng suất tải… Về phía
Cơng ty Điện lực có thể chủ động điều chuyển tải để bảo đảm ổn định tải trong
các thời điểm khác nhau. Mặt khác, khi chuẩn bị đưa một tải mới vào vận hành,
các Công ty Điện lực yêu cầu khách hàng điều chỉnh đồ thị phụ tải sao cho có lợi
cho cả hai bên.
Đây là một vấn đề không mới, nhưng chưa được ngành điện Việt nam
quan tâm sâu sát. Việc nghiên cứu này có ý nghĩa và giá trị thực tiễn, giúp phân
bố lại tải hợp lý vì đã nhận dạng được đặc tuyến phụ tải. Kết qủa là, giảm chi phí
trong đầu tư xây dựng mới trong điều kiện kinh tế nước ta còn thiếu vốn đầu tư.
1


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

3. CẤU TRÚC LUẬN VĂN:
Luận văn được chia thành 4 phần chính, phần mở đầu và phụ lục như sau:
Phần mở đầu:
- Đặt vấn đề.

- Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của luận văn.
- Giới thiệu về cấu trúc luận văn.
Phần 1: Tổng quan về DSM và khả năng ứng dụng DSM ở Việt nam
- Giới thiệu chung về xu hướng phát triển các chương trình DSM trong
ngành điện.
- Khả năng ứng dụng các chương trình DSM ở Việt nam.
- Luận đề để phát triển ứng dụng chương trình DSM ở Việt nam.
Phần 2: Các vấn đề về phụ tải và phân tích dạng đường cong phụ tải
- Giới thiệu chung về phụ tải trong giai đoạn phát triển hiện tại
- Phân tích dạng đường cong phụ tải.
- Tổng quát về mạng neural (Neural Network) và ứng dụng SOM trong
phân tích dạng đường cong phụ tải.
Phần 3: Ứng dụng cấu trúc tự sắp xếp các sơ đồ SOM để phân tích đánh giá
và phân lọai đồ thị phụ tải
- Ứng dụng cấu trúc tự sắp xếp các sơ đồ SOM để phân tích đánh giá và
phân lọai đồ thị phụ tải.
- Kết quả phân lọai đồ thị phụ tải qua SOM, chạy trong chương trình phần
mềm MATLAB.
Phần 4: Bài tóan ứng dụng chương trình DSM và kết luận
- Nhận xét chung về chương trình DSM - ba giá bán điện - tại Việt nam
hiện nay
- Giải pháp đề xuất
- Kết quả chương trình. và áp dụng chương trình DSM vào thực tế
- Tóm tắt nội dung luận văn. Ưu, nhược và khó khăn của mơ hình và
hướng phát triển tương lai.
Phần Phụ lục:
- Tài liệu tham khảo.
- Giải thuật SOM và DSM.
- Các bảng phụ tải.

2


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Phần 1: Tổng quan về DSM và khả năng ứng dụng DSM ở
Việt nam.
1.1 Giới thiệu chung về xu hướng phát triển các chương trình
DSM trong ngành điện.
Việc đảm bảo chi phí ng̀n nhiên liệu hợp lý đã được quan tâm từ rất lâu.
Như ở Liên Xô cũ, vấn đề được bắt đầu chú ý vào những năm 30, sau đó bị lãng
quên về mặt lý thuyết vào những năm 70. Những năm 70 (sau khi cuộc khủng
hoảng năng lượng dầu mỏ), ở Mỹ bắt đầu nghiên cứu vấn đề này rất tích cực.
Quan điểm chủ đạo trong vấn đề tiết kiệm năng luợng ở Mỹ mang tên DemandSide management và hiện nay được hiểu đồng nghĩa với điều khiển hộ tiêu thụ
và “tiết kiệm điện” (DSM). Vào cuối những năm 70, chương trình DSM đựơc áp
dụng ở Pacific Gas and Electric. Các chương trình đầu tiên này chỉ có mục đích
đánh thức nhận thức sử dụng năng lượng và các phương án bảo toàn năng lượng.
Để khuyến khích các khách hàng dùng các thiết bị điện hiệu suất cao, các
công ty điện nhận thấy chiến lược hạ giá dễ được chấp nhận hơn việc cho vay
vốn (ví dụ cho các máy lạnh). Khi DSM càng trưởng thành thì các công ty điện
càng thông thạo hơn về các chiến lược thị trường.
DSM tiếp tục phát triển và chuyển mũi chú ý vào tìm các ảnh hưởng lên
cách thức dùng điện của khách hàng, giảm xây nguồn mới và các công ty điện
dựa vào DSM như là phần đáng kể của nguồn tương lai.
Một quan điểm được xuất hiện sau đó ở phương Tây là Least Cost
Planning (LCP), được hiểu là quá trình chọn lựa phương án phát hỗn hợp, các
biện pháp điều khiển hộ tiêu thụ, mua và bán điện để các Công ty thỏa các yêu
cầu năng lượng của xã hội với chi phí nhỏ nhất, thỏa các ràng buộc về kinh tế và
môi trường. Cách tiếp cận LCP sẽ đảm bảo sự không cần xây các nhà máy điện
khi các phương án khác là rẻ hơn.

Quan điểm IRP (Intergrated Resource Planning) là phương pháp đánh giá
xem tiết kiệm năng lượng và điều khiển hộ tiêu thụ có hiệu quả hơn việc xây các
nguồn điện mới hay không. Cho đến ngày nay hầu hết các nước đều quan tâm tới
chương trình DSM.
Quản lý nhu cầu tiêu thụ DSM, trong đó có tiêu thụ năng lượng và tiêu thụ
điện năng là một vấn đề lớn, mang tính toàn cầu. Nhiều quốc gia thuộc những
nhóm có trình độ phát triển kinh tế xã hội khác nhau, ở các khu vực địa lý khác
nhau đã tiến hành chương trình quốc gia về DSM cho năng lượng và điện lực.
Trong hệ thống các dịch vụ theo thời gian thực, thường nhu cầu dịch vụ
xuất hiện không đồng đều theo thời gian trong ngày, giữa các ngày trong tuần và
giữa các mùa trong năm. Trong các hệ thống này luôn tồn tại những ngày, giờ
3


