Nghiên cứu mô hình dự báo nhu cầu điện năng dài hạn của Việt Nam sử dụng mạng nơron nhân tạo

0

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
------------------------------------

ĐỒN VĂN BÌNH

NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
DÀI HẠN CỦA VIỆT NAM SỬ DỤNG MẠNG NEURON
NHÂN TẠO

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
------------------------------------

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

ĐỒN VĂN BÌNH

Hà Nội – 2011


1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
------------------------------------

ĐỒN VĂN BÌNH

NGHIÊN CỨU MƠ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
DÀI HẠN CỦA VIỆT NAM SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON
NHÂN TẠO

Chuyên ngành: Kinh tế công nghiệp
Mã số:
62.31.09.01

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC
1. PGS.TS Bùi Huy Phùng
2. TS. Phạm Thu Hà

Hà Nội – 2011


2

Lời cam đoan
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tơi. Các số liệu đƣợc
trích dẫn có nguồn gốc. Các kết quả nghiên cứu của luận án là trung thực và chƣa từng
đƣợc ai công bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.
Tác giả luận án

Đồn Văn Bình

Lời cảm ơn
Nhân dịp hồn thành luận án, nghiên cứu sinh xin đƣợc trân trọng bày tỏ lòng
biết ơn tới các Thầy, Cô hƣớng dẫn: PGS.TS Bùi Huy Phùng, TS. Phạm Thu Hà.

Nghiên cứu sinh xin đƣợc trân trọng bày tỏ lịng biết ơn tới các Thày, Cơ trong
bộ môn Kinh tế năng lƣợng, Khoa Kinh tế và quản lý, Viện Đào tạo sau đại học,
trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội và Viện Khoa học năng lƣợng, nơi nghiên cứu sinh
thực hiện luận án.
Nghiên cứu sinh xin đƣợc bày tỏ lòng biết ơn tới Bố, Mẹ, Vợ và các con, các
bạn bè, đồng nghiệp đã động viên, khuyến khích nghiên cứu sinh trong suốt thời gian
thực hiện luận án.
Mặc dù đã đƣợc các Thày, Cơ tận tình hƣớng dẫn và nghiên cứu sinh đã cố
gắng trong học tập và nghiên cứu, song luận án vẫn không tránh khỏi những thiếu sót.
Nghiên cứu sinh mong nhận đƣợc sự góp ý của các Thầy, Cô và ngƣời đọc qua địa chỉ
email: ; Mobil: 0913564741.
Trân trọng!


3

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ........................................................................................................................ 17
CHƢƠNG 1 .................................................................................................................... 23
TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG........ 23
1.1. Phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng sử dụng các mơ hình kinh tế lƣợng (KTL)
......................................................................................................................................... 24
1.1.1. Phƣơng pháp luận của các mơ hình kinh tế lƣợng dự báo nhu cầu điện năng 24
1.1.2. Ứng dụng phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng sử dụng mơ hình KTL .... 26
1.2. Phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng sử dụng mơ hình phân tích kinh tế - kỹ
thuật (KT-KT) ................................................................................................................. 27
1.2.1. Phƣơng pháp luận của mơ hình phân tích KT-KT dự báo nhu cầu điện ......... 27
1.2.2. Ứng dụng phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng sử dụng mơ hình phân tích
KT-KT ......................................................................................................................... 32
1.3. Phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng sử dụng mạng neuron nhân tạo .............. 33

1.4. Một số phƣơng pháp khác dự báo nhu cầu điện năng ............................................ 39
1.4.1. Phƣơng pháp so sánh đối chiếu ....................................................................... 39
1.4.2.

Phƣơng pháp chuyên gia .............................................................................. 40

1.4.3. Phƣơng pháp ngoại suy dự báo nhu cầu điện năng.......................................... 40
1.5. Nhận xét chung và định hƣớng nghiên cứu ........................................................... 42
1.5.1. Nhận xét về các mơ hình KTL dự báo nhu cầu điện năng .............................. 42
1.5.2. Nhận xét về các mô hình phân tích KT-KT dự báo nhu cầu điện năng ......... 43
1.5.3. Nhận xét về mơ hình sử dụng mạng neuron nhân tạo dự báo nhu cầu điện
năng và hƣớng nghiên cứu.......................................................................................... 44
1.6 Kết luận chƣơng 1..................................................................................................... 45
CHƢƠNG 2 .................................................................................................................... 48
CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA MƠ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG DÀI HẠN
SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO................................................................... 48


4

2.1. Giới thiệu chung về mạng nơron nhân tạo .............................................................. 48
2.1.1. Não và nơron sinh học ...................................................................................... 48
2.1.2. Vài nét về sự phát triển của mạng nơ-ron nhân tạo ........................................ 49
2.1.3. Nơ ron nhân tạo ................................................................................................ 51
2.1.4. Cấu trúc của ANN và thuộc tính của nó .......................................................... 52
2.1.5. Những ƣu điểm của ANN và phạm vi ứng dụng ............................................. 61
2.2. Cơ sở phƣơng pháp luận của mơ hình dự báo nhu cầu điện năng sử dụng ANN .. 63
2.2.1. Sự tƣơng đồng giữa mơ hình hồi quy tuyến tính và ANN trong bài toán dự
báo nhu cầu điện năng ................................................................................................ 63
2.2.2. Sự khác biệt giữa mơ hình hồi quy tuyến tính và ANN trong bài tốn dự báo

nhu cầu điện năng ....................................................................................................... 67
2.2.3. Mơ tả bài tốn dự báo nhu cầu điện năng sử dụng ANN................................. 71
2.3 Kết luận chƣơng 2..................................................................................................... 74
CHƢƠNG 3 .................................................................................................................... 76
XÂY DỰNG MƠ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG DÀI HẠN CỦA VIỆT
NAM SỬ DỤNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO....................................................... 76
3.1. Chọn mơ hình dự báo nhu cầu điện ........................................................................ 76
3.2. Thiết kế mẫu ............................................................................................................ 77
3.2.1. Kích thƣớc mẫu................................................................................................. 77
3.2.2. Chia tập mẫu thành các tập phát triển mơ hình và kiểm tra mơ hình .............. 77
3.2.3. Sắp xếp mẫu ...................................................................................................... 78
3.3. Chọn biến ................................................................................................................. 78
3.3.1. Biến tổng sản phẩm quốc gia (GNP) ................................................................ 80
3.3.2. Biến tổng sản phẩm nội địa hay GDP .............................................................. 81
3.3.3. Biến dân số trung bình (POP)........................................................................... 81
3.3.4. Biến tổng số hộ gia đình (HHs) ........................................................................ 81


