Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý điều hoà nhu cầu điện tại thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007 2015

NGUYỄN ĐỨC PHÚ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
====================

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGÀNH: QUẢN TRỊ KINH DOANH

QUẢN TRỊ KINH DOANH

DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN VÀ ỨNG DỤNG
DSM VÀO QUẢN LÝ, ĐIỀU HÒA NHU CẦU
ĐIỆN TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
GIAI ĐOẠN 2007 - 2015

2005 – 2007

NGUYỄN ĐỨC PHÚ

Hà

Nội 2007

HÀ NỘI - 2007


Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội

MỤC LỤC
Trang

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT .....................................................
DANH MỤC CÁC BẢNG .......................................................................
DANH MỤC CÁC HÌNH .......................................................................
PHẦN MỞ ĐẦU .................................................................................... 1
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP LUẬN VỀ DỰ BÁO, QUẢN
LÝ NHU CẦU ĐIỆN (DEMAND SIDE MANAGEMENT - DSM) VÀ
ỨNG DỤNG DSM CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA TRÊN THẾ GIỚI ..... 4
1.1 Lý thuyết dự báo ........................................................................... 4
1.1.1 Khái niệm dự báo thống kê ........................................................... 4
1.1.2 Nguyên tắc cơ bản ......................................................................... 5
1.1.3 Phân loại dự báo ........................................................................... 6
1.1.4 Các phương pháp dự báo nhu cầu ................................................. 8
1.1.5 Các mơ hình dự báo nhu cầu........................................................ 13
1.2 Dự báo nhu cầu điện năng .......................................................... 23
1.2.1 Đặc điểm của sản phẩm điện năng .............................................. 23
1.2.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến dự báo nhu cầu điện năng................ 24
1.2.3 Lựa chọn phương pháp dự báo và kiểm định sai số .................... 27
1.2.4 Các bước tiến hành dự báo nhu cầu điện..................................... 28
1.3 Lý thuyết quản lý nhu cầu điện (Demand Side Management) ..... 29
1.3.1 Khái niệm về quản lý nhu cầu điện – DSM ................................ 29
1.3.2 Nội dung của chương trình DSM ................................................ 30
1.4 Ứng dụng chương trình DSM của một số quốc gia trên thế giới . 35
1.4.1 Chương trình DSM của Thái Lan ............................................... 35
1.4.2 Chương trình DSM của Trung Quốc ........................................... 41
TÓM LƯỢC CHƯƠNG 1 ................................................................... 43

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản l ý, điều hòa nhu cầu điện tại TpHCM giai doạn 2007-2015
Học viên:Nguyễn Đức Phú

Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH, DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN CỦA THÀNH
PHỐ HỒ CHÍ MINH GIAI ĐOẠN 2007 - 2015 ................................. 45
2.1

Tổng quan về Công ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh........... 45

2.2

Phân tích nhu cầu sử dụng điện năng tại Thành phố Hồ Chí Minh

trong giai đoạn 1991 - 2006 ................................................................. 46
2.2.1 Khái quát tình hình sử dụng điện tại Thành phố Hồ Chí Minh .... 46
2.2.2 Phân tích tình hình sử dụng điện của các thành phần kinh tế ...... 48
2.3

Phân tích tình hình cung cấp điện năng tại Tp Hồ Chí Minh ....... 53

2.3.1 Nguồn cung cấp điện ................................................................. 53
2.3.2 Phân tích kết cấu lưới điện và tình hình cung cấp điện ............... 56
2.4 Phân tích các yếu tố kinh tế - xã hội ảnh hưởng nhu cầu điện năng
giai đoạn 1995 – 2006 tại Thành phố Hồ Chí Minh ............................ 60
2.4.1 Tăng trưởng GDP ........................................................................ 60
2.4.2 Cơ cấu GDP của Thành phố Hồ Chí Minh ................................... 60
2.4.3 Dân số và biến động dân số ........................................................ 63
2.4.4 Thu nhập bình quân đầu người ................................................... 64
2.4.5 Mơi trường chính trị - pháp luật .................................................. 66
2.5 Dự báo nhu cầu điện tại Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 20072015 có xét đến năm 2020 .................................................................. 67
2.5.1 Chiến lược phát triển của Công ty Điện lực Tp Hồ Chí Minh .... 69

2.5.2 Định hướng phát triển kinh tế - xã hội Thành phố Hồ Chí Minh
giai đoạn 2007 – 2010 có xét đến năm 2020 ........................................ 70
2.5.3 Mơ hình dãy số thời gian ............................................................ 73
2.5.4 Mơ hình mối quan hệ tương quan ............................................... 84
2.5.5 Chọn mơ hình dự báo nhu cầu điện năng tại Thành phố Hồ Chí
Minh trong giai đoạn 2007 – 2015 có xét đến năm 2020 ..................... 87
TĨM LƯỢC CHƯƠNG 2 ................................................................... 90

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản l ý, điều hòa nhu cầu điện tại TpHCM giai doạn 2007-2015
Học viên:Nguyễn Đức Phú


Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG DSM NÂNG CAO HIỆU QUẢ QUẢN LÝ
NHU CẦU ĐIỆN TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH GIAI ĐOẠN
2007 - 2015 ......................................................................................... 92
3.1

Chiến lược phát triển của ngành điện đến năm 2020 ................... 92

3.1.1 Chính sách đổi mới và phát triển ngành điện ............................. 92
3.1.2 Chiến lược pháp triển của Tập đoàn Điện lực Việt Nam ............. 93
3.2

Khái quát chương trình quản lý nhu cầu điện tại Việt Nam......... 95

3.2.1 Chương trình DSM giai đoạn 1 của EVN ................................... 95
3.2.2 Chương trình DSM giai đoạn 2 của EVN ................................... 96
3.3

