Mô hình hỗ trợ ra quyết định đầu tư trong các dự án xây dựng nhà máy năng lượng tái tạo
lượt xem 3
download
Bài viết Mô hình hỗ trợ ra quyết định đầu tư trong các dự án xây dựng nhà máy năng lượng tái tạo phân tích các phương pháp dự báo giá khác nhau được áp dụng trong các mô hình mô phỏng hệ thống điện dựa trên dữ liệu của các đại lý hiện có. Từ đó đưa ra phương pháp dự báo giá dựa trên mô hình tối ưu hóa và hỗ trợ ra nhà đầu tư ra quyết định.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Mô hình hỗ trợ ra quyết định đầu tư trong các dự án xây dựng nhà máy năng lượng tái tạo
- 7K{QJWLQYjJLảLSKiSNKRDKọFF{QJQJKệ 7ạSFKt9ậWOLệXYj;k\GựQJ7ậSVố
- 0{KuQKKỗWUợUDTX\ết định đầu tư trong các dựiQ[k\GựQJ nhà máy năng lượQJWiLWạR Phạm Vũ Hồng Sơn , Nguyễn Thanh Huy Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Bộ môn Thi công và Quản lý Xây dựng, Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM Học viên cao học ngành Quản lý Xây dựng, Bộ môn Thi công và Quản lý Xây dựng, Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học %iFK.KRD73+&0 TỪ KHOÁ TÓM TẮT Thuật toán ra quyết định đầu tư 9Lệc đầu tư phát triểQQKDQKYềNăng LượQJ7iL7ạo (NLTT) cũng như việFiSGụng đềiQSKiWWULểQWKị Mô hình mô phỏng dựa trên đại lý trườQJEiQOẻđiệQFạQKWUDQKOX{QOjWKiFKWKứFOớn đốLYớLcác nhà đầu tư. SựNK{QJFKắFFKắQYềJLi Lập kế hoạch mở rộng công suất bán điệQGẫn đếQQKLềXUủLURWURQJYLệFKRạch địQKGRDQKWKXYjOợLQKXậQNKLTX\ết định đầu tư mộW Mô hình tối ưu hóa QKjPi\PớL1JKLrQFứXQj\QKằPPục đích phân tích các phương pháp dựbáo giá khác nhau đượFiS GụQJWURQJFiFP{KuQKP{SKỏQJKệWKống điệQGựDWUrQGữOLệXFủa các đạLOमKLệQFy7ừđó đưa ra phương pháp dựEiRJLiGựDWUrQP{KuQKWối ưu hóa và hỗWUợra nhà đầu tư ra quyết địQK.ếWTXảP{ SKỏQJFKRWKấ\UằQJWURQJPộWWKịtrường điệQF{OậSYớLFiFWKLếWOậSmô hình được cách điệXKyDFDR FiFTX\ết định đầu tư đượFWKựFKLệQEởLFiFWKXật toán đầu tư hiệQFyUấWQKạ\FảPYớLFiFJLảđịQKOLrQ quan đếQFiFWKDPVốQKất địQKFủDWKXậWWRiQUDTX\ết định đầu tư. ViệFiSGụQJP{KuQKGựa trên đạLOम Qj\JL~SFiFnhà đầu tư giảPWKLểXFiFUủLURWLềPẩn và hướQJWớLPộWWKịtrườQJFạQKWUDQKPLQKEạFK trong tương lai, phù hợSYớLWKịtrườQJEiQOẻđiệQFạQKWUDQKPj9Lệt Nam đang hướQJWớL .(