5

3.3.5. Biến chỉ số điện khí hóa (IE) ............................................................................ 82
3.3.6. Biến giá trị sản xuất công nghiệp (IPs) ............................................................ 82
3.3.7. Biến chỉ số giá tiêu dùng (CPI) ........................................................................ 83
3.3.8. Biến giá bán điện bình quân Pe ........................................................................ 83
3.3.9. Biến ra dự báo là nhu cầu điện Q e. ................................................................... 84
3.4. Biểu diễn biến .......................................................................................................... 84
3.5. Xây dựng mơ hình ................................................................................................... 84
3.5.1. Xây dựng cấu trúc mạng ................................................................................... 84
3.5.2. Hàm kích hoạt ................................................................................................... 87
3.5.3. Lựa chọn giải thuật học và các tham số học .................................................... 88

3.5.4. Luyện mạng ...................................................................................................... 91
3.5.5. Chƣơng trình máy tính sử dụng trong mơ hình dự báo nhu cầu điện năng bằng
ANN .......................................................................................................................... 105
3.5.6. Kiểm định mô hình ......................................................................................... 107
3.5.7. Kiểm tra mơ hình ............................................................................................ 107
3.6. Kết luận chƣơng 3 ................................................................................................. 108
CHƢƠNG 4 .................................................................................................................. 111
ÁP DỤNG MÔ HÌNH SỬ DỤNG MẠNG NƠ RON ĐỂ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN
NĂNG CỦA VIỆT NAM GIAI ĐOẠN ĐẾN NĂM 2020 ......................................... 111
4.1. Giới thiệu chƣơng trình máy tính .......................................................................... 111
4.1.1. Cấu trúc phần mềm (chƣơng trình máy tính) ................................................. 111
4.1.2. Các giao diện của chƣơng trình ...................................................................... 111
4.2. Dữ liệu đầu vào mạng dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2011-2020 .............. 114
4.2.1. Các kịch bản phát triển kinh tế - xã hội Việt Nam giai đoạn 2011-2020 ...... 114
4.2.2. Xây dựng bộ dữ liệu dự báo theo ba kịch bản phát triển kinh tế xã hội ....... 119
4.3. Kết quả dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2011-2015–2020. .......................... 125


6

4.3.1. Kết quả dự báo theo mơ hình EDF-ANN ...................................................... 125
4.3.2. Kết quả dự báo nhu cầu điện năng Việt Nam giai đoạn 2011 – 2020 theo mơ
hình Simple E ............................................................................................................ 129
4.3.3. So sánh, nhận xét kết quả dự báo của hai mơ hình EDF-ANN và SimpleE . 132
4.4. Kết luận chƣơng 4 ................................................................................................. 138
KẾT LUẬN ................................................................................................................... 140
CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN ............................................. 143
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................ 144
Tiếng Việt ..................................................................................................................... 144
Tiếng Anh ..................................................................................................................... 147

Tài liệu tải xuống từ mạng Internet .............................................................................. 152
PHỤ LỤC 1................................................................................................................... 155
MÃ NGUỒN THAM KHẢO CỦA MƠ HÌNH EDF-ANN ....................................... 155
PHỤ LỤC 2................................................................................................................... 185
SỬ DỤNG CHƢƠNG TRÌNH EDF-ANN .................................................................. 185
PHỤ LỤC 3................................................................................................................... 190
MỘT SỐ GIAO DIỆN KẾT QUẢ CỦA MƠ HÌNH EDF-ANN................................ 190
PHỤ LỤC 4................................................................................................................... 192
KẾT QUẢ TÍNH TỐN LỰA .................................................................................... 192
CHỌN SỐ NÚT ẨN CỦA MƠ HÌNH EDF-ANN...................................................... 192
PHỤ LỤC 5................................................................................................................... 197
KẾT QUẢ HỌC VÀ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH EDF-ANN ........................................ 197
PHỤ LỤC 6................................................................................................................... 201
TẬP TRỌNG SỐ CỦA MƠ HÌNH EDF-ANN ........................................................... 201


7

Danh mục các ký hiệu và từ viết tắt

α:

Hệ số đàn hồi thu nhập của nhu cầu năng lƣợng

β:

Hệ số đàn hồi giá năng lƣợng

 jq

Gradient sai lệch đầu ra tại nút j của tầng q

j

Gradient sai lệch đầu ra tại nút j của tầng ra

Qe%

Suất tăng tƣơng đối điện năng

GDP%

Suất tăng tƣơng đối GDP

λ

Hệ số hình dạng của hàm sigmoid

ω

Hệ số hình dạng của hàm hyperbolic

γ

Suất tăng phụ tải trung bình hàng năm

γi

Tỷ lệ tăng phụ tải năm thứ i so với năm trƣớc

ω

Hệ số hình dáng của hàm hyperbolic

η

Hệ số học hay tốc độ học

μ

Hệ số quán tính

θk

Ngƣỡng kích hoạt của hàm hoạt hóa

Qe

Tăng trƣởng trung bình điện năng trong giai đoạn xét

GDP

Tăng trƣởng trung bình thu nhập trong giai đoạn xét
Độ biến thiên sai số
Đạo hàm riêng của vector e

W

Sự thay đổi giá trị trọng số

W jiq

Độ điều chỉnh của trọng số

∆η

Sự điều chỉnh hệ số học sau mỗi bƣớc tính tốn (hay sau mỗi bƣớc học)

∆Err

Mức độ biến thiên của hàm lỗi sau mỗi bƣớc học


8

A1

Vector cột chứa m phần tử, mỗi phần tử là một giá trị đầu vào của 1 nút
trong cùng 1 lớp của mạng nơ ron.