Các giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý nhu cầu điện tại Thành

phố Hồ Chí Minh ............................................................................... 100
3.3.1 Tình hình ứng dụng DSM tại Thành phố Hồ Chí Minh.............. 100
3.3.2 Giải pháp nâng cao hiệu suất sử dụng điện năng của các hộ dùng
điện (Energy Efficiency) ................................................................... 100
3.3.3 Các giải pháp quản lý nhu cầu sử dụng điện .............................. 106
TÓM LƯỢC CHƯƠNG 3 ...................................................................109
KẾT LUẬN .........................................................................................110
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................113
PHỤ LỤC ...........................................................................................115
===================

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản l ý, điều hòa nhu cầu điện tại TpHCM giai doạn 2007-2015
Học viên:Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 1

PHẦN MỞ ĐẦU
1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Những năm gần đây, kinh tế Việt Nam tăng trưởng nhanh chóng, việc
phát triển mạnh mẽ của các ngành nghề sản xuất và dịch vụ kéo theo nhu cầu
về điện năng tăng, điều này gây áp lực đầu tư rất lớn cho ngành điện. Tập
đoàn Điện lực Việt Nam và các Công ty Điện lực trực thuộc luôn phải đưa ra
các dự báo nhu cầu sử dụng điện trong tương lai. Bên cạnh đó, ngành điện sẽ
phải có các hoạt động để quản lý, sử dụng nguồn năng lượng điện một cách

tiết kiệm và hiệu quả nhằm bảo tồn các nguồn năng lượng, góp phần rất lớn
vào chương trình an ninh năng lượng quốc gia. Điều này sẽ càng có ý nghĩa
quan trọng hơn đối với một nền kinh tế thị trường, thường xuyên có cạnh
tranh.
Thành phố Hồ Chí Minh là trung tâm kinh tế - tài chính - du lịch lớn
của cả nước trong nhiều năm qua, là địa phương dẫn đầu về cung ứng và sử
dụng điện với tỷ trọng chiếm xấp xỉ 25% sản lượng điện quốc gia, đã góp
phần đảm bảo tốc độ tăng trưởng GDP của Thành phố đạt bình quân
11,6%/năm giai đoạn 2001-2006. Để đáp ứng nhu cầu sử dụng điện cho phát
triển kinh tế xã hội và giữ vững an ninh chính trị về lâu dài, việc lập dự báo
nhu cầu phát triển điện năng và quản lý, điều hòa nhu cầu điện năng giai đoạn
2007- 2015 là một yêu cầu cấp thiết.
Từ những nhận thức trên, bản thân tôi qua thời gian học tập tại Trung
Tâm Đào Tạo Sau Đại Học của Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội được sự
giảng dạy tận tình của tập thể giảng viên Khoa Kinh tế & Quản lý, đặc biệt
được sự hướng dẫn của Thầy PGS.TS Nguyễn Ái Đoàn kết hợp với sự giúp
đỡ của các anh chị đồng nghiệp Phịng Kinh Doanh, Phịng Kỹ Thuật Cơng ty
Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh đã giúp tơi nghiên cứu và chọn đề tài “Dự
báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 2

tại Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2015”. Vì trình độ và thời gian
có hạn nên khơng tránh khỏi thiếu sót, bản thân tơi rất mong được sự đóng

góp của các thầy, cô trong Khoa Kinh tế & Quản lý của Trường Đại Học Bách
Khoa Hà Nội.
2. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
- Dự báo nhu cầu điện năng sử dụng tại Thành phố Hồ Chí Minh trong
giai đoạn năm 2007-2015 nhằm hoạch định chiến lược, có các bước phát triển,
đầu tư hợp lý cho từng giai đoạn, đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế của
Thành phố.
- Vận dụng cơ sở lý thuyết Quản lý nhu cầu (Demand Side Management
– DSM) để đưa ra một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả quản lý, điều hòa
nhu cầu điện tại Thành phố Hồ Chí Minh, đảm bảo tính ổn định và chất lượng
trong hệ thống phân phối điện của Công ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh.
3. ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
Đối tượng nghiên cứu: Luận văn nghiên cứu tổng quát những vấn đề
về dự báo nhu cầu điện và ứng dụng chương trình DSM vào việc quản lý, điều
hịa nhu cầu điện của Cơng ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh. Đi sâu phân
tích phụ tải giai đoạn 1991 – 2006 nhằm tìm hiểu những nguyên nhân cơ bản
ảnh hưởng đến việc phát triển phụ tải, từ đó vận dụng lý thuyết dự báo, một số
mơ hình tốn học để dự báo nhu cầu điện của Thành phố Hồ Chí Minh giai
đoạn 2007 - 2015. Qua đó, đề xuất một số giải pháp quản lý, điều hịa nhu cầu
điện cho Cơng ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2015.
Phạm vi nghiên cứu của luận văn là hoạt động kinh doanh của Cơng
ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh có đặt trong mối quan hệ Tập đoàn Điện
lực Việt Nam. Luận văn tập trung nghiên cứu, phân tích tình hình phụ tải
trong thời gian đoạn 1991 – 2006 và dự báo tình hình phụ tải của Cơng ty
Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2015.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 3

4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Luận văn lấy việc sử dụng phương pháp duy vật biện chứng và duy vật
lịch sử làm nền tảng đồng thời kết hợp với việc sử dụng các phương pháp
phân tích, dự báo và điều tra thực tế để giải quyết các vấn đề đặt ra trong quá
trình nghiên cứu.
5. NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
Một là làm rõ những vấn đề lý luận cơ bản về dự báo và Quản lý nhu
cầu điện, đặc biệt là các giải pháp để nâng cao hiệu quả quản lý nhu cầu điện.
Hai là phân tích đánh giá thực trạng nhu cầu điện của Thành phố Hồ
Chí Minh, đặc biệt là phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu điện, tìm
ra những nguyên nhân và những yếu tố tác động thực tế đến nhu cầu điện. Từ
đó, dự báo nhu cầu điện của Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007 – 2015.
Ba là đề xuất các giải pháp để quản lý, điều hịa nhu cầu điện cho Cơng
ty Điện lực Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn năm 2007 - 2015.
6. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
Ngoài phần mở đầu và kết luận, nội dung của luận văn được chia thành
3 chương:
Chương 1: Cơ sở phương pháp luận về dự báo, quản lý nhu cầu điện
(Demand Side Management – DSM) và ứng dụng DSM của một
số quốc gia trên thế giới.
Chương 2: Phân tích, dự báo nhu cầu điện Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn
2007-2015.
Chương 3: Ứng dụng DSM nâng cao hiệu quả quản lý nhu cầu điện tại
Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2007-2015.


Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 4

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Chương 1
CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP LUẬN VỀ DỰ BÁO, QUẢN LÝ NHU
CẦU ĐIỆN (DEMAND SIDE MANAGEMENT – DSM) VÀ ỨNG
DỤNG DSM CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA TRÊN THẾ GIỚI
1.1 Lý thuyết dự báo
1.1.1 Khái niệm dự báo thống kê
Trong quá trình điều hành các hoạt động sản xuất - kinh doanh, các nhà
quản trị thường phải đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy
ra trong tương lai. Để cho các quyết định này có độ tin cậy và hiệu quả cao
cần thiết phải tiến hành công tác dự báo. Điều này càng quan trọng hơn đối
với một nền kinh tế thị trường, thường xuyên có cạnh tranh.
- Dự báo thống kê là một phương pháp được dùng để lượng hóa mức độ
của đối tượng nghiên cứu sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân tích đánh
giá thực trạng biến động, tính quy luật phát triển theo thời gian hoặc phân tích
mối quan hệ nhân quả của đối tượng nghiên cứu.
- Kết quả dự báo thống kê là cơ sở để xây dựng kế hoạch phát triển hoặc
để tìm kiếm các điều kiện, các nguyên nhân sẽ ảnh hưởng đến tiêu thức kết
quả hoặc để điều chỉnh đến tiêu thức kết quả.
- Dự báo thống kê là khoa học và nghệ thuật tiên đoán những việc sẽ
xảy ra trong tương lai. Tính khoa học của dự báo thể hiện ở chỗ khi tiến hành
dự báo ta căn cứ trên các số liệu phản ảnh tình hình thực tế hiện tại, quá khứ,
căn cứ vào xu thế phát triển của tình hình, dựa vào các mơ hình tốn học để dự

đốn tình hình cơ bản sẽ xảy ra trong tương lai.
Dự báo thống kê chỉ thực hiện trên những mơ hình cụ thể. Tức là nó chỉ
thực hiện được sau khi đã phân tích thực trạng biến động theo thời gian hoặc
theo khơng gian và phân tích đánh giá các nguyên nhân ảnh hưởng đến tiêu

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 5

thức kết quả. Trong phân tích thống kê cần phân biệt rõ hai mơ hình cơ bản
sau:
a- Mơ hình dãy số thời gian: là tính quy luật biến động của hiện tượng qua
thời gian được biểu hiện bằng hàm xu thế trên cơ sở phân tích sự biến động
của dãy số tiền sử trong quá khứ, hiện tại và tiến tới tương lai.
b- Mơ hình nhân quả: là mối quan hệ nhân quả giữa các hiện tượng nghiên
cứu qua thời gian hoặc không gian được biểu hiện bằng các hàm kinh tế,
phương trình kinh tế, phương trình tương quan.
Do đó, dự báo thống kê khơng phải là sự phán đốn theo định tính hoặc
“đốn mị” mà là định lượng cái sẽ xảy ra, khả năng sẽ xảy ra nhiều nhất hoặc
định lượng mức độ phải xảy ra trên cơ sở khoa học của thực tiễn. Kết quả dự
báo thống kê vừa mang tính khách quan vừa mang tính chủ quan và nó phụ
thuộc vào trình độ nhận thức khách quan, hay khả năng tư duy của người làm
dự báo.
1.1.2 Nguyên tắc cơ bản
Để xác định mơ hình dự báo là tính kế thừa lịch sử, tính quy luật phát
sinh phát triển của hiện tượng, mối quan hệ biện chứng nhân quả giữa các hiện

tượng cho nên điều kiện để xác lập mơ hình dự báo là:
- Các nguyên nhân, các yếu tố, các điều kiện cơ bản ảnh hưởng đến quy
luật biến động phải tương đối ổn định, bền vững trong quá khứ đến hiện tại và
tiến tới tương lai.
- Một khi có sự thay đổi các yếu tố, các nguyên nhân thì phải xác định
lại mơ hình để thích nghi với hiện thực.
- Để dễ điều chỉnh mơ hình và đảm bảo mức độ chính xác phù hợp với
thực tiễn thì tầm xa dự báo (là khoảng cách thời gian từ hiện tại đến tương lai)
không nên quá 1/2 thời gian quá khứ.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 6