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

hoặc mùa “cao điểm” hoặc “thấp điểm”. Sự phân bố không đều này thường do
thói quen trong sinh hoạt, cách tổ chức sản xuất, làm việc và nghỉ ngơi, sự thay
đổi thời tiết, … Sự chênh lệch có thể rất lớn giữa “cao điểm” và “thấp điểm” của
nhu cầu làm cho việc vận hành hệ thống khó khăn gây quá tải nặng trong giờ cao
điểm và giảm hiệu quả trong giờ thấp điểm, đôi khi là nguyên nhân gây nên các
trục trặc kỹ thuật hoặc hỏng hóc, sự cố đối với hệ thống.
Về mặt vận hành, với đồ thị phụ tải biến động lớn, thành phần thay đổi, quá
trình khởi động và dừng máy diễn ra thường xuyên ảnh hưởng đến tuổi thọ và
chỉ tiêu kinh tế kỹ thuật của nhà máy, tổn thất công suất và điện năng cũng như
các chỉ tiêu chất lượng điện năng khác luôn động trong giới hạn rộng … sẽ gây
ra nhiều bất lợi. Vì vậy, vấn đề điều khiển, quản lý nhu cầu điện năng – DSM –
đã được nhiều nước phát triển nghiên cứu áp dụng từ nhiều năm nay và hiện nay
nhiều quốc gia đã xem DSM như là phần quan trọng trong chương trình năng
lượng của mình bao gồm nhiều giải pháp phối hợp từ chính sách, tiêu chuẩn thiết

kế, sản xuất thiết bị, biểu giá điện, sử dụng hợp lý và tiết kiệm năng lượng, các
giải pháp kỹ thuật để thực hiện chương trình DSM.
DSM là một tập hợp các giải pháp kỹ thuật – công nghệ – kinh tế – xã hội –
điều khiển, giúp khách hàng sử dụng điện năng một cách hiệu quả và tiết kiệm
nhất, đồng thời cải thiện đồ thị phụ tải để đạt hiệu suất năng lượng tốt hơn.
DSM nằm trong chương trình tổng thể quản lý nguồn cung cấp và quản lý
nhu cầu sử dụng điện năng. DSM dựa vào hai chiến lược: tăng hiệu suất sử dụng
năng lượng (giảm số kW của nhu cầu công suất ở thời gian cao điểm sang thấp
điểm) để đạt được mục tiêu về đồ thị phụ tải, DSM còn bao gồm nhiều hoạt động
khác nhằm khuyến khích khách hàng tình nguyện cải tiến cách tiêu thụ điện của
mình, ví dụ như các biểu giá sử dụng điện theo thời gian, các luật định và tiêu
chuẩn yêu cầu đối với thiết bị và các toà nhà xây dựng mới nhằm lắp đặt những
thiết bị điện có hiệu suất năng lượng cao.
Những biện pháp chính mà các chương trình DSM hiện nay có thể sử dụng
để tác động vào nhu cầu điện của khách hàng là:
- Cắt đỉnh (hình 1.1a): là giảm phụ tải của hệ thống trong thời gian cao
điểm. Điều này có thể làm chậm lại nhu cầu phải tăng thêm công suất phát. Hiệu
quả là giảm điện năng tiêu thụ và phụ tải đỉnh. Biện pháp thực hiện thông thường
nhất là công ty điện trực tiếp điều khiển các dụng cụ hoặc các thiết bị sử dụng
cuối cùng của khách hàng.

4


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

- Lấp thấp điểm (hình 1.1b): là tăng thêm các phụ tải vào thời gian thấp
điểm. Biện pháp này đặc biệt tốt khi chi phí trả dần dài hạn nhỏ hơn giá điện
trung bình. Thường áp dụng khi công suất thừa được vận hành bằng nhiên liệu
giá thấp. Hiệu quả là tăng tiêu thụ điện năng tổng nhưng không tăng công suất

đỉnh. Để thực hiện cần tạo ra các phụ tải mới mà trước đây chúng vận hành bằng
nhiên liệu không phải là điện như nạp điện ban đêm cho ôtô điện, tích năng
lượng nhiệt.
- Chuyển phụ tải (hình 1.1c): chuyển phụ tải từ thời gian cao điểm sang thời
gian thấp điểm. Hiệu quả là giảm công suất đỉnh nhưng không làm thay đổi tổng
điện năng tiêu thụ. Biện pháp thực hiện là chuyển các thiết bị tích năng lượng
sang sử dụng vào thời gian khác với thời gian cao điểm.
- Tiết kiệm chiến lược (hình 1.1d): giảm mức tiêu thụ điện của các thiết bị
sử dụng cuối cùng. Hiệu quả là giảm công suất đỉnh (phụ thuộc vào hệ số đồng
thời) và giảm tổng điện năng tiêu thụ.

a)

b)

c)

d)

e)

f)

Hình 1.1. Tác động của DSM lên đồ thị phụ tải
a. Cắt đỉnh; b. Lấp thấp điểm; c. Chuyển phụ tải; d. Tiết kiệm chiến lược;
e. Tăng phụ tải chiến lược; f. Đồ thị phụ tải linh hoạt

- Tăng phụ tải chiến lược (hình 1.1e): tăng điện thương phẩm chung, ví dụ
mở rộng chương trình điện khí hoá nông thôn. Hiệu quả là tăng cả công suất đỉnh
và tổng điện năng tiêu thụ.

5


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

- Đờ thị phụ tải linh hoạt (hình 1.1f): làm thay đổi độ tin cậy và chất lượng
phục vụ. Thay vì tác động vào đồ thị phụ tải một cách lâu dài, công ty điện có
phương án cắt phụ tải khi cần. Hiệu quả là giảm công suất đỉnh và thay đổi một
ít tổng điện năng tiêu thụ.
Mục tiêu đầu tiên trong mỗi biện pháp nêu trên là tác động vào thời gian
hoặc mức nhu cầu của khách hàng để có được đồ thị phụ tải mong muốn. Ở các
nước có tải tăng nhanh, biện pháp cắt đỉnh hoặc tiết kiệm chiến lược có thể được
dùng để trì hoãn đầu tư tốn kém vào việc lắp đặt thêm công suất phát, cải tiến
chất lượng phục vụ khách hàng, giảm ảnh hưởng xấu đến môi trường và tăng
thêm lợi ích kinh tế quốc dân. Điều quan trọng phải chú ý là nếu các biện pháp
cắt đỉnh, chuyển dịch phụ tải, tiết kiệm chiến lược và đồ thị phụ tải linh hoạt
được coi là nguồn mới trợ giúp các công ty điện lực đáp ứng được nhu cầu ngày
càng tăng của khách hàng, thì tăng phụ tải chiến lược và lấp thấp điểm là những
phương án hiệu qủa kinh tế đối với các hệ thống điện có triển vọng thừa công
suất trong thời gian dài.
Trong điều khiển hộ tiêu thụ điện, giá điện đóng vai trò như bộ điều chỉnh
quan trọng. Phản ứng lên tác động của giá điện thể hiện rõ rệt trên đồ thị phụ tải
hệ thống. Khảo sát và phân loại đồ thị cho phép đánh giá rút ra kết luận về hiệu
quả của giá điện và khả năng hiệu chỉnh nó.
Sự chênh lệch đủ lớn giữa giá điện trong giờ cao điểm và thấp điểm là nhân
tố thúc đẩy khách hàng dùng điện “tự nguyện” chuyển dịch một số nhu cầu tiêu
thụ từ giờ cao điểm sang giờ thấp điểm. Chẳng hạn các xí nghiệp công nghiệp có
thể tổ chức lại ca kíp sản xuất, chuyển một số khâu tiêu thụ nhiều năng lượng
sang giờ thấp điểm. Các hộ tiêu thụ dân dụng cũng có thể chuyển một số nhu cầu
sử dụng điện sang giờ thấp điểm mà không ảnh hưởng đến tiện nghi sinh hoạt