A2

Ma trận cột đầu ra của lớp ẩn đối với mạng chỉ có một lớp ẩn

a

Hệ số của phƣơng trình, Mức hoạt động của nơ ron trong các công thức
từ 2.9 đến 2.20,

ANN:

Mạng nơ ron nhân tạo (Artifical Neural Networks)

ARDL:

Tự hồi quy có trễ (AutoRegressive Distributed Lag (ARDL))

b

Hệ số của phƣơng trình

BP:

Lan truyền ngƣợc (Back propagation)

c

Hệ số của phƣơng trình

C

Hệ số C = (1+ γ)

CIEM

Viện Nghiên cứu quản lý kinh tế Trung ƣơng

Cosh(y)

Hàm Coshyperpol

CPI

Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index)

e

Sai số, Cơ số lôgarit tự nhiên

EC:

Hiệu chỉnh sai số (Error Correction )

EDF-ANN

Phần mềm (chƣơng trình) dự báo nhu cầu điện sử dụng kỹ thuật ANN
(Electricity Demand Forecasting by ANN Model)

Err

Hàm lỗi của mạng nơ ron

ESCAP:

Tổ chức phát triển kinh tế xã hội chấu Á Thái Bình Dƣơng (Economic
and social development in Asia and the Pacific)

ETB :

Energy Toolbox

EVN

Tập đoàn điện lực Việt Nam

f1(x)

Hàm ngƣỡng

f2(x)

Hàm bậc nhất bị chặn

f3(x)

Hàm sigmoidal


9

f4(x)

Hàm hyperbolic

f5(x)

Hàm Gaussian

f(.)

Hàm hoạt hóa

F

Ma trận đƣờng chéo chứa các giá trị hàm hoạt hóa của các neuron lớp
ẩn đầu tiên

f‟(.)

Đạo hàm của hàm hoạt hóa

G

Ma trận đƣờng chéo chứa các hàm hoạt hóa của lớp đầu ra

g(.)

Hàm hoạt hóa lớp ra

GA:

Giải thuật di truyền (Genetic Algorithms)

GDP

Tổng sản phẩm quốc nội (Gross of Domestic Production )

GNP

Tổng sản phẩm quốc gia (Gross of National Production)

Hi

Tổng các khách hàng của dịch vụ năng lƣợng i

HHs

Tổng số hộ gia đình (Households)

Ii

Cƣờng độ năng lƣợng đối với dịch vụ năng lƣợng i

i

Chỉ số chỉ nơ ron thứ i

IE

Chỉ số điện khí hóa (Index of Electrification)

IPs

Giá trị sản xuất công nghiệp (Industrial production)

IC:

Biến thu nhập của ngƣời tiêu dùng

j

Chỉ số chỉ nơ ron thứ j

k

Vòng lặp thứ k trong quá trình luyện mạng

Ki

Số lƣợng dịch vụ năng lƣợng i

KT-KT:

Kinh tế - kỹ thuật

KTL:

Kinh tế lƣợng

LMS:

Quy tắc huấn luyện bình phƣơng nhỏ nhất

LR:

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression )


10

m

số nơ ron trong 1 tầng

MAED :

Model for Analysis of the Energy Demand

MEDEE:

Modele D‟evolution de la Demande d‟Energie

Mi

Phạm vi sử dụng của dịch vụ năng lƣợng i

n

Số các cung liên kết (hay số các trọng số) của mạng nơ ron

NCS

Nghiên cứu sinh

NERC:

Hội đồng cung cấp điện Bắc Mỹ (North American Electric Reliability
Council )

netj

Tổng hợp các tín hiệu đầu vào đối với nơ ron j

NI :

Thu nhập quốc gia (National Income)

Oi

Đầu ra tính tốn của mạng nơ ron

O1

Véc tơ đầu ra của lớp ẩn

O2

Đầu ra của mạng

O qj

Mức tích cực của một nút ẩn

p

Số cặp dữ liệu mẫu đầu vào và đầu ra của mạng nơ ron

PAC

Phƣơng án cao

PACS

Phƣơng án cơ sở

PAT

Phƣơng án thấp

Pc

Giá của các hàng hoá bổ sung

Pe

Giá bán điện bình quân (Price of electricity)

POP

Dân số trung bình (Population)

PS

Giá của các hàng hoá thay thế

Qe

Nhu cầu điện năng năm

Qeo

Nhu cầu điện năng năm cơ sở t0

s

Chỉ số số cặp dữ liệu mẫu thứ s


11

Si

Số khách hàng thích ứng với dịch vụ năng lƣợng i

Sinh(y)

Hàm Sinhyperpol

t

Thời gian

t0

Năm cơ sở

Tanh(y)

Hàm tanghyperpol

TCTK:

Tổng cục thống kê

TSĐV:

Tổng sơ đồ V (Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2001 –
2010 có xét triển vọng đến năm 2020)

TSĐVI:

Tổng sơ đồ VI (Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2006 –
2015 có xét triển vọng đến năm 2025)

TSĐVII:

Tổng sơ đồ VII (Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2011
– 2020 có xét triển vọng đến năm 2030)

UNDP:

Chƣơng trình phát triển Liên hiệp quốc (United Nations Development
Program )