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–PDNLQJDOJRULWKP 7KHDSSOLFDWLRQRIVXFKDJHQWEDVHGPRGHOKHOSVLQYHVWRUVUHGXFHSRWHQWLDOULVNVDQGPRYHWRZDUGVD WUDQVSDUHQWFRPSHWLWLYHPDUNHWLQWKHIXWXUHLQOLQHZLWKWKHFRPSHWLWLYHHOHFWULFLW\UHWDLOPDUNHW WRZDUGVZKLFK9LHWQDPLVPRYLQJ Giới thiệu NKRản đầu tư tiềm năng. ThứKDLQKữQJGựbáo này đượFVửGụQJ đểđánh giá khảnăng sinh lờLFủDFiFNKRản đầu tư tiềm năng. Khả 9ớLPức độSKứFWạSFủDKệWKống điệQWKu0{KuQKGựDWUrQ năng sinh lời thường đượFWKểKLệQEằQJFiFKWtQKWRiQFiFVốOLệX đạLOम$JHQW%DVHG0RGHO$%0
- OjPộWWURQJQKững mô hình đượF SKổ ELếQ FKẳQJ Kạn như giá trị KLệQ WạL UzQJ 139
- KRặF Wỷ VXấW thườQJ [X\rQ Vử GụQJ 7KXậW WRiQ UD TX\ết định đầu tư trong mô KRjQYốQQộLEộ(IRR). Trong bướFWKứEDYjFXốLFQJNKRản đầX KuQKGựa trên đạLOमGjLKạn thườQJEDRJồm ba bước. ĐầXWLrQFiF tư có lợLQKấWQếXFyVẽđượFFKọn. Quá trình này thường đượFOặS Gựbáo được đưa ra liên quan đếQOợLQKXậQFyWKểthu đượFFKRFiF Oại cho đếQNKLNK{QJFó đạLOमQjRVẵn sàng đầu tư nữD7KiFKWKứF /LrQKệWiFJLảQJX\HQWKDQKKX\KFPXW#JPDLOFRP 1KậQQJj\VửD[RQJQJj\FKấSQKận đăng 05/06/2022 JOMC 87 /LQN'2,KWWSVGRLRUJMRPF
- 7K{QJWLQYjJLảLSKiSNKRDKọFF{QJQJKệ 7ạSFKt9ậWOLệXYj;k\GựQJ7ậSVố
- FKtQKPjFiFP{KuQKQj\SKải đốLPặWQằPởbước đầXWLrQWứFOj phương pháp dự báo giá đượF Vử GụQJ 0{ KuQK Gựa trên đạL Oम WKLếW Nế Pột phương pháp phù hợp cho phép các đại lý đưa ra dự đượF WKựF KLệQ EằQJ QJ{Q QJữ OậS WUuQK -XOLD 0{ Wả FủD P{ KuQK đoán vềcác dòng doanh thu trong tương lai. Trong khi các mô hình Gựa trên đạL Oम GjL KạQ WXkQ WKHR JLDR WKứF 2'' 7ổQJ TXDQ NKiL Gựa trên đạLOमKLệQWại được điềXFKỉQKGựDWUrQFiFFKỉVốYjWLrX QLệPWKLếWNếYjFKLWLết) như đề[XấWFủD*ULPPYjFộQJVự>@ chí đượFVửGụng đểđưa ra quyết định đầu tư (ví dụ139NK{QJkP %DORại đạLOमWKựFWKể) đượF[HP[pWWURQJP{KuQKGựDWUrQ KRặF ,55 WốL WKLểu), các phương pháp đượF Vử GụQJ WURQJ FiF P{ đạL Oम GjL Kạn: các công ty phát điện, nhà điềX KjQK WKị trườQJ KuQKGựa trên đạLOमGjLKạQKLện có khác nhau đểGựđoán giá trong (Trung tâm Điều độ +ệ WKống điệQ 4Xốc gia) và ngườL WLrX GQJ tương ODLKRặFFiFOXồng doanh thu thay đổLPạQKPẽ điện. Đặc điểPFKtQKFủa đại lý công ty phát điệQOjGDQKPụFF{QJ QJKệFủDQy%LếQWUạQJWKiLFủa nhà điềXKjQKWKịtrường là giá điệQ *LớLWKLệXYềP{KuQKGựa trên đạLOम WKịtrường. Người tiêu dùng được đặc trưnJEởLFấXKuQKWảLFủDKọ 7URQJQKữQJWKậSNỷTXDP{KuQKGựa trên đại lý đã đượFVử /jPộWP{KuQKGjLKạQP{SKỏQJEDRJồPYjLWKậSNỷWURQJ Gụng đểWUảOờLQKLềXORạLFkXKỏLQJKLrQFứXWURQJEốLFảQKKệWKốQJ khi độSKkQJLảLWKờLJLDQOjJLờ. Do đó, hai khái niệm chính đượF điệQ1KuQFKXQJFyWKểxác địQKKDLQKyPP{KuQKGựa trên đạLOम đưa ra đểNếWKợSJLữDOậSNếKRạFKGjLKạQYớLWKờLJLDQNpRGjL P{KuQKGựa trên đạLOमQJắQKạQYjP{KuQKGựa trên đạLOमGjLKạQ KjQJWKậSNỷ