như: bơm nước, máy giặt, ủi quần áo, đun và tích trữ nước nóng, …
Ngoài giá điện năng theo kWh trong hệ thống biểu giá không phải thời
thực, một số công ty điện còn đưa thành phần giá công suất vào biểu giá điện.
Kinh nghiệm ở nhiều nước cho thấy các hộ tiêu thụ thường “nhạy cảm” hơn
nhiều đối với sự chênh lệch giá công suất so với sự chênh lệch của giá điện năng.
Nếu chỉ tính riêng về doanh thu từ việc bán điện, khi các hộ dùng điện tự nguyện
chuyển nhu cầu sử dụng điện từ cao điểm sang thấp điểm thì với một lượng điện
năng thương phẩm như nhau các công ty phân phối hoặc bán lẻ điện có thể nhận
được số tiền ít hơn, tuy nhiên xét về tổng thể hiệu quả kinh tế xã hội thì các
chương trình DSM đều mang lại những lợi ích lớn lao mà trong nhiều trường
hợp khó tính được đầy đủ.
Các công ty điện thường sử dụng biểu giá điện để tác động lên chế độ sử
dụng năng lượng điện của hộ tiêu thụ. Giá điện được coi như bộ điều chỉnh trong
hệ thống điều khiển cung cấp – tiêu thụ điện.
6


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

1.2 Khả năng ứng dụng các chương trình DSM ở Việt nam
1.2.1 Mục tiêu:
Các chương trình DSM bao gồm các tác động lên phía các khách hàng
chịu ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp của các công ty điện. Những hoạt động
của DSM: điều khiển tải (dịch chuyển tải từ giờ có giá cao sang giá thấp), bảo
toàn (trong đó có giảm sử dụng năng lượng), điện khí hoá (thay thế sử dụng dầu
và các nhiên liệu khác bằng việc sử dụng điện như là hậu quả của cuộc khủng
hỏang dầu mỏ năm 1973).
Để có thể điều khiển tải, ngành điện bắt buộc phải thông qua giá điện để
có thể đạt đươc điều mính momg muốn là: khách hàng dịch chuyển tải tự
nguyện. Để có thể điều phối hiệu quả dùng điện khách hàng phải tiến hành mốt

loạt các nhiệm vụ từ mang tính phân tích cho đến những bài toán điều khiển thời
thực.
Hiện nay ở các nước phát triển, ưu thế phát triển chính sách tiết kiệm là có
lợi hơn về mặt kinh tế. Quan điểm thỏa mãn không điều kiện nhu cầu điện năng
trong điều kiện thế giới hiện nay đang nhường chỗ cho quan điểm sử dụng năng
lượng một cách hiệu quả.
Đồ thị phụ tải hệ thống không đồng đều và khuynh hướng này ngày càng
có vẻ gia tăng. Đồ thị của hệ thống có hai đỉnh rõ rệt: sáng, chiều. Do tính không
bằng phẳng sẽ dẫn đến sự thay đổi của suất tăng tiêu hao nhiên liệu. Vào giờ tải
đỉnh, nhiên liệu sẽ tiêu phí nhiều hơn so với ở các giờ ban đêm (cho sản xuất
cùng 1 Kw). Ví dụ ở Nga cho thấy ngưng và khởi động từ trạng thái nóng của tổ
máy 200MW tiêu tốn 30 – 50 tấn nhiên liệu, và từ trạng thái lạnh là 50 - 60 tấn
nhiên liệu. Đó là chưa kể việc phải huy động một số máy phát hiệu suất kinh tế
kém vào vận hành ở các giờ cao điểm cũng như việc đưa vào hoạt động số tổ
máy phát cao điểm chỉ hoạt động số ít giờ trong ngày sẽ gây áp lực vốn đầu tư
của công ty điện. Do vậy vấn đề san phẳng đồ thị tải là bức thiết .
Điều khiển hộ tiêu thụ điện cần phải đi kèm hệ thống giá điện, gây được
sự chú ý về kinh tế cho khách hàng để thực thi DSM và thỏa ý đồ giảm tải đỉnh
của hệ thống.
Điều khiển chế độ tiêu thụ điện dẫn đến giảm ΔPmax, giảm nhiên liệu, nâng
cao khả năng tải của đường dây, giảm giá thành sản xuất trên xí nghiệp , nâng
cao độ tin cậy cung cấp điện, giảm giá thành sản xuất điện.
1.2.2. Các nhiệm vụ chính cho việc thực thi điều khiển tiêu thụ điện
Điều khiển tiêu thụ điện hữu hiệu chỉ xảy ra khi được tiến hành từ phía
ngành điện lẫn cả phía khách hàng.
Phía ngành điện :
Các nhiệm vụ truyền thống như giảm ΔP, ΔA, giảm chi phí sản xuất và
truyền tải tất nhiên sẽ vấn là những đề chính của các công ty điện
7

Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Hoàn thiện mới quan hệ cung – tiêu thụ sẽ nhằm tăng tính cạnh tranh giữa các
công ty điện trong bối cảnh thế giới đang tiến tới thị trường điện. Với các nước
có sự độc quyền của ngành điện thì việc từ bỏ dần các quan niệm “anh cả”, bỏ
các mệnh lệnh hành chính (nhất là các nước kém phát triển) để xây dựng một cơ
chế giá hợp lý sẽ là nhiệm vụ trọng tâm.
Hiệu quả của việc điều khiển chế độ dùng điện phụ thuộc chủ yếu vào giá điện.
Việc xây dựng giá điện hợp lý hiển nhiên phải đi kèm hệ thống đo lường và kiểm
tratương ứng.
Phía hộ tiêu thụ:
Khách hàng cần có cái nhìn hệ thống về vấn đề tiết kiệm điện. Vấn đề đầu
tiên là giải quyết về nhận thức (bằng giáo dục, tuyên truyền (kề cả phương tiện
truyền thông đại chúng), sắc luật…
Xây dựng cơ sở đánh giá mức tiêu hao điện cho đơn vị sản phẩm để phục
vụ cho các mô hình điều khiển sau này cũng như để đánh giá được hiệu quả của
việc tiết kiệm điện trên lưới khách hàng.
Tiếp tục các vấn đề truyền thống về ΔP, tối ưu điện áp trên xí nghiệp công
nghiệp. Ở đây cần tiến hành các bài toán về vận hành tối ưu lưới điện, bù tối
ưu…
Tìm đồ thị tối ưu tiêu thụ điện trên cơ sở giá điện, mức tiêu hao điện/ đơn
vị sản phẩm hoặc các khế ước đặc biệt với ngành điện, nhất là các giờ cao điểm
(khi thiếu hụt công suất trong hệ thống, khi tuân thủ công suất max đăng ký vào
giờ cao điểm). Bài toán điều phối sản xuất tối ưu với các ràng buộc đặc thù liên
quan tới công nghệ sản xuất, tới các máy phát riêng …là bài toán không thể thiếu
trong các xí nghiệp công nghiệp, nhất là khi tiến đến thị trường điện
Tuân thủ đồ thị hay các công suất được ràng buộc bởi các hợp đồng đặc biệt với
điện lực (kèm biện pháp đo lường, dự báo tức thời, phần mềm và phương tiện
điều khiển thời thực…)