Vdf

Giá trị xác định nhân tố điều khiển nhu cầu điện năng

xi

Các biến độc lập (các nhân tố ảnh hƣởng đến nhu cầu điện năng), đầu
vào nơ ron

y

Biến phụ thuộc, Đầu ra mong muốn của mạng nơ ron

Z

Hệ số phản ánh việc đánh giá xu thế tiêu thụ năng lƣợng đối với từng
loại nhu cầu

W

Ma trận trọng số của mạng nơ ron

Wji

Các trọng số trong cung liên kết nút i tới nút j

W jiq (t )

Trọng số từ nút i đến nút j của tầng q tại thời điểm t


12
Danh mục các bảng

Bảng 1.1. So sánh sai số dự báo giữa các mơ hình do Hsiao-Tien Pao thực

Trang

35

hiện
Bảng 3.1. Dữ liệu mẫu của mơ hình dự báo nhu cầu điện năng Việt Nam

91

sử dụng ANN
Bảng 3.2. Dự báo nhu cầu điện năm 2009-2010 theo mơ hình ANN và giá

108

trị thực
Bảng 4.1. Dự báo phát triển kinh tế Việt Nam đến năm 2020 – kịch bản

116

cao
Bảng 4.2. Dự báo phát triển kinh tế Việt Nam đến năm 2020 – kịch bản cơ

117

sở
Bảng 4.3. Dự báo phát triển kinh tế Việt Nam đến năm 2020 – kịch bản

119

thấp

Bảng 4.4. Kết quả dự báo GTSX CN giai đoạn 2011 – 2020

122

Bảng 4.5. Dữ liệu đầu vào dự báo của mơ hình EDF-ANN (Phƣơng án

124

cao)
Bảng 4.6. Dữ liệu đầu vào dự báo của mơ hình EDF-ANN (Phƣơng án

124

thấp)
Bảng 4.7. Dữ liệu đầu vào dự báo của mơ hình EDF-ANN (Phƣơng án cơ

125

sở)
Bảng 4.8. Kết quả dự báo nhu cầu điện năng của Việt Nam giai đoạn từ

128

năm 2011 đến năm 2020 bằng mô hình EDF-ANN theo ba kịch
bản phát triển kinh tế
Bảng 4.9. Kết quả dự báo nhu cầu điện năng của Việt Nam giai đoạn từ

132

năm 2011 đến năm 2020 bằng mô hình SimpleE theo ba kịch

bản phát triển kinh tế
Bảng 4.10. So sánh kết quả dự báo của hai mơ hình EDF-ANN và
SimpleE

133


13
Danh mục các bảng

Bảng 4.11 So sánh sai số dự báo giữa hai mơ hình EDF-ANN và SimpleE

Trang

136

theo ba trƣờng hợp dự tính điện thƣơng phẩm năm 2011
Bảng P4.1 Kết quả tính sai số học và sai số kiểm định với mạng 8 nút ẩn

193

và mạng 9 nút ẩn của mơ hình EDF-ANN
Bảng P4.2 Kết quả tính sai số học và sai số kiểm định với mạng 10 nút ẩn

194

của mơ hình EDF-ANN
Bảng P5. Kết quả học và kiểm định mơ hình EDF-ANN

198

Bảng P6. Tập trọng số của mơ hình EDF-ANN

202


14

Danh mục các hình vẽ

Trang

Hình 1.1. Sơ đồ phả hệ các phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng

23

Hình 1.2 Cấu trúc mơ hình MAED

30

Hình 2.1. Hình ảnh của tế bào nơ ron trong não ngƣời

48

Hình 2.2. Nơron nhân tạo

51

Hình 2.3. Mơ hình ANN đa lớp chuyền thẳng

53

Hình 2.4 Sơ đồ nơron đơn

56

Hình 2.5. Sơ đồ kết hợp GA và giải thuật BP

61

Hình 2.6. Mơ hình ADALINE tối giản

65

Hình 2.7 . Perceptron với hàm hoạt hóa Sigmoid

68

Hình 2.8 . Sơ đồ Perceptron đa mức

70

Hình 2.9. Mơ hình ANN giải bài tốn dự báo nhu cầu điện năng

73

Hình 3.1. Cấu trúc mạng neuron nhân tạo dự báo nhu cầu điện Việt Nam

87

Hình 3.2 Lƣu đồ thuật tốn sửa trọng số bằng BP

94

Hình 3.3 Lƣu đồ tổng quát của chƣơng trình

95

Hình 3.4 Lƣu đồ học bằng GA

98

Hình 3.5 Lƣu đồ thuật tốn tính độ thích nghi

101

Hình 3.6 Lƣu đồ thuật tốn học bằng BP

104

Hình 3.7. Đồ thị kết quả kiểm tra mơ hình dự báo năm 2009 – 2010

108

Hình 4.1. Giao diện chính của chƣơng trình EDF-ANN

111

Hình 4.2. Tùy chọn cấu trúc mạng

112


15

Danh mục các hình vẽ

Trang

Hình 4.3. Tùy chọn hàm hoạt hóa

113

Hình 4.4. Tùy chọn giải thuật học

113

Hình 4.5. Các tham số của GA

114

Hình 4.6. Các tham số của BP

114

Hình 4.7. Biểu đồ giá trị sản xuất công nghiệp giai đoạn 1995 - 2010

121

Hình 4.8. Kết quả huấn luyện mạng ban đầu bằng giải thuật GA của mơ

126

hình EDF-ANN
Hình 4.9. Kết quả huấn luyện mạng bằng giải thuật GA kết hợp BP của mơ

126

hình EDF-ANN
Hình 4.10. Kết quả dự báo nhu cầu điện giai đoạn 2011 - 2020 theo

127

phƣơng án cơ sở của mơ hình EDF-ANN
Hình 4.11. Kết quả dự báo nhu cầu điện giai đoạn 2011 - 2020 theo