- YớLKRạt độQJQJắQKạQYới độSKkQJLảLWKHRJLờ
- Oj +DLORạLP{KuQKGựa trên đại lý này thường đượFVửGụQJFKRFiF ngày đạL GLện (representative day) và năm quan trọQJ PLOHVWRQH Pục đích khác nhau và trọQJWkPFủDEjLOjYềP{KuQKGựD \HDUV 0
- +uQK FKR WKấ\ Pột sơ đồ Yt Gụ Yề QKững ngày đạL trên đạL Oम GjL KạQ &iF P{ KuQK Gựa trên đạL Oम QJắQ KạQ FKủ \ếX GLệQ Yj QKững năm quan trọQJ 0ộW FiFK WUực quan, các ngày đạL đượF Vử Gụng để QJKLrQ Fứu trò chơi đấXWKầXWUrQ PộW WKịtrườQJ GLệQWuPFiFKJLảPVốQJj\WKựFWếWURQJPột năm bằQJFiFKWuPPộW WKHRFiFWKLếWNếWKịtrường khác nhau. Đánh giá toàn diệQYềFiFP{ VốQJj\QKất địQKYjWUọQJVốtương ứQJFủa chúng đểJLảPWKLểu độ KuQKGựa trên đạLOमQJắQKạQFyWKểđượFWuPWKấ\WURQJWKDPNKảR OệFKVRYớLFiFFấXKuQKWảLWKHRJLờđầy đủ >@>@.K{QJJLốQJQKư các mô hình dựa trên đạLOमQJắQKạQWậS Như đượFFKỉUDEởLFiFKuQKFKữQKậWWURQJ+uQKEốQTX\ WUXQJYjRNếWTXảFủDWKịtrườQJJLDRQJD\FiFP{KuQKGựa trên đạL trình chính đượF WKựF KLệQ WURQJ P{ KuQK Gựa trên đạL Oम GjL KạQ Oम GjL Kạn đượF SKiW WULển để QJKLrQ FứX TXi WUuQK FKX\ển đổL Kệ được đề [Xất: đấX WKầX WUrQ WKị trường giao ngay, xác địQK JLi WKị WKống điệQ YớL TX\ P{ WKời gian thay đổL Wừ QKLều năm đếQ QKLềX trường, xác định các máy phát điệQVẽQJừQJKRạt độQJYjWLếQKjQK WKậSNỷ0ộWVốP{KuQKGựa trên đạLOमGjLKạn đã kếWKợSYLệFUD đầu tư vào công suấWPớL&KLWLết như sau: quá trình đấXWKầXWUrQ TX\ết định đầu tư ởFấp đạLOमYtGụ3RZHU$&(>@>@$0,5,6>@ WKị trường giao ngay đượF WKựF KLệQ EởL FiF QKj VảQ [Xất năng (0&$6>@>@Yj(0/DE>@–>@0ỗLP{KuQKNểtrên đềXSKiW lượQJ Yj WấW Fả các nhà phát điện đượF JLả định đặW JLi WKầX EằQJ WULển phương pháp dựEiRJLiNKiFQKDXYjởQJKLrQFứXQj\VẽWậS YớLFKLSKtFận biên. Sau đó, nhà điềXKjQKWKịtrường xác địQKJLi WUXQJ[HP[pW ảnh hưởQJFủa các phương pháp dựbáo giá này đếQ WKịtrườQJEằQJFiFKWối đa hóa phúc lợL[mKội. Khi đạt đếQPột năm NếWTXảP{SKỏng, cũng như xây dựQJPột phương pháp dựEiRJLi TXDQWUọng, các công ty phát điện đầXWLrQQJừQJKRạt động các đơn PớLPLQKEạch hơn, khảWKLNKLứQJGụQJYjRP{KuQKP{SKỏQJKệ YịVảQ[Xất đã đạt đến vòng đờLFủDFK~QJWLếSWKHROjPộWTXiWUuQK WKống điệQEiQOẻFạQKWUDQKFủD9Lệt Nam đang hướQJWớL đầu tư trong đó các công ty phát điện đưa ra quyết định đầu tư mộW FiFKWXầQWự 0{SKỏQJWKịtrường điệQEằQJP{KuQKGựa trên đạLOम ;k\GựQJP{KuQK Đểđánh giá hiệXTXảảnh hưởQJFủa các