Kiểm toán là bài toán không thể thiếu trong DSM, nó cho phép chỉ ra
những mặt ( những khâu) còn yếu kém không hiệu quả trong quản lý nhu cầu
điện.
Cả phía hệ thống (ngành điện) và khách hàng cần tham gia vào các
chương trình đánh giá hiệu quả của DSM.

1.3 Luận đề để phát triển ứng dụng chương trình DSM ở Việt
nam.
Ngày nay, tất cả các nước và các Công ty Điện lực đều phải đối phó với
tình trạng phụ tải trên lưới điện gia tăng cùng với áp lực mạnh mẽ về sinh thái
môi trường, đặc biệt ở các nước đang phát triển, phải giải quyết vấn đề sử dụng
hợp lý nguồn vốn hạn chế cho việc đầu tư cơ sở hạ tầng quốc gia.
8


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Hầu hết các lưới điện đều gặp tình trạng đường cong phụ tải mất cân bằng
với các thời gian phụ tải cực cao vào giờ cao điểm, trong khi đó năng lượng sản
xuất bị mất vào các thời gian không cao điểm.
Cụ thể, đối với hệ thống điện của nước ta, do thành phần phụ tải sinh hoạt
và dịch vụ còn chiếm tỉ lệ khá cao – khoảng 55% vào năm 1998 – nên sự chênh
lệch công suất giữa giờ cao điểm và thấp điểm trong đồ thị phụ tải ngày là rất lớn
– hơn 2,5 lần trong năm 1998. Vào mùa khô, để phủ được nhu cầu vào giờ cao
điểm, hệ thống phải huy động đến những loại nguồn có chi phí nhiên liệu lớn
như diesel, các máy phát chạy dầu kể cả dầu DO, … còn vào giờ thấp điểm của
mùa mưa, mặc dù đã ngừng hầu hết các nhà máy nhiệt điện, ở các nhà máy thuỷ
điện vẫn phải dừng bớt mợt sớ tở máy và xả nước đi.
Nếu tìm được cách làm cho đường cong phụ tải phù hợp với cơng suất
hiện hữu thì sẽ đạt được lợi ích to lớn. Trước hết, làm sao cho khách hàng có phụ

tải khơng nghiêm ngặt, tức là có thể tích trữ năng lượng, sẽ sử dụng nhiều hơn
vào giờ cao điểm. hơn nữa, có thể cung cấp một lịch cung cấp điện ưu tiên cho
các khách hàng cần phụ tải nghiêm ngặt như bệnh viện, sân bay, các nhà máy
công nghiệp then chốt được ưu tiên cao nhất sử dụng điện vào giờ cao điểm.
Cuối cùng bớt đầu tư vào các nhà máy sản xuất điện, mà vẫn thoả mãn nhu cầu
cao điểm tăng lên không ngừng, tạo điều kiện phân bổ vốn cho các cơng trình
trọng điểm khác.
Để đạt được việc sử dụng hợp lý nguồn điện cung cấp của một lưới điện,
cần phải tìm một phương pháp cho phép điều khiển phụ tải có chọn lọc. Hiện
nay có nhiều kỹ thuật để quản lý phụ tải trong một lưới phân phối, ví dụ như
dùng đồng hồ thời gian, hệ thống điều khiển bằng radio, hệ thống tải ba cao tần
và hệ thống điều khiển sóng…
Hiện nay, phạm vi ứng dụng các chương trình DSM của ngành điện Việt
nam chúng ta chỉ dừng lại ở việc áp dụng ba biểu giá bán điện khác nhau trong
ba khoảng thời gian cố định trong ngày. Điều này đã phát huy phần nào hiệu quả
trong việc điều khiển phụ tải. Tuy nhiên, hiệu quả đạt được chưa cao. Đó là vì
hai lý do. Thứ nhất, đơn giá bán điện – cho ba thời điểm: cao điểm, thấp điểm,
bình thường - chênh lệch nhau khơng nhiều, khơng khuyến khích người sử dụng
điện thay đổi cơ cấu tiêu thụ điện mà đơi khi phải trả gía cao hơn nhiều trong chi
phí lao động, vận chuyển. Thứ hai, việc áp dụng chính sách ba giá bán điện hiện
nay được ép chặt trong những khỏang thời gian không thay đổi, cho tòan bộ các
phụ tải trên tòan Việt nam. Dẫn đến hệ quả, xuất hiện những đỉnh tải mới vào
những thời điểm mà gía bán điện khơng phải là giá bán cao điểm. Như vậy
ngành điện không những khơng thu lợi mà cịn gây ra tình trạng q tải cục bộ,
nghiêm trọng hơn trước khi áp dụng chính sách ba giá.
Hơn nữa, việc phát triển phụ tải điện ở Việt nam thường thiếu sự quan tâm
quản lý chặt chẽ. Đặc biệt, thiếu sự phối hợp giữa nhà cung cấp và khách hàng
9

Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

tiêu thụ điện để đưa ra một đồ thị phụ tải chính xác, qua đó có điều kiện đánh
giá, nhận định và có giải pháp điều chỉnh phụ tải hợp lý bảo đảm cung cấp điện
và góp điều chỉnh dạng đường cong phụ tải và góp phần giảm tải cao điểm. Việc
xác định đặc tính phụ tải cần phải thực hiện thường xuyên, liên tục để các Cơng
ty Điện lực có thể đề ra các chương trình DSM hợp lý.
Kỹ thuật DSM góp phần chỉnh sửa đồ thị phụ tải và giảm tải cao điểm. Có
sáu chương trình DSM, mỗi chương trình có một mục tiêu riêng như là: cắt đỉnh,
lấp thấp điểm, chuyển tải, tạo dạng đường tải linh hoạt, dự trữ có chiến lược và
phát triển tải có chiến lược. Tuy nhiên, hiệu quả của các chương trình DSM phải
được đánh giá lại định kỳ để dự đoán sự phát triển của tải và điều chỉnh các
chương trình DSM trong tương lai. Đây là luận đề quan trong trong việc ứng
dụng các chương trình DSM trong hệ thống điện tại Việt nam.
Ta hãy xem ứng dụng tại Đài loan: Trong những năm gần đây, do sự phát
triển nhanh chóng của kinh tế và các tiêu chuẩn hiện có, cơng suất tải cực đại đã
phát triển nhanh mạnh hơn công suất tải trung bình. Ngun nhân chính được
cho là do tải điều hịa khơng khí, chiếm đến 30% tải đỉnh mùa hè. Kết quả là các
chỉ số của đồ thị phụ tải ngày càng xấu đi địi hỏi phải có một sự quản lý nhu cầu
tiêu thụ (DSM – Demand Side Management) hiệu quả đối với các thiết bị điện.
Do đó, khách hàng đã được khuyến khích chấp nhận các chương trình DSM.Để
định giá điện đúng đắn nhằm nâng cao hiệu quả của điều khiển tải, điện lực Đài
Loan đã tiến hành lấy mẫu của 9 loại hộ tiêu thụ. Họ đã lắp đặt 500 công tơ
thông minh để đo điện năng tiêu thụ trung bình 15 phút trong vòng 2 năm. Sau
đó phân nhóm đồ thị và khảo sát đồ thị mỗi loại hộ tiêu thụ với độ chính xác
95%. Sau đó tìm sự đóng góp của mỗi loại vào đồ thị tổng của hệ thống. Chi phí
cố định (xây nhà máy, trạm, đường dây) sẽ được phân bố tỷ lệ thuận với sự tham
gia vào đồ thị phụ tải, do đó giá điện khác nhau cho các hộ tiêu thụ nên điều
khiển tích cực tiêu thụ điện. Cụ thể là thường thì khách hàng cao thế sẽ trả tiền
một đơn vị điện năng ít hơn khách hàng trung và hạ thế. Tuy nhiên sau khi tiến

hành khảo sát trên thì khách hàng cao thế lại trả tiền một đơn vị điện năng vào
giờ tải đỉnh thấp hơn khách hàng trung thế và hạ thế.
Để giải quyết tận gốc vấn đề phụ tải điện và ứng dụng hiệu qủa chương
trình DSM tại Việt nam nói chung, TpHCM nói riêng, chúng ta cần nghiên cứu,
phân tích thật kỹ các dạng đồ thị phụ tải. Qua đó sẽ phân chia chúng thành các
nhóm. Các đồ thị phần tử trong cùng một nhóm có dạng giống nhau, giữa các
nhóm khác nhau có những đặc tính khác nhau. Những nhóm này là một trong
những yếu tố cần thiết để giải bài toán phân bố tải tối ưu trong chương trình
DSM. Căn cứ vào hình dạng của các đồ thị phụ tải tổng của từng nhóm, chúng
ta sẽ có những giải thuật cụ thể trong việc dịch chuyển các đồ thị phụ tải đáp
ứng yêu cầu tối ưu phân bố phụ tải.
Có nhiều giải pháp để tiếp cận với việc xác định và phân nhóm đồ thị phụ
tải. Tuy nhiên, phương pháp ứng dụng mạng SOM được xem là phù hợp nhất.
10


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Bởi vì, SOM là một giải pháp ứng dụng mới, nhận được sự hỗ trợ mạnh của
cơng nghệ máy tính. Hơn nữa, SOM là một công cụ mạnh trong việc nhận dạng
đồ thị phụ tải – là dạng đồ thị không tuân theo quy luật phân bố nào. Cùng với
Neural, một số công cụ bổ sung khác, như: giải thuật trị trung bình K-means
trên chỉ số Davies – Bouldin giúp chúng ta quyết định giá trị tốt nhất các cụm
được phân lọai. Quan trọng hơn cả là, phạm vi ứng dụng của SOM sẽ mang
tính rộng mở trong tương lai, đáp ứng cơ sở dữ liệu rất lớn trên phạm vi nghiên
cứu từng hộ tiêu thụ điện trên tịan lưới điện Việt nam có tham gia vào chương
trình DSM.
Sau khi phân nhóm qua SOM, chúng ta có thể sử dụng các đồ thị phụ tải
tổng của từng phân nhóm để tiến hành thực hiện chương trình DSM. Để cải
thiện chất lượng đồ thị phụ tải tổng tịan cục – đương nhiên khơng ảnh hưởng

đến dạng đồ thị phụ tải các nhóm – chúng ta phải xem xét bài tóan dịch chuyển
các nhóm đồ thị phụ tải theo thời gian. Hệ quả là, đồ thị phụ tải tổng sẽ được
cải thiện rõ rệt.
Trong phạm vi luận văn này, vì thời gian có hạn và việc thu thập số liệu
thực tế gặp nhiều khó khăn, do đó số liệu ứng dụng chỉ giới hạn khảo sát trên
229 tuyến dây 15 kV cung cấp cho phụ tải TpHCM. Thể hiện qua đồ thị phụ tải
ngày trong khỏang thời gian 6 tháng đầu năm 2006.

11


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Phần 2: Các vấn đề về phụ tải và phân tích dạng
đồ thị phụ tải
2.1 Giới thiệu chung về phụ tải trong giai đoạn phát triển hiện tại :
Việt nam là một trong những nước đang phát triển của khu vực Châu Á
Thái Bình Dương, tốc độ tăng trưởng sản lượng điện thương phẩm bình quân
khoảng 15% mỗi năm. Tuy nhiên, trong những năm gần đây – năm 2004 và 2005
- tốc độ này chỉ cịn khoảng 7,5% mỗi năm. Đó là do một số nguyên nhân như:
sự thiếu hụt nguồn điện chung của cả nước trong mùa khô; sự tăng giá của
nguyên vật liệu; sự dịch chuyển của nhiều cơ cấu sản xuất từ nội thành ra các
khu công nghiệp ở ngoại thành … làm cho tỷ lệ tăng trưởng điện thương phẩm
của các thành phần công nghiệp, dịch vụ, khách sạn bị giảm sút.
Trong các nguyên nhân trên, nguyên nhân thiếu hụt nguồn điện chung của
cả nước chiếm vai trò quan trong nhất. Tuy nhiên nguồn gốc của mọi vấn đề là
do việc phân bố tải trong các thời điểm khác nhau của các Cơng ty Điện lực thật
sự chưa phù hợp.
Ví dụ: Khu vực Thành phố Hồ Chí Minh có tổng công suất tiêu thụ ghi
nhận trong bản thống kê như sau:

Năm 1995
Năm 1996
Năm 1997
Năm 1998
Năm 1999
Năm 2000
Năm 2001
Năm 2002
Năm 2003
Năm 2004
Năm 2005
Năm 2006
(4 tháng đầu năm)