127

phƣơng án cao của mơ hình EDF-ANN
Hình 4.12. Kết quả dự báo nhu cầu điện giai đoạn 2011 - 2020 theo

128

phƣơng án thấp của mơ hình EDF-ANN
Hình 4.13. Kết quả dự báo nhu cầu điện theo mơ hình EDF-ANN giai đoạn

129

2011 - 2020 theo ba phƣơng án
Hình 4.14. Kết quả dự báo của hai mơ hình EDF-ANN và SimpleE

133

theo ba phƣơng án
Hình 4.15. Kết quả dự báo của hai mơ hình EDF-ANN và SimpleE;

134

phƣơng án cao
Hình 4.16. Kết quả dự báo của hai mơ hình EDF-ANN và SimpleE;

134

phƣơng án cơ sở
Hình 4.17. Kết quả dự báo của hai mơ hình EDF-ANN và SimpleE;

135

phƣơng án thấp
Hình P2.1. Giao diện khởi động chƣơng trình EDF-ANN

186


16

Danh mục các hình vẽ

Trang

Hình P2.2. Giao diện xây dựng cấu trúc mạng của EDF-ANN

187

Hình P2.3. Giao diện hiệu chỉnh số lớp ẩn và số nút ẩn của EDF-ANN

187

Hình P2.4. Giao diện nhập dữ liệu huấn luyện vào chƣơng trình

188

Hình P2.5. Giao diện nhập dữ liệu dự báo

189

Hình P3.1. Kết quả dự báo theo phƣơng án cơ sở của mô hình EDF-ANN

191

Hình P3.2. Kết quả dự báo theo phƣơng án cao của mơ hình EDF-ANN

191

Hình P3.3. Kết quả dự báo theo phƣơng án thấp của mơ hình EDF-ANN

191

Hình P4.1 Đồ thị biểu diễn sai số học và sai số kiểm định với mạng 8 nút

195

ẩn của mơ hình EDF-ANN
Hình P4.2 Đồ thị biểu diễn sai số học và sai số kiểm định với mạng 9 nút

195

ẩn của mơ hình EDF-ANN
Hình P4.3 Đồ thị biểu diễn sai số học và sai số kiểm định với mạng 10 nút
ẩn của mơ hình EDF-ANN

196


17

MỞ ĐẦU
Cung cấp năng lƣợng, đặc biệt là điện năng một cách đầy đủ và tin cậy là hoạt
động quan trọng của mọi quốc gia vì nó có liên quan chặt chẽ đến hầu hết các ngành
kinh tế quốc dân, cũng nhƣ đến nhiều mặt của đời sống kinh tế - xã hội. Vì vậy, cơng
tác dự báo nhu cầu điện năng có tầm quan trọng khơng những đối với ngành điện mà
còn đối với cả nền kinh tế.
Năng lực dự báo với độ chính xác cao là cơ sở để ra các quyết định của nhiều
quá trình lập kế hoạch, quy hoạch, xây dựng chiến lƣợc, chính sách phát triển của
ngành. Dự báo sai lệch quá nhiều về khả năng cung cấp hoặc về nhu cầu điện năng sẽ
dẫn đến hậu quả không tốt cho nền kinh tế. Nếu chúng ta dự báo nhu cầu điện năng
quá thừa so với yêu cầu sử dụng thì hậu quả là phải huy động nguồn lớn hơn mức cần
thiết dẫn đến tăng vốn đầu tƣ và có thể làm cho tổn thất năng lƣợng tăng lên. Ngƣợc
lại nếu dự báo nhu cầu điện năng quá thấp so với yêu cầu thì sẽ không đáp ứng đƣợc
năng lƣợng cho các hộ tiêu thụ điện và làm thiệt hại cho nền kinh tế quốc dân.

Dự báo nhu cầu điện năng đƣợc phân theo thời gian, dự báo ngắn hạn khoảng 1
vài tháng đến 1 hoặc 2 năm, dự báo trung hạn khoảng từ 3 đến 5 năm và dự báo dài
hạn khoảng từ trên 5 đến 10 năm và dài hơn nữa. Dự báo nhu cầu điện ngắn hạn giúp
chúng ta lập các kế hoạch sửa chữa, bảo dƣỡng và điều chỉnh tiến độ xây lắp các cơng
trình điện trong ngắn hạn và có yêu cầu sai số dự báo nhỏ hơn 5%. Dự báo trung và
dài hạn giúp chúng ta biết nhu cầu điện trong tƣơng lai và thực hiện những hoạt động
cần thiết nhƣ xây dựng thêm các nhà máy phát điện và hệ thống lƣới truyền tải, lƣới
phân phối để đáp ứng nhu cầu điện cho phát triển kinh tế - xã hội của đất nƣớc cũng
nhƣ nâng cao đời sống nhân dân. Dự báo trung và dài hạn chấp nhận sai số dự báo từ
5% đến 10%.
Năng lực dự báo chính xác của các mơ hình phụ thuộc nhiều vào các phƣơng
pháp dự báo mà chúng ta áp dụng và tập dữ liệu liên quan mà chúng ta có thể thu thập
đƣợc. Vì vậy, chúng ta ln ln cố gắng để tìm ra các phƣơng pháp dự báo có độ
chính xác cao phù hợp với các điều kiện thu thập dữ liệu thực tế. Vài thập kỷ lại đây,
một số phƣơng pháp dự báo đã đƣợc phát triển để dự báo nhu cầu điện năng. Phƣơng
pháp sử dụng các mô hình kinh tế lƣợng và phƣơng pháp phân tích kinh tế - kỹ thuật là
hai phƣơng pháp đang đƣợc sử dụng rộng rãi để dự báo nhu cầu điện năng.