Tính khả thi của mức độ dự báo mang tính xác suất: Kết quả dự báo
thống kê là sự báo trước cái sẽ xảy ra, khả năng sẽ xảy ra lớn nhất cho nên nó
có thể xảy ra đúng như vậy, cũng có thể “xấp xỉ” gần đúng như vậy, cũng có
thể xảy ra khơng đúng như vậy hoặc cái xảy ra có sai số khá lớn. Nếu cái xảy
ra không giống (hoặc sai) với mức độ dự báo thì có nghĩa là do xác định mơ
hình dự báo chưa đúng hoặc lượng hóa mối quan hệ của các nguyên nhân ảnh
hưởng chưa đầy đủ hoặc chưa đúng. Cho nên dự báo thống kê vẫn còn sai số
cho phép trong độ tin cậy cho trước.
Dự báo thống kê là dự báo ngắn hạn và dự báo trung hạn: mức độ
chính xác của kết quả dự báo thống kê tỷ lệ nghịch với tầm xa dự báo. Nếu
tầm xa dự báo càng dài thì mức độ dự báo càng ít chính xác, sai số càng lớn và
ngược lại. Mặt khác, trong thực tế các điều kiện yếu tố, nguyên nhân ảnh

hưởng luôn thay đổi nên mơ hình dự báo cũng thường thay đổi theo. Vì lẽ đó,
để dễ thay đổi mơ hình, dễ thích nghi với thực tế dự báo thống kê khi dự báo
thường là ngắn hạn hoặc trung hạn.
Dự báo thống kê mang tính nhiều phương án: Do dự báo thống kê
phụ thuộc vào trình độ nhận thức khách quan và kinh nghiệm làm dự báo của
người quản lý cho nên sẽ hình thành nhiều mơ hình, nhiều phương án. Cần
phải lựa chọn phương án hay lựa chọn mơ hình để làm hàm dự báo bằng cách
kiểm định mơ hình.
Phương tiện dự báo thống kê: là các thuật tốn, kỹ thuật tính tốn,
phân tích, kinh nghiệm quản lý, phương tiện tính tốn, vi tính và trình độ nhận
thức của người làm dự báo.
1.1.3 Phân loại dự báo
1.1.3.1 Căn cứ vào thời đoạn dự báo
Dựa vào thời đoạn dự báo ta phân biệt 3 loại sau đây:
a- Dự báo ngắn hạn

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 7

Thời đoạn dự báo thường khơng q 3 tháng, ít khi đến 1 năm. Loại dự
báo này thường áp dụng cho việc mua sắm, điều độ công việc, phân giao
nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản lý tác nghiệp.
b- Dự báo trung hạn
Thời hạn dự báo thường từ ba tháng đến ba năm, loại dự báo này
thường cần cho việc lập kế hoạch báo hàng, kế hoạch sản xuất, dự trù tài chính

tiền mặt và làm căn cứ cho các loại kế hoạch khác.
c- Dự báo dài hạn
Thời đoạn dự báo từ ba năm trở lên. Loại dự báo này cần cho việc lập
các dự án sản xuất sản phẩm mới, xác định địa điểm cho cơ sở mới, lựa chọn
các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới, mở rộng doanh nghiệp hiện có hoặc
thành lập doanh nghiệp mới.
1.1.3.2 Căn cứ nội dung công việc cần dự báo
Dựa vào nội dung công việc cần dự báo có thể chia ra các loại sau đây:
a- Dự báo kinh tế
Do các cơ quan nghiên cứu, cơ quan dịch vụ thông tin, các bộ phận tư
vấn kinh tế nhà nước thực hiện. Những chỉ tiêu này có giá trị lớn trong việc hỗ
trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung hạn, dài hạn của các doanh nghiệp.
b- Dự báo nhu cầu kỹ thuật công nghệ
Đề cập đến mức độ phát triển khoa học kỹ thuật công nghệ trong tương
lai. Loại này rất quan trọng đối với các ngành có hàm lượng kỹ thuật cao như
năng lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, dầu lửa, máy tính, nghiên cứu khơng gian,
điện tử… Dự báo kỹ thuật, công nghệ thường do các chuyên gia trong lĩnh
vực đặc biệt thực hiện.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 8

c- Dự báo nhu cầu
Thực chất của dự báo nhu cầu là dự kiến, tiên đoán về doanh số bán ra
một sản phẩm nào đó của doanh nghiệp. Đây là loại dự báo được các nhà quản

trị đặc biệt quan tâm.
Dự báo nhu cầu giúp cho các doanh nghiệp xác định được các loại và số
lượng sản phẩm, dịch vụ mà họ cần tạo ra trong tương lai. Thông qua dự báo
nhu cầu các doanh nghiệp sẽ quyết định quy mô sản xuất, hoạt động của công
ty, là cơ sở để dự kiến về tài chính, tiếp thị, nhân sự.
Do tính chất quan trọng nói trên của dự báo nhu cầu đối với quản trị sản
xuất nên dưới đây sẽ đi sâu nghiên cứu vào loại dự báo này.
1.1.4 Các phương pháp dự báo nhu cầu
1.1.4.1 Các phương pháp định tính
Khi chưa có số liệu thống kê (giai đoạn đầu của chu kỳ sống của sản
phẩm) để tiến hành công tác dự báo ta có thể dựa vào các phương pháp định
tính. Phương pháp định tính, đặc biệt là phương pháp chuyên gia còn được
dùng để xem xét thêm các kết quả dự báo tiến hành bằng các phương pháp
định lượng.
Dưới đây trình bày các phương pháp định tính thường dùng:
a. Lấy ý kiến của ban điều hành
Phương pháp này được sử dụng rộng rãi. Cần lấy ý kiến của các nhà
quản trị cao cấp, những người phụ trách các công việc quan trọng thường hay
sử dụng các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp. Ngoài ra,
cần lấy thêm ý kiến của các chuyên viên về marketing, về tài chính, về kỹ
thuật, sản xuất.
Phương pháp này có nhược điểm là có tính chủ quan và ý kiến của
người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 9

b. Lấy ý kiến của những người bán hàng
Những người bán hàng là những người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của
người tiêu dùng. Họ có thể dự đốn được lượng hàng có thể bán được trong
tương lai tại khu vực mình bán hàng.
Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau
ta có được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm đang xét.
Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan
của người bán hàng. Một số có khuynh hướng lạc quan thường đánh giá cao
lượng hàng bán ra của mình. Ngược lại, một số khác lại muốn giảm xuống để
đạt định mức.
Cả hai loại trên lại thường bị ảnh hưởng bởi những kinh nghiệm gần
nhất.
c. Lấy ý kiến người tiêu dùng
Cần lấy ý kiến của các khách hàng hiện tại cũng như các khách hàng
mới có ý định hoặc đã có kế hoạch mua hàng trong tương lai. Việc nghiên cứu
có thể do bộ phận bán hàng hoặc bộ phận nghiên cứu thị trường tiến hành.
Cách làm có thể hỏi ý kiến trực tiếp của khách hàng, gửi các câu hỏi theo
đường bưu điện, tiếp xúc bằng điện thoại, phỏng vấn cá nhân… Cách làm này
không những giúp ta dự báo nhu cầu tương lai mà còn biết được thị hiếu của
khách hàng nhằm giúp ta cải tiến sản phẩm.
d. Phương pháp chuyên gia
Cần lấy ý kiến nhiều chuyên gia trong hoặc ngoài doanh nghiệp. Những
ý kiến này được viết ra giấy hẳn hoi nhằm trả lời một số câu hỏi nêu sẵn.
Quá trình thực hiện như sau:
(1). Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi in sẵn
phục vụ cho việc dự báo.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015

Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 10

(2). Nhân viên dự báo tập hợp các câu trả lời, sắp xếp, chọn lọc và viết lại
tóm tắt các ý kiến của các chuyên gia.
(3). Dựa vào bản tóm tắt này, nhân viên dự báo lại nêu ra các câu hỏi mới để
các chuyên gia trả lời tiếp.
(4). Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu chưa thỏa mãn thì lại
tiếp tục quá trình trên, cho đến khi đạt được yêu cầu dự báo trên cơ sở các ý
kiến của các chuyên gia.
Ưu điểm của phương pháp: tránh được các liên hệ cá nhân với nhau.
Không xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý
kiến của một người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến .
Nhược điểm của phương pháp: tính chủ quan do việc lựa chọn
chuyên gia, nhiều ý kiến trái ngược nhau làm cho quá trình xử lý khó khăn,
phụ thuộc thời gian thu hồi phiếu ý kiến của các chuyên gia.
Phương pháp chuyên gia đã mang lại nhiều kết quả tốt, nhất là trong dự
báo công nghệ.
1.1.4.2 Các phương pháp định lượng
Các phương pháp định lượng đều dựa trên cơ sở toán học thống kê. Để
dự báo nhu cầu tương lai, không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác ta có thể
dùng các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian. Khi xét đến các nhân tố
khác ảnh hưởng đến nhu cầu (ngồi thời gian) ta có thể dùng các phương pháp
xét đến các mối quan hệ tương quan.
a. Các chỉ tiêu mô tả tốc độ tăng (giảm) giữa các kỳ nghiên cứu
Tốc độ tăng (giảm): là chỉ tiêu phản ảnh mức độ của hiện tượng giữa hai thời

gian nghiên cứu đã tăng (giảm) bao nhiêu lần (%).
* Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn
ai =
R

yi − yi −1

R

yi −1

(i=1,2,3….,n)

(1-1)

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 11

* Tốc độ tăng (giảm) định gốc
Ai =
R

yi − yi −1

R

y1

(i=1,2,3….,n)

(1-2)

b. Các biến động của nhu cầu thị trường theo theo thời gian
Nhu cầu thị trường luôn biến động theo thời gian và trong những điều
kiện nhất định nó thường biến động theo một xu hướng nào đó. Để phát hiện
xu hướng phát triển của nhu cầu ta cần thu thập các số liệu trong quá khứ để
có được một dãy số thời gian. Thời gian ở đây thường là tháng, quý hoặc năm,
tức là xem xét biến động của nhu cầu qua từng thời kỳ một.
Khi đã có dãy số thời gian ta có thể xác định được xu hướng phát triển
của nhu cầu. Từ đó ta có thể dự báo cho các thời kỳ trong tương lai.
Các biến động của nhu cầu theo thời gian có thể xảy ra mấy trường hợp
sau:
(1). Có khuynh hướng tăng (giảm) rõ rệt trong suốt thời gian nghiên cứu
(ký hiệu T- Trend). Nguyên nhân của những biến động có tính xu hướng có
thể là do lạm phát, sự tăng dân số, tăng thu nhập các nhân, sự tăng trưởng hay
sút giảm của thị trường hoặc sự thay đổi về công nghệ.
(2). Biến đổi theo mùa (S- Seasonality): biểu hiện mức độ tăng giảm của
hiện tượng ở một số thời điểm (tháng hoặc quý) nào đó được lại đi lặp lại qua
nhiều năm. Biến động thời vụ thường do các nguyên nhân như điều kiện thời
tiết, khí hậu, tập quán xã hội, tín ngưỡng… Biến động thời vụ được xem xét
khi dữ liệu được thu thập theo tháng, quý, tức là khi chu kỳ biến động là một
năm nếu chu kỳ lớn lớn hơn 1 năm ta sẽ có biến động chu kỳ.
(3). Biến đổi có chu kỳ (C – Cycles): biến động được lặp lại với một chu kỳ
nhất định, thường kéo dài từ 2 – 10 năm. Biến động theo chu kỳ là do tác động
tổng hợp của nhiều yếu tố khác nhau.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 12

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

(4). Biến đổi ngẫu nhiên (R –Random Variations): biến động khơng có quy
luật và hầu như khơng thể dự đốn. Loại biến động này thường xảy ra trong
thời gian ngắn và gần như không lặp lại, do ảnh hưởng của thiên tai, động đất,
nội chiến, chiến tranh...
Trong khi dự báo các biến đổi ngẫu nhiên thường bị loại ra khỏi các mơ
hình dự báo hoặc là được xem xét đồng thời với các biến đổi theo mùa, theo
khuynh hướng và chu kỳ.
Bốn thành phần trên có thể kết hợp với nhau theo mơ hình nhân
(Multiplicative structure)
y i = T i .Si .C i .Ii
R

R

R

R

R

R

R

R

R

(1-3)

R

T i – Thành phần xu hướng ở thời gian i.
R

R

Si – Thành phần thời vụ ở thời gian i.
R

R

C i – Thành phần chu kỳ ở thời gian i.
R

R

Ii – Thành phần ngẫu nhiên ở thời gian i.
R

R

Hình 1.1 Nhu cầu và các yếu tố cấu thành đường nhu cầu
Nhu cầu
sản phẩm

Đỉnh thời vụ

Đường trung bình

Đường nhu cầu
Đường xu thế

0

1

2

3

4

5 năm

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 13

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

1.1.5 Các mô hình dự báo nhu cầu
1.1.5.1 Dự báo theo mơ hình dãy số thời gian (hàm xu thế)
Các phương pháp dự báo nhu cầu theo đường xu thế dựa vào dãy số
thời gian. Dãy số này cho phép ta xác định đường xu thế lý thuyết trên cơ sở
kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các điểm thể hiện
nhu cầu thực tế trong quá khứ đến đường xu thế lấy theo trục tung nhỏ nhất.
Sau đó dựa vào đường xu thế lý thuyết ta tiến hành dự báo nhu cầu cho các
năm trong tương lai.
Có thể sử dụng phương pháp dự báo theo đường xu thế để dự báo ngắn
hạn, trung hạn và dài hạn.
Đường xu thế có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.
Để xác định đường xu thế lý thuyết, địi hỏi phải có nhiều số liệu trong
q khứ.
Đường xu thế cịn có tên gọi là đường hồi quy hoặc khuynh hướng.
Để biết được đường xu thế là tuyến tính hay phi tuyến trước hết ta cần
biểu diễn các nhu cầu thực tế trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng
phát triển của số liệu đó. Qua phân tích nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc
giảm tương đối đều đặn theo một chiều hướng nhất định thì ta có thể vạch ra
một đường thẳng biểu diễn chiều hướng đó. Nếu các số liệu biến động theo
chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng nhanh hoặc ngày càng
chậm thì ta có thể sử dụng các đường cong thích hợp để mơ tả sự biến động đó
(đường parabol, hyperbol, logarit ….)
Mơ hình dãy số thời gian được bằng hàm xu thế có dạng đa thức bậc k
k

i
tổng quát như sau: yt = a0 + ∑ ai t
i =1

(1-4)

Trong đó:

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 14

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

• a 0 , a i : là các tham số tự do được xác định cụ thể trong từng dãy số tiền
R

R

R

R

sử. Các tham số này xác định vị trí chiều hướng biến động, dáng điệu
biến động của quy luật phát triển trong quá khứ, hiện tại và tiến tới
tương lai.
• t: là biến số được phản ảnh bằng số thứ tự thời gian trong kỳ nghiên
cứu. Thực chất nó là dãy số tự nhiên ( t =1, n ).
•

yt : Hàm xu thế hay đường hồi quy lý thuyết phản ảnh tính quy luật biến

động của dãy tiền sử (y i ) theo thời gian. Thực chất nó là dãy các mức độ
R

R

tiền sử đã được điều chỉnh theo hàm xu thế nên mang tính bình qn.
• k: Số bậc sai phân. Tức là số lần phân tích sự biến động tuyệt đối (chêch
lệch tuyệt đối liên hoàn) hoặc biến động tương đối (tốc độ phát triển
liên hồn) đến khi nó tiến về một hằng số thì dừng phân tích.
Ưu điểm: Phương pháp này là khá chính xác, dễ xây dựng, dễ phát hiện hàm
xu thế (dáng điệu).
Nhược điểm: Phương pháp này không xét đến các mối quan hệ tương quan
giữa một hoặc nhiều tiêu thức nguyên nhân và kết quả với nhau. Các số liệu
thu thập trong quá khứ phải đầy đủ và xử lý trước khi đưa vào tính tốn.
Trên cơ sở tổng qt đó, trong thực tế thường dùng các hàm xu thế cơ
bản sau:
a. Hàm xu thế tuyến tính
Nếu dãy tiền sử được biểu hiện trên đồ thị theo các tọa độ (t i ,y i ) có xu
R

R

R

R

hướng phát triển dạng tuyến tính hóa hoặc sai phân tuyệt đối bậc 1 (chênh lệch
tuyệt đối liên hoàn) có xu hướng tiến về hằng số, hoặc dãy tiền sử có xu
hướng biến động theo cấp số cộng thì mơ phỏng tính quy luật biến động của

dãy tiền sử theo hàm xu thế tuyến tính có dạng tổng qt như sau:
yt = a 0 + a 1 t
R

R

R

R

(1-5)

Trong đó:
Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 15

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

yt : Trị số các mức độ tuyệt đối

t: Thời gian trong dãy số ( t =1, n )
a 0 , a 1 : Các tham số quy định vị trí đường hồi quy lý thuyết
R

R

R

R

Trong tốn học có rất nhiều phương pháp xác định a 0 và a 1 . Trong
R

R

R

R

thống kê thường dùng phương pháp bình phương bé nhất, tức là:
∑ (y – a 0 –a 1 t)2 = min
R

R

R

R

P

P

(1-6a)

Lấy đạo hàm theo a 0 , a 1 cho chúng bằng 0, sau đó rút gọn lại sẽ có hệ
R

R

R

R

phương trình chuẩn dưới đây:
na 0 + a 1 ∑t = ∑y
R

R

R

(1-6b)

R

a 0 ∑t + a1 ∑ t2 = ∑y.t
R

R

P

P

Từ đó, rút ra :
a1 =

n ∑ y.t − ∑ t ∑ y
n ∑t2 − ∑t∑t

(1-7a)

Sau khi tính a1, ta có thể tính a0 theo cơng thức:
a0 =

∑y
n

− a1

∑t
n

(1-7b)