Tổng công suất
tiêu thụ lúc 2giờ
(MW)
289
335
378
437
451
528
570
652
705
747
866
955

Tổng công suất
Tổng công suất
tiêu thụ lúc 10giờ tiêu thụ lúc 19giờ
(MW)
(MW)
451
492
550
580
628
641
701
696
764
760
888
877
988
977
1108
1081
1198
1161
1276
1254
1434
1365
1522

12

1440


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Như vậy suốt trong hơn 10 năm qua, tổng công suất tiêu thụ trung bình
trong các năm vào các giờ cao điểm ln > 1,5 lần vào giờ thấp điểm. Riêng
từng ngày cụ thể có những ngày tổng cơng suất tiêu thụ trung bình trong ngày
vào các giờ cao điểm gần gấp 2 lần vào giờ thấp điểm.
Các đồ thị phụ tải ngày có thể khác nhau theo thông số và hình dáng, thích
ứng với các chế độ làm việc khác nhau của hệ thống, nghĩa là các chi phí sản
xuất điện khác nhau. Do vậy, có thể cho rằng nếu các đồ thị ngày giống nhau, thì
các chế độ làm việc của hệ thống giống nhau (nếu bỏ qua yếu tố mùa lên nguồn
nước).
Nếu các đồ thị trong năm là khác nhau thì giá điện trong năm phải thay đổi.
Nếu giá điện rất hiệu quả thì đồ thị phụ tải của các ngày giống nhau và trong
trường hợp lý tưởng sẽ cho ra đồ thị ngày bằng phẳng.
Nếu như đồ thị tải có sự khác biệt giữa các mùa thì cần rút ra kết luận là:
hoặc là trong biểu giá điện chưa có sự phân loại theo mùa, hoặc sự chênh lệc giá
giữa các mùa chưa đủ lớn. Kết luận tương tự cho trường hợp phân loại giữa ngày
làm việc và ngày nghỉ.
Bài tốn đặt ra với ngành điện là có giải pháp hiệu quả để san bằng đỉnh
tải vào giờ cao điểm và lấp vùng trũng vào giờ thấp điểm mà không tốn chi phí
đầu tư thêm nguồn mới, trạm truyền tải và phân phối mới. Dĩ nhiên, phải đánh
đổi bằng chính sách giá linh hoạt và kèm theo cho khách hàng tham gia chương
trình DSM những tiện ích khác.

2.2 Phân tích dạng đường cong phụ tải.

2.2.1. Sự cần thiết trong phân tích dạng đường cong phụ tải
Trong những năm gần đây, do sự phát triển nhanh chóng của kinh tế và các
tiêu chuẩn sống ngày càng cao, công suất tải cực đại đã phát triển nhanh mạnh
hơn công suất tải trung bình. Kết quả là các chỉ số của đồ thị phụ tải ngày càng
xấu đi, địi hỏi phải có một sự quản lý nhu cầu tiêu thụ (DSM – Demand Side
Management) hiệu quả đối với các thiết bị điện. Do đó, khách hàng đã được
khuyến khích chấp nhận các chương trình DSM.
Để xây dựng chương trình DSM, dữ liệu đầu vào trước hết là đồ thị phụ tải
của các hộ tiêu thụ. Tổng hợp tất cả các đồ thị này, ta sẽ được một đồ thị tổng mà
ngành điện cần cung cấp để đáp ứng nhu cầu điện năng của các hộ tiêu thụ.
Thông thường, do các hộ tiêu thụ thường có cùng một tập quán sinh hoạt và sản
xuất, đồ thị tổng này nhìn chung sẽ khơng bằng phẳng, nghĩa là sẽ có những đỉnh
rất cao và những chỗ rất lõm. Điều này, như trên đã phân tích, sẽ gây khơng ít
khó khăn cho ngành điện và nếu khơng giải quyết được những khó khăn này sẽ
dẫn đến việc không đáp ứng được nhu cầu mong muốn của các hộ tiêu thụ với
chất lượng điện năng liên tục, ổn định và giá cả hợp lý trong khi đây là nhiệm vụ
trọng tâm của ngành. Giải pháp được đưa ra ở đây là sẽ dịch chuyển các đồ thị
thành phần trong một khoảng cho phép để đồ thị tổng tương đối bằng phẳng.
13


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Giải pháp này cần có sự hợp tác của cả phía cung cấp lẫn phía tiêu thụ để mang
lại lợi ích cho cả hai. Sự dịch chuyển này nếu áp dụng một cách thủ công cho
một số lượng đồ thị thành phần lớn sẽ nhàm chán và tương đối khó khăn, hơn
nữa khơng có ý nghĩa lâu dài nếu phát sinh các nhu cầu tiêu thụ mới trong tương
lai mà điều này chắc chắn sẽ xảy ra khi kinh tế phát triển nhanh mạnh như hiện
nay. Nhờ vào đặc điểm của các đồ thị thành phần nhận được từ các hộ tiêu thụ là
không hồn tồn khác nhau và với mục đích chương trình DSM được xây dựng

có thể làm cơ sở dữ liệu để sử dụng về sau, giải pháp được đưa ra ở đây là trước
hết sẽ phân nhóm các đồ thị thành phần dựa trên các điểm tương đồng giữa
chúng, mỗi nhóm được đại diện bởi một đồ thị đặc trưng cho nhóm đó, sau đó sẽ
dịch chuyển các đồ thị đặc trưng để có được đồ thị tổng cuối cùng tương đối
bằng phẳng.
Để chương trình DSM đạt hiệu qủa, thuận tiện trong quản lý đồ thị phụ tải
của khách hàng, nhiệm vụ quan trọng của ngành điện là phải phân loại các đồ thị
thành các nhóm đồ thị phụ tải khác nhau.
Quy trình thực hiện một phương cách phân loại các đồ thị phụ tải dựa vào
các đặc tính quan trọng của chúng đã được chọn ra. Các đặc tính này có thể được
rút ra bằng phương pháp phân tích thành phần phi tuyến (NLPCA) và phân tích
chu kỳ của đồ thị phụ tải ngày trong một khỏang thời gian dài khảo sát. Phương
pháp rút các đặc tính phi tuyến của NLPCA được thực hiện tồn bộ bằng mơ
hình các hệ thống nueral đa lớp đối ngẫu. Phương pháp NLPCA sẽ cố tìm các
phép ánh xạ từ bộ dữ liệu đa kích thước đến một khơng gian đặc tính kích thước
nhỏ hơn, đồng thời hạn chế các lỗi phát sinh khi tái lập cấu trúc. Để hỗ trợ kết
quả của NLPCA, phương pháp phân tích chu kỳ được sử dụng để rút ra thêm đặc
tính bằng cách phân tích các đặc tính tuần hồn của các đồ thị tải. Sau đó, các
đặc tính được rút ra này sẽ được tập hợp lại làm dữ liệu đầu vào cho phép ứng
dụng mạng neural.
Thơng qua mạng neural này, các đặc tính của các đồ thị tải trước tiên sẽ
được nhóm lại thành một nhóm ngun mẫu đầy đủ (compact prototype) tn
hay khơng tn theo chương trình điều khiển tải. Sau đó, để sự phân loại trong
mạng neural được tốt hơn, một số phép tốn hỗ trợ khác được ứng dụng, ví dụ
như DB indexes: bằng cách tính tốn tỉ lệ của tổng độ phân tán bên trong một
nhóm và độ khác biệt giữa các nhóm sẽ chọn ra số lượng nhóm tối ưu.
Sau đây sẽ trình bày vài cơng cụ phân loại phổ biến, dựa trên các ưu
khuyết điểm của chúng sẽ chọn ra các công cụ phân loại phù hợp và sau khi phân
loại, sẽ xây dựng một chương trình DSM đơn giản như đã trình bày ở trên.
2.2.2. Các thuật tốn phân loại