18

Các mơ hình kinh tế lƣợng dựa trên mối liên hệ giữa các nhân tố kinh tế nhƣ giá
điện, giá các hàng hóa thay thế nhƣ gas, xăng, dầu…, giá các hàng hóa bổ sung nhƣ
giá của các thiết bị sử dụng điện, thu nhập của ngƣời tiêu dùng và các nhân tố kinh tế
khác với nhu cầu tiêu thụ điện. Các phƣơng pháp đàn hồi, ngoại suy, hồi quy là các
phƣơng pháp thƣờng đƣợc sử dụng trong các mô hình kinh tế lƣợng để dự báo nhu cầu
điện. Các mơ hình tuyến tính truyền thống nhƣ mơ hình tự hồi quy (AR) và mơ hình tự
hồi quy dịch chuyển trung bình (ARMA) đã đƣợc sử dụng trong dự báo theo chuỗi
thời gian. Những mơ hình này dễ thực hiện, nhƣng có những hạn chế để cải thiện độ
chính xác của dự báo do những mơ hình này đƣợc xây dựng trên những quan hệ tuyến

tính của dữ liệu, và yêu cầu những dữ liệu mẫu chính xác, trong khi mối quan hệ giữa
nhu cầu điện với các nhân tố kinh tế hầu hết là quan hệ phi tuyến.
Các mô hình dựa trên cách tiếp cận phân tích kinh tế - kỹ thuật, đƣợc dự báo
dựa trên số lƣợng các thiết bị đƣợc khách hàng sử dụng, quy mô hộ tiêu thụ điện, tuổi
thọ thiết bị, những sự thay đổi công nghệ, phản ứng của khách hàng và phát triển dân
số. Các mơ hình này tuy có ƣu điểm là thể hiện sát thực hoạt động của hệ thống năng
lƣợng nhƣng thƣờng bị ảnh hƣởng mạnh bởi số lƣợng và chất lƣợng dữ liệu kinh tế kỹ thuật, cần nhiều thông tin về khách hàng và thiết bị của họ. Vấn đề này trở thành
một khó khăn, nhất là trong điều kiện nƣớc ta thiếu số liệu thống kê, số liệu thiếu
chính xác. Trong q trình tính tốn phải sử dụng nhiều số liệu đánh giá hoặc thống kê
nhƣng chƣa đủ chính xác. Điều đó làm ảnh hƣởng tới tính chính xác của mơ hình dự
báo.
Gần đây, một trong những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, một ngành khoa học
nhằm mơ phỏng bằng máy tính về hành vi thơng minh của con ngƣời là mạng nơ ron
nhân tạo (Artifical Neuron Networks - ANN) đã đƣợc ứng dụng trong nhiều bài toán
nhận dạng, điều khiển và bài toán dự báo. Khi cho một tập mẫu dữ liệu theo thời gian,
mạng nơ ron nhân tạo sử dụng giải thuật lan truyền ngƣợc có thể dự báo các giá trị của
mẫu đó trong tƣơng lai. Mạng nơ ron có khả năng chiết xuất thông tin từ những dữ liệu
phức tạp nhằm phát hiện ra những xu hƣớng không quan sát đƣợc bằng mắt thƣờng
hoặc bằng một số các kỹ thuật máy tính khác. Đã có một số tác giả nghiên cứu sử dụng
mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo nhu cầu điện ngắn và dài hạn ở các nƣớc nhƣ
Saudi Arabia, Nhật Bản, Thái Lan, Đài Loan, Canada, Hy Lạp v.v…


19

Tại Việt Nam, những năm qua đã sử dụng các mơ hình kinh tế lƣợng và mơ
hình phân tích kinh tế kỹ thuật để dự báo nhu cầu điện phục vụ công tác lập quy hoạch
phát triển điện lực quốc gia. Tuy vậy, do các mơ hình trên đều địi hỏi nhiều dữ liệu
chi tiết trong khi điều kiện nƣớc ta thiếu số liệu thống kê, số liệu thiếu chính xác, kết
quả thu đƣợc còn hạn chế.

Một số nghiên cứu theo cách tiếp cận mơ hình dự báo nhu cầu điện sử dụng
mạng nơ ron nhân tạo ở nƣớc ta đã xuất hiện và chủ yếu tập trung vào bài tốn dự báo
nhu cầu phụ tải (cơng suất) ngắn hạn do dữ liệu quá khứ để huấn luyện mạng nhiều
(dữ liệu theo giờ, ngày, tháng, năm trong quá khứ) so với dữ liệu cần dự báo (1 giờ
hoặc 24 giờ tiếp theo) và đáp ứng đƣợc yêu cầu tốc độ dự báo nhanh, có khả năng áp
dụng trong thời gian thực, phục vụ cho công tác điều độ, vận hành hệ thống điện.Các
nghiên cứu dự báo ngắn hạn nói trên đều cho kết luận sai số dự báo thấp hơn các mơ
hình dùng phƣơng pháp thống kê truyền thống.
Nghiên cứu gần 20 cơng trình đại diện đã cơng bố của các tác giả ngoài nƣớc sử
dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo nhu cầu điện dài hạn cho thấy có thể khai
thác những ƣu điểm về khả năng của các quá trình xử lý song song và phân tán, khả
năng dung thứ lỗi và nhất là khả năng xử lý các quá trình phi tuyến của mạng nơ ron
nhân tạo để giải quyết bài toán dự báo nhu cầu điện dài hạn. Dự báo nhu cầu điện dùng
mạng nơ ron có thể làm tăng độ chính xác dự báo so với các phƣơng pháp thống kê
truyền thống trong điều kiện những dữ liệu mẫu khơng hồn tồn chính xác tuyệt đối,
do nó có khả năng ánh xạ những quan hệ phi tuyến của dữ liệu là quan hệ của nhu cầu
điện với các nhân tố kinh tế xã hội liên quan. Cũng vì lý do trên mà khi dùng mạng nơ
ron để dự báo, chúng ta không cần phải tuyến tính hóa dữ liệu nhƣ khi sử dụng phƣơng
pháp hồi quy tuyến tính truyền thống. Ngồi ra, sử dụng mạng nơ ron cịn có một số
ƣu điểm so với các phƣơng pháp thống kê truyền thống là: Không phải tính tốn các
biến trễ để xác định các biến vào cho dự báo. Không mất nhiều công sức phân tích và
tính tốn các tham số đầu vào nhƣ trong trƣờng hợp mơ hình hồi quy để dự báo.
Ở Việt Nam hiện nay chƣa có cơng trình nghiên cứu nào đề cập đến sử dụng
mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo nhu cầu điện năng dài hạn. Bởi vậy hƣớng nghiên
cứu này cần đƣợc bổ sung, phát triển. Một số nội dung theo hƣớng nghiên cứu phát
triển, hoàn thiện mơ hình dự báo này đƣợc đề cập trong luận án.