phương pháp dựEiR giá đếQ NếW TXả P{ SKỏQJ PộW NKXQJ P{ KuQK Gựa trên đạL Oम GjL Kạn đượFSKiWWULển và các phương pháp dựbáo giá khác nhau đượF WULểQ NKDL WURQJ WKXậW WRiQ UD TX\ết định đầu tư của nó, đồQJ WKờL +uQK0ộWYtGụYềELểXGLễQWKời gian qua các ngày đạL JLữFKRWấWFảcác cài đặt khác trong mô hình không đổL6ửGụQJWậS GLệQ>@ KợSFiFJLảđịnh này cho phép thu đượFPột điểPFKXẩn đượF[iF định rõ ràng, điểP FkQ EằQJ GjL Kạn đóng vai trò là mộW JLảL SKiS WKDPFKLếX&ụWKểhơn, theo tậSKợSFiFJLảđịQKQj\P{KuQKGựD trên đạLOमQrQKộLWụYềWUạQJWKiLFkQEằQJGjLKạQ6ựVDLOệFKVR YớLWUạQJWKiLFkQEằQJGjLKạQQj\FyWKểđượFKLểu là tác độQJFủD JOMC 88
- 7K{QJWLQYjJLảLSKiSNKRDKọFF{QJQJKệ 7ạSFKt9ậWOLệXYj;k\GựQJ7ậSVố
- EịPấW9R//
- Oj0:KYjOmLVXất 5% cũng đượFVửGụQJ Đểđơn giảQKyDFiFSKkQWtFKQJKLrQFứXQj\FKỉ[HP[pWFiFF{QJ QJKệFyWỷWUọQJOớn trong cơ cấXQJXồn điện, mang tính đạLGLệQFụ WKểOjF{QJQJKệFKạ\WảLQềQWải lưng và tải đỉQK&iFF{QJQJKệQj\ tương ứQJYớLQKLệt điệQWKDQQKLệt điệQNKtFKXWUuQKKỗQKợS
- Yj điệQJLy[DEờ) có các đặc điểPNLQKWếNỹWKXậWGựDWUrQGữOLệX năm 2030 trong CẩPQDQJF{QJQJKệ9LệW1Dm [48]. Đặc điểPNLQK WếNỹWKXậWFủDFiFF{QJQJKệnày đượFWUuQKEj\WURQJ%ảQJ7ấW Fảcác chi phí đượFWKểKLện là đô la Mỹ(USD), giá năm 2019. 0{KuQKFRQ 7KXậWWRiQ P{ Wả YLệc đầu tư vào các nhà máy điệQ PớL EDR Jồm ba bướF 7Kứ QKất, các điềX NLệQ WKị trường liên quan đếQ Kệ WKống điện trong tương lai đượF KuQK WKjQK EằQJ FiFK [HP [pW Vự SKiWWULểQFủa cơ cấXQJXồn điệQJLiQKLrQOLệXYjGữOLệXSKụWảL 7Kứhai, điềXNLệQWKịtrường tương lai đượFVửGụng đểGựđoán giá WKịtrường trong tương lai. Các phương pháp dựEiRJLiNKiFQKDX đượFWUuQKEj\WURQJ3KầQ7KứEDOợLQKXậQFủDPỗLQKjPi\ điệQứng viên được đánh giá bằQJFiFKWtQK139FủDQy&XốLFQJ nhà máy điệQ Fy 139 FDR QKất đượF FKọQ 9LệF WtQK WRiQ 139 Fy tính đếQGRDQKWKXNỳYọQJFKLSKtNỳYọQJYjKệVốFKLếWNKấu (đạL GLệQ FKR Wỷ VXấW OợL QKXậQ Nỳ YọQJ WốL WKLểX
- &{QJ WKứF WtQK 139 như sau: 1 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑉𝑉𝑖𝑖 = ∑𝑦𝑦( (1+𝑦𝑦)𝑦𝑦 × ((−𝑓𝑓𝑖𝑖,𝑦𝑦 × 𝐺𝐺𝑖𝑖,𝑦𝑦 ) + (∑𝑑𝑑 ∑ℎ 𝑊𝑊𝑦𝑦,𝑑𝑑 × 𝛾𝛾𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ × 𝑔𝑔𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ × +uQKLưu đồFủDP{KuQKGựa trên đạLOमGjLKạQ (𝑝𝑝𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ − 𝜈𝜈𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ )))
- Trong đó: Thiết kế mô hình Giai đoạn khởi tạo 𝑟𝑟OmLVXất hàng năm 𝛾𝛾𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ FiFKệVốF{QJVXấWFDSDFLW\IDFWRU