Hai cách chính để phân loại dữ liệu là phân chia có thứ bậc (hierarchical)
và phân chia định lượng (partitive).
2.2.2.1. Phân chia có thứ bậc (hierarchical)
14


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Thuật tốn này cịn được chia ra làm hai cách nhỏ là tập trung
(agglomerative) hoặc chia rẽ (divisive) theo hướng xây dựng từ dưới lên hoặc từ
trên xuống một cây phân nhóm có thứ bậc như hình

Cách phân chia agglomerative thường được sử dụng hơn nên sẽ được giới
thiệu một cách sơ lược sau đây. Các bước thường được thực hiện trong thuật
toán này gồm có:
1. Gán mỗi vector là một nhóm.
2. Tính tất cả khoảng cách giữa các nhóm .
3. Hợp hai nhóm gần nhau nhất thành một nhóm.
4. Trở lại bước hai cho đến khi nào chỉ cịn một nhóm.
Nói cách khác, các đơn vị dữ liệu đầu vào sẽ lần lượt được hợp nhất với
nhau để cuối cùng chỉ còn lại một nhóm, đó chính là bộ dữ liệu đầu vào. Sơ đồ
trên thể hiện cấu trúc dữ liệu và có thể dùng để quyết định số nhóm mà dữ liệu
được chia ra.
Tuy nhiên, nó lại khơng đưa ra một cách phân nhóm duy nhất: có thể phân
nhóm dữ liệu bằng cách cắt sơ đồ này một đường bất kỳ tại cùng một bậc hay
nhiều bậc khác nhau như hình. Giải pháp tiêu biểu nhất là cắt sơ đồ ở bậc mà có
khoảng cách lớn giữa hai nhóm được hợp lại. Dù vậy, giải pháp này lại không
nhận biết được rằng khoảng cách bên trong một nhóm có thể khác đối với những
nhóm khác nhau. Thực tế, một vài nhóm lại chứa các nhóm nhỏ hơn; để giải
quyết vấn đề này, sơ đồ có thể được cắt ở những bậc khác nhau cho mỗi nhánh.

Ví dụ, hai cách cắt để có ba nhóm như trên hình.
2.2.2.2. Phân chia định lượng (partitive) và thuật tóan K-means:
Việc phân chia này sẽ chia bộ dữ liệu đầu vào thành nhóm trên cơ sở giảm
tối thiểu một tiêu chuẩn hay một hàm sai số nào đó. Số nhóm thường được định
trước mà cũng có thể là một phần của hàm sai số. Thuật toán bao gồm các bước
sau:
1. Đặt ra số nhóm.
15


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

2.
3.
4.
5.

Đặt ra các giá trị trung tâm của các nhóm.
Tính tốn chia cắt dữ liệu.
Cập nhật các giá trị trung tâm của các nhóm.
Nếu sự chia cắt là khơng thay đổi (hay bài tốn đã hội tụ) thì dừng lại,
nếu khơng quay trở lại bước 3.
Nếu khơng biết trước số nhóm, thuật tốn sẽ thực hiện lần lượt với số
nhóm từ 2 cho đến N , trong đó N là số mẫu dữ liệu.
Một ví dụ của thuật tốn định lượng thường được sử dụng là thuật toán Kmeans:
K-means là một trong những giải thuật huấn luyện khơng kiểm sóat đơn
giản nhất giải quyết bài tóan phân lớp cực kỳ hiệu quả. Tiến trình được thực hiện
theo cách thức hết sức đơn giản và dễ dàng để sắp xếp các dữ liệu đầu vào thơng
qua một con số nào đó của phân lớp (cho là k lớp) được xác định trước. Vấn đề
chính ở đây là phải xác định k giá trị trọng tâm, mỗi một giá trị cho mỗi lớp. Các

giá trị này cần được đưa ra một cách cân nhắc, bởi vì giá trị khác nhau cho ra kết
quả khác nhau. Kế tiếp là tính tóan từng điểm một có liên quan đến bộ dữ liệu đã
cho và liên kết nó đến giá trị trọng tâm gần nhất. Khi tất cả đã được tính tóan,
bước đầu tiên đã hịan tất và một nhóm giá trị mới được thực hiện. Lúc này cần
tính tóan lại k giá trị trọng tâm mới từ kết quả của bước trước. Sau khi chúng ta
có k gía trị trọng tâm mới này, một liên kết mới được thực hiện giữa các điểm
trong cùng bộ dữ liệu và giá trị trọng tâm mới nhất. Một vòng lập được xác định.
Hệ quả của vịng lập là chúng ta có thể nhận xét rằng k giá trị trọng tâm thay đổi
vị trí của chúng từng bước một cho đến khi khơng có sự thay đổi nữa thì hịan
tất. Nghĩa là giá trị trọng tâm không thay đổi nữa. Cuối cùng, giải thuật này có
mục đích là giảm tối thiểu hàm sai số, ở đây là hàm bình phương sai số:
k

E = ∑∑ xi( j ) − c j

2

j =1 i =1k

Trong đó, k là số nhóm và c j là trị trung tâm của nhóm k .
Như vậy, giải thuật K-means được thực hiện theo các bước sau:
1. Đưa K điểm vào trong không gian, mà không gian này được đại diện
bởi những phần tử mà sẽ được phân lớp. Những điểm này đại diện cho giá trị
trọng tâm nhóm khởi điểm.
2. Chọn mỗi phần tử của nhóm có một giá trị trọng tâm gần nhất.
3. Khi tất cả các phần tử đã được chọn, tính tóan lại vị trí của K trọng tâm.
4. Lập lại các bước 2 và 3 cho đến khi giá trị trọng tâm không thay đổi.
Các thuật toán định lượng tốt hơn các thuật toán có thứ bậc ở chỗ nó
khơng phụ thuộc vào các nhóm đã được tìm thấy trước đó. Mặt khác, các thuật
toán định lượng đưa ra giả định ngầm về dạng của nhóm. Ví dụ, thuật tốn kmeans định dạng nhóm là hình cầu.