Trong tính tốn thực tế, các tham số a0 và a1 có thể được tính theo cơng
thức đơn giản hơn. Vì t là thứ tự thời gian trong dãy số, cho nên ta có thể thay
đổi cách đánh số thứ tự sao cho ∑t =0.
- Nếu thứ tự thời gian là số lẻ, thì lấy thời gian ở vị trí giữa bằng 0, các
thời gian đứng trước là -1,-2,-3 …. và thời gian đứng sau lần lượt là 1; 2 ; 3…
- Nếu thứ tự thời gian là số chẳn, thì lấy hai thời gian đứng ở vị trí giữa
là: -1 và +1; thời gian đứng trước là -3, -5, ...và đứng sau lần lượt là: 3, 5,...
Với ∑t =0, ta có hệ phương trình:
na0 = ∑ y

(1-8a)

a1 ∑ t2 = ∑ y.t
P

P

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 16

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Từ đó ta có: a0 = ∑ = y và
y

∑ y.t
∑t

a1 =

n

(1-8b)

2

Khi V≤ 10 % thì hàm dự báo điểm sẽ là
yˆ ( n +l ) = a 0 + a 1(n + l)

(1-9)

b. Hàm xu thế dạng parabol
Nếu dãy sai phân tuyệt đối bậc 2 (k=2 ) tiến về một hằng số, hoặc quan
sát dãy tiền sử, thấy có hiện tượng lúc đầu tăng dần (hay giảm dần) đến một
mức độ nhất định đổi xu hướng biến động ngược lại là giảm dần (hoặc tăng
dần) thì mơ phỏng tính quy luật biến động của dãy tiền sử theo dạng hàm xu
thế parabol:
yt = a0 +a1 t + a2 t2
P

(1-10)

P

Các tham số a0, a1, a 2 được xác định bởi hệ phương trình sau:
∑y

= n a0 + a1 ∑ t + a 2 ∑ t2
P

P

∑ y t = a0 ∑ t + a1 ∑ t 2 + a 2 ∑ t3
P

P

P

∑ y t2 = a0 ∑ t 2 + a1 ∑ t 3 + a 2 ∑ t4
P

P

P

P

P

P

P

P

Khi ∑ t = 0 và ∑ t3 = 0, thì có hệ phương trình:
P

P

= n a0 + a 2 ∑ t2

∑y

P

P

∑ y t = a1 ∑ t 2
P

P

∑ y t2 = a0 ∑ t 2 + a 2 ∑ t4
P

P

P

P

P

P

Trên cơ sở hệ phương trình trên, các tham số a0, a1, a 2 được xác định
như sau:

∑t ∑t y − ∑t ∑t
=
n ∑ t − ∑ t .∑ t
4

a0

4

a1 =

a2 =

2

2

2

∑ yt
∑t
2

n∑ t 2 y − ∑ t 2 y

n ∑ t 4 − ∑ t 2 .∑ t 2

2

2

(1-11a)
(1-11b)
(1-11c)

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 17

c. Hàm xu thế có xét đến biến động thời vụ
Đối với một số mặt hàng, nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo
thời vụ trong năm. Nguyên nhân có thể do điều kiện thời tiết, địa lý hoặc do
tập quán của người tiêu dùng ở từng vùng có khác nhau (tết, lễ, hội …) để dự
báo nhu cầu đối với các mặt hàng này ta cần khảo sát mức độ biến động của
nhu cầu theo thời vụ bằng cách tính chỉ số thời vụ trên cơ sở dãy số thời gian
đã điều tra được.
Chỉ số thời vụ tính theo cơng thức sau:
−

yi
Is =
yo

(1-12)

Trong đó:
Is - Chỉ số thời vụ
−

yi - Số bình quân của các tháng cùng tên

yo - Số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số
−

Cách tính y o :
−

yo =

∑y

i

n

(1-13)

Trong đó:
n - số tháng x số năm trong dãy số.
Dự báo nhu cầu có xét đến biến động thời vụ tính như sau:
Ys =Is x Yc

(1-14)

Như vậy:
- Trước hết ta tính số dự báo Yc theo phương pháp đường xu hướng
(tuyến tính hoặc phi tuyến).
- Sau đó tính chỉ số thời vụ.
- Cuối cùng lấy tích số Is x Yc sẽ có số dự báo theo khuynh hướng có
xét đến biến động thời vụ.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Trang 18

1.1.5.2 Dự báo theo các mối quan hệ tương quan
Phương pháp dự báo theo mơ hình dãy số thời gian trình bày ở trên chỉ
xem xét sự biến động của đại lượng cần dự báo theo thời gian thông qua dãy
số thời gian thống kê được trong quá khứ. Nhưng trong thực tế đại lượng cần
dự báo cịn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác, chẳng hạn sản lượng lúa
theo các năm thay đổi theo lượng phân bón sử dụng trong các năm đó, nói
cách khác đại lượng phân bón (x) là nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa (y)
là đại lượng mà ta cần dự báo cho các năm sau.
Mối liên hệ nhân quả giữa đại lượng phân bón (x) và sản lượng lúa (y)
khơng thể biểu diễn dưới dạng một hàm số chính xác mà chỉ có thể biểu diễn
gần đúng với dạng một tương quan, thể hiện bằng một đường hồi quy tương
quan.
Đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố tác động lên nó là
biến độc lập. Biến độc lập có thể có một hoặc một số.
Nếu chỉ xét trên một nhân tố ảnh hưởng (một biến độc lập) đường hồi
quy tương quan có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.
Ưu điểm của phương pháp: phân tích mối liên hệ nhân quả (Causal) liên
quan đến việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến yếu tố ta muốn dự đoán,
nhận ra và tách riêng các yếu tố này phục vụ cho mục đích dự đốn cũng như
cho việc kiểm sốt và hoạch định trong quản lý.
Nhược điểm của phương pháp: do trong thực tế khơng chỉ có một biến (x)
ảnh hưởng đến (y), sự thay đổi của biến phụ thuộc (y) có thể sẽ được giải thích
tồn diện, đầy đủ hơn nếu đặt trong mối liên hệ với nhiều biến độc lập. Việc
phân tích và dự báo cần nhiều dữ liệu liên quan, ảnh hưởng để các nhà quản trị
xây dựng phương pháp tính tốn hợp lý.