20

1. Mục đích nghiên cứu của luận án
Nghiên cứu xây dựng mơ hình dự báo nhu cầu điện năng dài hạn của Việt Nam
sử dụng mạng nơ ron nhân tạo;
2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu của luận án là phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng dài
hạn sử dụng mạng nơ ron nhân tạo.
Phạm vi nghiên cứu là dự báo nhu cầu điện năng dài hạn cho Việt Nam.
3. Phƣơng pháp nghiên cứu
- Phƣơng pháp thống kê – phân tích để đánh giá một số phƣơng pháp dự báo
nhu cầu điện đã có và xây dựng dữ liệu phục vụ nghiên cứu, xem xét các mơ
hình dự báo nhu cầu điện năng;
- Phƣơng pháp mơ hình hố tốn học
- Sử dụng các cơng cụ phần mềm tính tốn hiện đại để xây dựng mơ hình dự
báo nhu cầu điện năng dài hạn cho Việt Nam.
4. Nội dung nghiên cứu của luận án
- Tổng quan về các mơ hình dự báo nhu cầu điện hiện đang đƣợc sử dụng phổ
biến và đề xuất hƣớng nghiên cứu của luận án.
- Nghiên cứu cơ sở lý thuyết và thực tiễn của mơ hình dự báo nhu cầu điện sử
dụng mạng nơ ron nhân tạo do NCS đề xuất.
- Xây dựng mơ hình dự báo nhu cầu điện năng dài hạn của Việt Nam sử dụng
mạng nơ ron nhân tạo.
- Thu thập, xử lý và tổng hợp tập dữ liệu liên quan đến bài toán dự báo nhu cầu
điện năng của Việt Nam.
- Áp dụng mơ hình dự báo sử dụng mạng nơ ron nhân tạo để dự báo nhu cầu
điện của Việt Nam giai đoạn 2011 – 2015 - 2020.
- Phân tích kết quả dự báo.
- Kết luận và kiến nghị
5. Đóng góp của luận án

21

Luận án tiến hành phân tích và hệ thống hóa một số phƣơng pháp cơ bản dự báo
nhu cầu điện năng đang đƣợc sử dụng phổ biến hiện nay trên thế giới và tại Việt Nam;
Luận án đã lần đầu tiên tại Việt Nam, đề xuất và xây dựng đƣợc mơ hình dự
báo nhu cầu điện năng dài hạn sử dụng mạng nơ ron nhân tạo phù hợp với điều kiện
của Việt Nam về phƣơng diện: (i) khả năng thu thập dữ liệu và (ii) các nhân tố kinh tế
- xã hội, kỹ thuật có ảnh hƣởng nhất đến nhu cầu tiêu thụ điện năng.
Luận án đã thu thập, xử lý và xây dựng đƣợc bộ dữ liệu về các yếu tố kinh tế,
kỹ thuật phục vụ cho bài toán dự báo nhu cầu điện năng cho Việt Nam, gồm bộ dữ liệu
từ năm 1995 đến năm 2010, và tính toán bộ dữ liệu những yếu tố này cho giai đoạn
đến năm 2020;
Trên cơ sở mơ hình đề xuất và ứng dụng phần mềm tính tốn theo giải thuật di
truyền (GA) kết hợp với giải thuật lan truyền ngƣợc sai số (BP), luận án đã tính tốn
dự báo nhu cầu điện năng của Việt Nam giai đoạn 2011 – 2015 – 2020 theo ba phƣơng
án phát triển kinh tế: cao; cơ sở và thấp; Kết quả dự báo từ mô hình phù hợp với kết
quả sử dụng phƣơng pháp mơ hình SimpleE, là mơ hình đƣợc sử dụng để dự báo nhu
cầu điện năng dài hạn của Việt Nam trong TSĐVII đã đƣợc trình Bộ Cơng Thƣơng
thẩm định và trình Thủ tƣớng Chính phủ phê duyệt, thể hiện mức độ tin cậy của
phƣơng pháp đề xuất.
Mơ hình và phần mềm ứng dụng đề xuất có thể là một cơng cụ dự báo nhu cầu
điện năng dài hạn cho Việt Nam. Kết quả nghiên cứu của luận án góp phần làm cơ sở
khoa học cho nghiên cứu, phân tích, đánh giá phƣơng pháp dự báo và công tác dự báo
nhu cầu điện nói chung của Việt Nam.
6.

Bố cục của luận án
Luận án gồm phần mở đầu, 4 chƣơng, phần kết luận và các phụ lục đƣợc trình

bày cụ thể nhƣ sau:

Phần mở đầu:
Trong phần mở đầu, luận án đề cập đến sự cần thiết của việc nghiên cứu dự báo
nhu cầu điện, bối cảnh và hiện trạng nghiên cứu dự báo nhu cầu điện năng.
Tiếp theo, phần này giới thiệu mục đích nghiên cứu, đối tƣợng và phạm vi,
phƣơng pháp, nội dung nghiên cứu và đóng góp của luận án.