16


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Để chọn ra số nhóm tối ưu trong tất cả các sự chia cắt được thực hiện,
người ta sử dụng một loại chỉ số đánh giá nào đó. Sau đây sẽ trình bày chỉ số
Davies-Bouldin.
2.2.3 Chỉ số Davies-Bouldin
Davies-Bouldin (DB) Index là một cách để xác định sự phân loại dữ liệu đã
chính xác chưa. Sự chính xác thể hiện ở chỗ cấu trúc phân loại phải phản ánh
được bản chất dữ liệu và cung cấp những thông tin cần thiết về dữ liệu. Là tỉ số
của tổng độ phân tán bên trong nhóm và độ khác biệt giữa các nhóm, DB index
có thể xem là khơng phụ thuộc vào cả số nhóm lẫn phương pháp phân nhóm.
Định nghĩa độ phân tán giữa các điểm trong nhóm i như sau
Si =

1
Ci

∑

y − μi

y∈Ci

và
d i , j = μi − μ j

(*)

Trong đó, Ci là số điểm vector trong nhóm Ci ; Si là khoảng cách Eulide
trung bình giữa các điểm vector Ci trong nhóm Ci với trị trung bình hay cịn gọi
là trị trung tâm μi của nhóm đó. di , j trong (*) là khoảng cách Euclide giữa trị
trung tâm μi và μ j đặc trưng cho nhóm Ci và C j . Định nghĩa tỉ số của tổng của
độ phân tán bên trong nhóm trên khoảng cách với các nhóm của nhóm i như sau
⎧⎪ S + S j ⎫⎪
Ri = max j , j ≠i ⎨ i
⎬
⎪⎩ d i , j ⎪⎭

Vậy DB index sẽ được tính như sau:
vDB =

1
U

U

∑R
i =1

i

Về phương diện hình học, kết quả phân loại sau cùng này đáng tin cậy vì
đạt được độ phân tán bên trong nhóm nhỏ nhất và độ khác biệt giữa các nhóm
lớn nhất. Do đó, số lượng nhóm cn∗ (giá trị cutoff) đã làm giảm VDB đến mức tối
thiểu được xem là kết quả phân nhóm tối ưu.

2.3. Tổng quát về mạng neural (Neural Network) và ứng dụng
SOM trong phân tích dạng đường cong phụ tải.
2.3.1. Tổng quát về mạng Neural:
* Các mơ hình của một neuron : Neuron là một đơn vị xử lý thông tin cơ bản
trong hoạt động của một mạng neural. Hình 1 là mơ hình của một neuron.

17


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Hình 1 : Mơ hình phi tuyến của một neuron.
Chúng ta có thể nhận dạng ba phần tử cơ bản của mơ hình neuron như sau :
1. Một bộ synapse hay các đường nối, mỗi một synapse được định rõ bởi
trọng số tương ứng. Cụ thể, một tín hiệu xj tại ngõ vào của synapse j được nối
đến neuron k được nhân bởi trọng số synapse wkj. Điều quan trọng cần chú ý là
số ký hiệu của các trọng số wkj khi được đánh dấu. Ký hiệu đầu tiên liên quan
đến neuron cần tìm và ký hiệu thứ hai là ngõ vào có liên quan đến trọng số; Sự
ký hiệu ngược lại cũng được dùng trong bài này. Trọng số wkj là dương nếu
synapse được kích thích; là âm nếu synapse bị ngăn chặn.
2. Bộ cộng để lấy tổng các tín hiệu ngõ vào, được cho trọng số bởi các
synapse riêng lẻ của neuron; sự hoạt động được mô tả ở đây tạo thành một bộ kết
nối tuyến tính.
3. Một hàm số kích thích để giới hạn biên độ ngõ ra của một neuron. Hàm
số kích thích ngồi ra cịn được nói đến như là một hàm số nén để nén (giới hạn)
tầm biên độ cho phép của tín hiệu ngõ ra về một số giá trị hữu hạn. Điển hình,
tầm biên độ tiêu chuẩn hoá của ngõ ra một neuron được cho gần với khoảng
[0,1] hay [-1,1].
Mơ hình được cho trong hình 1 ngồi ra cịn bao gồm một ngưỡng giới hạn
θk được thêm vào có tác dụng làm giảm thiểu ngõ vào của hàm số kích thích. Nói

cách khác, ngõ vào của hàm số kích thích có thể được tăng lên bởi việu dùng
giới hạn đường chéo hơn là giới hạn ngưỡng; đường chéo là ngưỡng âm.
Trong các giới hạn toán học, chúng ta có thể mơ tả một neuron k bởi việc
thiết lập một cặp công thức sau :
uk

p

= ∑ w kj x j (1.1)
j =1

Và

yk

= ϕ(uk - θk)

(1.2)
18


Luận văn tốt nghiệpThạc sỹ - Học viên: Đoàn Văn Ánh. GVHD: TS. Phan Thị Thanh Bình

Trong đó x1, x2 …, xp là các tín hiệu ngõ vào; wk1, wk2 …, wkp là các trọng
số của neuron k; uk là ngõ ra bộ kết nối tuyến tính; θk là ngưỡng giới hạn; ϕ(.) là
hàm số kích thích; và yk là tín hiệu ngõ ra của neuron. Việc sử dụng ngưỡng giới
hạn θk có tác dụng thêm vào một phép biến đổi có quan hệ với ngõ ra uk của bộ
kết nối tuyến tính trong mơ hình ở hình 1, được cho bởi :
vk = uk - θk
(1.3)

Đặc biệt, phụ thuộc vào ngưỡng giới hạn θk là dương hay âm, mối liên hệ
giữa mức tích cực nội bộ hay điện thế hoạt động vk của neuron k và ngõ ra bộ kết
nối tuyến tính uk được làm giảm bớt theo cách được minh hoạ trong hình 2. Chú
ý là kết quả của phép biến đổi có quan hệ này là giản đồ của vk ngược với uk
không vượt xa gốc toạ độ.

Hình 2. Giới hạn đường chéo được tạo bởi ngưỡng giới hạn.
Ngưỡng giới hạn θk là một thông số bên ngồi của neuron nhân tạo k.
Chúng ta có thể giải thích sự xuất hiện của nó trong cơng thức 1.2. Một cách
tương đương, chúng ta có thể đưa ra sự kết hợp giữa công thức 1.1 và 1.2 như
sau :
p
vk
= ∑ w kj x i
(1.4)
j= 0

yk

Và
(1.5)

=

ϕ(vk)

Trong công thức 1.4, chúng ta đã thêm vào một synapse mới, ngõ vào của nó là :
x0 = -1
(1.6)
và trọng số của nó là :

wk0 = θk
(1.7)

19