a. Dự báo trên cơ sở đường hồi quy tương quan tuyến tính
Phương trình dự báo:

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 19

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

y x = a0 + a1 x

(1-15)

Trong đó :
y x – Lượng nhu cầu cần dự báo.

x – Biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng).
a0, a1 – Các hệ số của phương trình.
Dùng phương pháp bình phương bé nhất, để tính các tham số a0, a1
bằng cách đạo hàm riêng từng tham số và cho rút gọn thành hệ phương trình
chuẩn như sau:
∑ y = na0

+ a1 ∑x

(1-16)

∑ xy = a0 ∑x + a1 ∑ x2

P

P

Giải hệ phương trình chuẩn tìm a0 và a1
Chú ý: Ở đây x khơng cịn là biến thời gian như trong các phương trình dự
báo theo đường khuynh hướng nữa mà là biến độc lập.
Các hệ số tính như sau:
a1 =

∑ x y − n x. y
∑ x − n( x )
2

2

;

a0 = y − a1 .x

(1-17)

a.1. Xác định hệ số co dãn K
Hệ số co dãn K cho ta biết khi tăng x lên 1% thì yc sẽ tăng lên bao nhiêu
%. K tính như sau:
K =

a1 x
a1 x
=

yx
a1 x + a0

(1-18)

Chẳng hạn:
y x = 0,25x +1,75

khi x=1 → K1 =

0,25 x1
= 0,125
0,25 x1+ 1,75

Điều này có nghĩa là khi tăng lên 1% (tức là x = 1,01 ) thì y x sẽ tăng
0,125% so với y x cũ.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 20

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

a.2. Xác định sai số chuẩn
Để đánh giá chính xác của y x ta phải tính sai số chuẩn của đường hồi
quy tương quan, ký hiệu Syx.
Syx =

∑(y − y )

2

x

n−2

(1-19)

Trong đó
y – Giá trị thực tế của các năm
y x – Giá trị tính tốn theo phương trình đường hồi quy

n –Số lượng số liệu hồi quy thu thập được
Công thức trên được biến đổi thành
Syx =

∑y

2

− a0 ∑ y − a1 ∑ xy
n−2

(1-20)

Sai số càng nhỏ thì mức độ chính xác dự báo càng cao. Do đó nếu sử
dụng nhiều phương pháp dự báo thì phương pháp nào có sai chuẩn nhỏ sẽ
được chọn dùng.

a.3. Xác định hệ số tuơng quan
Hệ số tương quan cho ta biết mức độ quan hệ giữa x và y x . Hệ số này
được ký hiệu là r, nhận giá trị giữa –1 và +1 (-1≤ r ≤ +1 ). Công thức như sau:
r=

n ∑ x . y − ∑ x .∑ y

[ n ∑ x − (∑ x ) 2 ].[ n∑ y 2 − (∑ y ) 2 ]
2

(1-21)

Có thể xảy ra các trường hợp sau:
a - Khi r = ± 1 chứng tỏ giữa x và y x có qua hệ chặt chẽ (hàm số).
b - Khi r = 0 chứng tỏ x và y x khơng có quan hệ gì.
c - Trị số của r càng gần ± 1, mối liên hệ tương quan giữa x và y x càng
chặt chẽ.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú


Trang 21

Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Chú ý thêm rằng khi r mang dấu dương (+) ta có tương quan thuận, khi
r có dấu âm (-) ta có tương quan nghịch.
b. Dự báo bằng mơ hình hồi quy tương quan bội
Mối quan hệ tương quan của nhiều tiêu thức nguyên nhân (≥ 2) ảnh

hưởng đến tiêu thức kết quả gọi là tương quan bội. Tùy theo tính chất ảnh
hưởng mà chia 2 loại:
b.1. Tương quan bội tuyến tính
Giả sử xi (i =1,n) tức là x1, x2, …., xn là dãy số lượng biến của từng tiêu
thức nguyên nhân, yi dãy số lượng biến của tiêu thức kết quả, ai (i =0,n) tức
(a0, a1, a2,…, an) là các tham số xác định vị trí, chiều hướng, dáng điệu của
phương trình tương quan bội ( y x ). Phương trình tương quan bội tuyến tính có
dạng:
y x = a0+a1 +a2 + …..+an xn

(1-22)

Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất có hệ phương trình chuẩn sau :
∑ y = na0 + a1 ∑ x1 + a2 ∑x2 +….an∑xn

(1-23)

∑x1 y = a0 ∑x1 + a1∑ x21 + a2 ∑x1.x2 + …an ∑x1.xn
P

P

∑x2 y = a0 ∑x2 + a1∑x1.x2 + a2∑ x22 + …an ∑x2.xn
P

P

………
∑xn y = a0 ∑xn + a1 ∑x1.xn + a2∑ x2.xn + …+ an ∑x2.xn 2
P

P

Có thể dùng phương pháp thế hoặc ma trận để giải hệ phương trình.
* Hệ số tương quan bội:

∑ ( y y)
∑ ( y − y)

2

R=

x

2

(1-24)

i

* Hệ số tương quan bội có những đặc điểm sau:
- Dao động trong khoảng [0,1].
- Nếu R = 0 thì khơng có mối quan hệ tương quan.

Dự báo nhu cầu điện và ứng dụng DSM vào quản lý, điều hòa nhu cầu điện tại Thành phố HCM giai đoạn 2007-2015
Học viên: Nguyễn Đức Phú