Hơn 3 triệu khách hàng bị tăng vọt tiền điện

Ngành điện cho biết 3,1 triệu khách hàng có lượng tiêu thụ điện tháng 6 tăng 30-300% "do nắng nóng kéo dài phải dùng các thiết bị làm mát".
Hơn 3 triệu khách hàng bị tăng vọt tiền điện

Hoá đơn tiền điện tăng vọt trong tháng 6 khiến nhiều người tiêu dùng bức xúc và đặt nghi vấn về sai sót trong ghi chỉ số công tơ của ngành điện.

Đại diện Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) cho rằng, thời tiết nắng nóng kéo dài, nhất là Bắc và Trung Bộ vừa qua hứng chịu đợt nóng kép dài kỷ lục trong 27 năm qua đã khiến tình hình tiêu thụ điện tăng rất cao. 

Số liệu của ngành điện cho biết, hơn 3,1 triệu khách hàng sinh hoạt có mức tiêu thụ cao hơn 30% so với tháng 4, trong số này gần 1 triệu khách hàng tiêu thụ tăng 50% và 215.000 khách hàng tiêu thụ trên 300%. Số lượng tiêu thụ điện tăng, cộng với cách tínhbiểu giá điện luỹ tiến, nghĩa là dùng càng nhiều số tiền phải trả càng cao, khiến hoá đơn tiền điện hộ gia đình 'nhảy' vọt. 

Chẳng hạn, mức tiêu thụ điện là 300 kWh, số tiền thanh toán là 688.160 đồng (chưa tính giảm giá do Covid-19). Nhưng nếu sản lượng tiêu thụ tăng 20%, ở mức 360 kWh, số tiền phải trả tăng lên 875.204 đồng, tương đương tăng 27,18%. Và nếu mức tiêu thụ tăng 50%, lên 450 kWh, số tiền phải trả 1.160.885 đồng, tương đương tiền điện tăng 68,7%... 

Hơn 3 triệu khách hàng bị tăng vọt tiền điện ảnh 1

Cũng theo EVN, thời tiết nắng nóng khiến các hộ gia đình kéo dài hơn thời gian sử dụng các thiết bị làm mát như điều hoà, quạt... Trong khi nhiệt độ ngoài trời càng cao, chênh lệch nhiệt độ ngoài trời so với trong nhà càng lớn thì thiết bị điều hoà sẽ tốn nhiều điện năng hơn để làm mát. Nếu nhiệt độ cài đặt của điều hòa trong phòng giảm 1 độ, tiêu thụ điện năng của điều hòa cũng tăng lên 1,5-3%.

Về nghi vấn sai sót của công tơ điện và ghi chỉ số điện, theo EVN, hệ thống này được lắp đặt và kiểm định đạt tiêu chuẩn. Với khu vực đã thay thế sang công tơ điện tử, số liệu được ngành điện thu thập tự động, từ xa.

Với công tơ cơ khí, ngành điện áp dụng ghi chỉ số bằng phần mềm trên máy tính bảng có các tính năng cảnh báo vượt sản lượng, hạn chế tối đa xảy ra sai sót (nếu có) trong ghi chỉ số và lập hóa đơn tiền điện.

EVN khẳng định, khách hàng sử dụng điện có quyền giám sát việc ghi chỉ số công tơ và ngành điện sẵn sàng tiếp nhận mọi thắc mắc từ khách hàng sử dụng điện.

Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
(Ngày Nay) - Bảo vật quốc gia thường được hình dung là các hiện vật quý hiếm được lưu giữ trong những bảo tàng lớn, bảo quản nghiêm ngặt và ít khi xuất hiện trước công chúng. Tuy nhiên, câu chuyện vừa diễn ra tại TP Hồ Chí Minh cho thấy một xu hướng đang ngày càng rõ nét: Nhiều di sản đặc biệt của quốc gia không chỉ được bảo tồn trong các thiết chế công lập, mà được gìn giữ, phát huy từ chính nguồn lực xã hội.
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
(Ngày Nay) - Một câu hỏi lớn được đặt ra: liệu Washington có thể kết thúc cuộc chiến bằng cách kiểm soát lượng uranium làm giàu gần cấp độ vũ khí - loại có hàm lượng U-235 rất cao, chỉ còn một bước ngắn nữa là đạt mức có thể dùng để chế tạo bom hạt nhân - mà Iran đang nắm giữ.
Sáng 15/3, hơn 6 triệu cử tri của Thủ đô Hà Nội hoà cùng hơn 78,9 triệu cử tri trên cả nước tiến hành bỏ phiếu bầu cử đại biểu Quốc hội khóa XVI và đại biểu HĐND các cấp nhiệm kỳ 2026-2031.
Tinh thần, trách nhiệm cao của cử tri Thủ đô
(Ngày Nay) - Theo báo cáo nhanh của Ủy ban Bầu cử thành phố Hà Nội, tính đến 19 giờ cùng ngày, tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu trên toàn thành phố đạt 99,46%, thể hiện tinh thần trách nhiệm và ý thức chính trị cao.
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
(Ngày Nay) - Các nhà khoa học Nga đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các cơn bão và lốc xoáy chỉ trong vòng 15-30 phút sau khi hình thành, mở ra khả năng cảnh báo sớm và dự báo chính xác hơn. Với bước phát triển này, việc xử lý dữ liệu thủ công để phát hiện những hiện tượng này trước đây có thể mất hàng tháng, trong khi AI có thể hoàn thành trong vài phút.