Bài viết Dự báo phụ tải điện dài hạn cho khu vực Hà Nội giai đoạn 2017-2020 đề xuất một dự báo phụ tải điện lực Hà Nội với các đặc điểm: Xét các yếu tố ảnh hưởng chính: dân số, GDP, thời tiết; Sử dụng các phương pháp chính đã được xác định trong quy trình chuyên ngành; Các số liệu công bố chính thức; Có xét đến các yếu tố vùng miền. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN 978-604-82-2274-1 DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN DÀI HẠN CHO KHU VỰC HÀ NỘI GIAI ĐOẠN 2017 - 2020 Lê Công Thành Trần Thị Kim Hồng 1 Trường Đại học Thuỷ lợi email thanhlc@ 1. GIỚI THIỆU CHUNG trong đó A - điện năng. Một trong ba vấn đề lớn nhất cần điều Phương pháp hồi quy đa biến chỉnh trong quy hoạch hệ thống điện HTĐ 2 hiện hành là dự báo phụ tải 1 2 . Nghiên cứu này đề xuất một dự báo phụ tải điện lực trong đó điện năng Hà Nội với các đặc điểm các hệ số - xét các yếu tố ảnh hưởng chính dân số số thống kê quá khứ GDP thời tiết. Phương pháp hệ số đàn hồi - sử dụng các phương pháp chính đã được xác định trong quy trình chuyên ngành 3 đh 3 - các số liệu công bố chính thức trong đó đh hệ số đần hồi - có xét đến các yếu tố vùng miền. tăng trưởng điện năng 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU tăng trưởng kinh tế . Sử dụng phương pháp thống kê để thu Bảng 1. Phụ tải điện CTĐL Hà Nội 8 thập xử lí các số liệu cần thiết. Phân tích tỉ kWh các phương pháp dự báo trong các quy trình hiện hành. Phương pháp mô hình hóa 2012 2013 2014 2015 2016 được dùng để xây dựng mô hình dự báo. Tổng 10 57 11 27 12 56 14 13 15 58 So sánh hiệu chỉnh kết quả dự báo với kết quả thực. NLT 0 08 0 08 0 07 0 09 0 11 CN-XD 3 26 3 53 3 84 4 28 4 75 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TN-DV 0 77 0 79 0 89 1 07 1 24 Dự báo phụ tải điện QL-TD 5 85 6 22 7 04 7 83 8 52 Dự báo phụ tải điện có thể thực hiện bằng nhiều phương pháp. Các yếu tố ảnh hưởng Khác 0 62 0 65 0 72 0 86 0 96 cũng đa dạng 4 5 . Tầm dự báo phụ tải có NLT Nông - lâm - thủy sản CN-XD công thể chia thành ngắn hạn trung hạn 1 ngày nghiệp - xây dựng TN-DV thương nghiệp - dịch đến 1 năm và dài hạn 1 đến 10 năm . vụ QL-TD quản lí tiêu dùng dân cư Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp dự báo phụ tải điện đã được quy trình Các số liệu đầu vào khác là tốc độ phát hóa 4 . triển GDP dân số và nhiệt độ tháng nóng Phương pháp ngoại suy theo thời gian nhất trong năm của các vùng miền trong khoảng thời gian xét. Các số