22

Chƣơng 1: Tổng quan về các phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng
Chƣơng 2. Cơ sở lý thuyết của mơ hình dự báo nhu cầu điện năng dài hạn sử dụng
mạng nơ ron nhân tạo
Chƣơng 3. Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu điện năng dài hạn của Việt Nam sử
dụng mạng nơ ron nhân tạo
Chƣơng 4. Áp dụng mơ hình sử dụng mạng nơ ron để dự báo nhu cầu điện năng của
Việt Nam giai đoạn 2011 – 2015 – 2020.
Phần Kết luận
Phụ lục 1. Mã nguồn tham khảo của mơ hình dự báo EDF-ANN
Phụ lục 2. Sử dụng chƣơng trình EDF-ANN
Phụ lục 3. Một số giao diện kết quả của mơ hình EDF-ANN.
Phụ lục 4. Kết quả tính tốn lựa chọn số nút ẩn của mơ hình EDF-ANN
Phụ lục 5. Kết quả học và kiểm định mơ hình EDF-ANN
Phụ lục 6. Tập trọng số của mơ hình EDF-ANN


23

CHƢƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
Dự báo nhu cầu điện năng là một trong những bài toán quan trọng trong quy

hoạch và phát triển hệ thống điện, kết quả của dự báo nhu cầu điện năng có ảnh hƣởng
rất lớn đến các tham số kinh tế - kỹ thuật (KT-KT) của mạng điện và đến tiến trình
phát triển hệ thống điện. Vấn đề dự báo nhu cầu điện năng đã đƣợc rất nhiều tác giả đề
cập đến trong các tài liệu khác nhau. Hai cách tiếp cận chính đang đƣợc sử dụng rộng
rãi hiện nay, về bản chất, dựa vào hoặc là mô hình kinh tế lƣợng (KTL) hoặc là mơ
hình phân tích KT-KT [6], [62], [98]. Sự khác nhau cơ bản giữa hai cách tiếp cận là
mức độ thu thập dữ liệu đầu vào. Mơ hình KTL đƣợc sử dụng nhiều hơn, bản chất của
nó dựa trên mối liên hệ của các nhân tố giá và thu nhập hoặc các thông số của hoạt
động kinh tế khác với nhu cầu năng lƣợng. Mơ hình phân tích KT-KT là loại mơ hình
trong đó q trình phân tích đƣợc tiến hành nhằm nhận dạng các yếu tố kinh tế, dân số,
xã hội và kỹ thuật tác động đến sự phát triển về nhu cầu năng lƣợng, từ đó đánh giá và
mơ phỏng sự tiến triển của chúng trong thời gian dự báo hoặc là thơng qua các tính
tốn trực tiếp từ mơ hình hoặc là thông qua việc xây dựng các kịch bản. Gần đây một
cách tiếp cận mới đã đƣợc đề xuất và ứng dụng ngày càng nhiều, do tính linh hoạt và
năng lực suy diễn tiềm tàng của nó, đó là cách tiếp cận dựa vào mạng nơ ron nhân tạo.
Ngoài ra, còn một số phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng khác thƣờng đƣợc dùng
để kiểm chứng nhƣ phƣơng pháp so sánh đối chiếu, phƣơng pháp chuyên gia v.v. Sơ
đồ phả hệ các phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng đƣợc thể hiện trên hình 1.1.
Phƣơng pháp dự báo
nhu cầu điện năng
PP khác

Mạng nơron nhân tạo

KTL

MAED

Hồi quy bội

MEDEE-S

Hồi quy đơn

Đƣờng cong S

Hồi quy

Logistic

Hàm mũ

Đàn hồi

Parabol

Tuyến tính

Ngoại suy

KT-KT

Hình 1.1. Sơ đồ phả hệ các phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng


24

1.1. Phƣơng pháp dự báo nhu cầu điện năng sử dụng các mơ hình kinh tế lƣợng
(KTL)
1.1.1. Phƣơng pháp luận của các mơ hình kinh tế lƣợng dự báo nhu cầu điện năng

a. Các mơ hình KTL sử dụng phƣơng pháp đàn hồi dự báo nhu cầu điện năng
Dạng chung nhất của phƣơng trình KTL đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu
năng lƣợng dựa trên hàm số sản xuất Cobb-Douglas [6], [62] :
Qe = a. ICα. Pe-β
Trong đó:

(1.1)

Qe: Nhu cầu điện năng; IC: Thu nhập của ngƣời tiêu dùng; Pe: Giá điện

năng; a: Hệ số hồi quy; α: hệ số đàn hồi thu nhập của nhu cầu điện năng; β: hệ số đàn
hồi giá điện năng.
Đàn hồi thu nhập và giá biểu thị nhu cầu điện năng thay đổi do sự thay đổi giá
điện năng và thu nhập trong mô hình KTL. Giá trị này có thể đƣợc xác định nhƣ sau:
Qe
 Qe%
Qe

α 
 GDP% GDP
GDP

(1.2)

Trong đó: α - Hệ số đàn hồi thu nhập; Qe%, GDP% - Suất tăng tƣơng đối điện năng
và GDP; Qe - Điện năng sử dụng; GDP - Tổng sản phẩm quốc nội; Qe; GDP - Tăng
trƣởng trung bình điện năng và tổng sản phẩm quốc nội (đại diện cho thu nhập của
ngƣời tiêu dùng) trong giai đoạn xét.
Hệ số đàn hồi giá đƣợc xác định nhƣ sau:
Qe

 Qe% Qe
 

 Pe% Pe
Pe

Trong đó:

(1.3)

β - Hệ số đàn hồi giá điện; Qe%, Pe% - Suất tăng tƣơng đối điện năng

và giá điện năng; Qe - Điện năng sử dụng; Pe - Giá điện năng; Qe; Pe - Tăng
trƣởng trung bình điện năng và giá điện năng trong giai đoạn xét.