- 𝑓𝑓𝑖𝑖,𝑦𝑦 FKLSKtFốđịQKNK{QJSKụWKXộc vào điệQVảQ[XấWWKựFWế D
- .KởLWạo cơ cấXQJXồn điệQKLệQFy 𝑔𝑔𝑖𝑖,𝑦𝑦,𝑑𝑑,ℎ QyOjWổng chi phí đầu tư hàng năm 𝑓𝑓𝑖𝑖𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 YjFKLSKtYậQKjQK Mô hình đượFNKởLWạRYớLVựNếWKợSF{QJVXấWKLện có đượF YjEảRWUuFốđịQK)20
- 𝑓𝑓𝑖𝑖𝑂𝑂&𝑀𝑀 FủDF{QJQJKệtương ứQJ9ềPặWWRiQ SKkQ Eổ đồng đềX WURQJ Kệ WKốQJ WứF Oj FiF ORạL F{QJ QJKệ NKiF KọFFKLSKtFốđịQKFủDPỗi đơn vịphát điện đã lắp đặt đượFWtQK QKDX FKLếP FQJ Pột lượQJ WKịSKầQ9LệF NKởLWạRQj\ QKằPPụF như trong phương trình : đích đi chệFKNKỏLWUạQJWKiLFkQEằQJGjLKạn đểđảPEảRUằQJYLệF 𝑓𝑓𝑖𝑖,𝑦𝑦 = 𝑓𝑓𝑖𝑖𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑋𝑋 + 𝑓𝑓𝑖𝑖𝑂𝑂&𝑀𝑀 , ∀𝑖𝑖 ∈ 𝐼𝐼, ∀𝑦𝑦 ∈ 𝑌𝑌
- đạt đếQ WUạQJ WKiL FkQ EằQJ Qj\ NK{QJ SKảL Oj NếW TXả Fủa cơ cấX Trong đó chi phí đầu tư đượFWtQKEằQJF{QJWKứF
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Tin học trong quản lý xây dựng: Giới thiệu - ThS. Đỗ Thị Xuân Lan
14 p | 164 | 15
-
Tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà dựa trên các thuật toán trí tuệ nhân tạo
11 p | 68 | 8
-
Mô hình khái niêm đa phương tiện.
4 p | 85 | 7
-
Ứng dụng hệ mờ kết hợp mạng nơ ron hỗ trợ ra quyết định marketing
6 p | 10 | 5
-
Nghiên cứu mô hình hệ thống hỗ trợ ra quyết định cho hệ thống mô phỏng, đánh giá quyết tâm tác chiến chiến dịch
7 p | 62 | 4
-
Hệ chuyên gia hỗ trợ ra quyết định cho bảo vệ dự phòng các đường dây truyền tải điện và thanh cái các trạm biến áp
7 p | 16 | 3
-
Nghiên cứu mô phỏng hệ thống điều khiển tin học công nghiệp ứng dụng trong cơ cấu nâng cần trục dẫn động điện
10 p | 72 | 3
-
Điều khiển phi tuyến thiết bị kho điện sử dụng siêu tụ tích hợp cho hệ thống phát điện sức gió
6 p | 38 | 3
-
Mô hình dự đoán các tham số và kịch bản ra quyết định trong ngôi nhà thông minh sử dụng mạng nơ-ron kết hợp thuật toán active lezi
5 p | 52 | 3
-
Xây dựng bài toán hỗ trợ ra quyết định phân chia tên lửa vào mục tiêu và đánh giá khả năng bảo tồn của biên đội tàu tên lửa trong tác chiến trên biển
8 p | 54 | 2
-
Một phương pháp dự đoán thời gian sử dụng hữu ích còn lại của máy điện quay dựa trên học sâu để hỗ trợ ra quyết định bảo trì
8 p | 1 | 1
-
Đánh giá rủi ro kinh tế cho nhà máy Thủy điện Thác Xăng hỗ trợ ra quyết định vận hành đón lũ
8 p | 5 | 1
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn