Bộ Công Thương - Cục điều tiết điện lực

Chủ nhật, 03/11/2024 | 07:14 GMT +7

  • facebook | 024.221.47474

Nghiên cứu đào tạo

Phần mềm dự báo công suất phát điện mặt trời

21/08/2023
Phần mềm dự báo trước giá trị giảm sản lượng điện trong quá trình vận hành của nhà máy, từ đó giúp chủ sở hữu nhà máy lập phương án vận hành hợp lý.

Hệ thống có thể để dự báo trước giá trị giảm sản lượng điện trong quá trình vận hành của nhà máy điện mặt trời.
Phần mềm dự báo trước giá trị giảm sản lượng điện trong quá trình vận hành của nhà máy, từ đó giúp chủ sở hữu nhà máy lập phương án vận hành hợp lý và thu được tối đa lợi ích.
Dự báo trước công suất phát điện
TS Nguyễn Quang Ninh và nhóm nghiên cứu Viện Khoa học Năng lượng, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã tiến hành đề tài: “Nghiên cứu phương pháp và xây dựng phần mềm dự báo công suất phát ngắn hạn của nhà máy điện mặt trời ứng dụng trí tuệ nhân tạo”.
TS Nguyễn Quang Ninh cho biết, nhóm nghiên cứu đã xem xét các phương pháp dự báo ngắn hạn công suất phát nhà máy điện mặt trời ứng dụng trí tuệ nhân tạo, lựa chọn phương pháp phù hợp để ứng dụng cho các nhà máy điện mặt trời quy mô công nghiệp ở Việt Nam. Nhóm lập trình xây dựng phần mềm dự báo công suất phát ngắn hạn nhà máy điện mặt trời.
Kết quả của đề tài là phương pháp dự báo dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, để dự báo trước giá trị giảm sản lượng điện trong quá trình vận hành của nhà máy. Dự báo giúp chủ sở hữu nhà máy lập phương án vận hành hợp lý và thu được tối đa lợi ích trong điều kiện cắt giảm công suất phát.
Nhóm đã sử dụng mô hình LSTM để xây dựng công cụ dự báo công suất phát đầu ra của nhà máy điện mặt trời ở Việt Nam. Để giải quyết vấn đề công suất phát thực tế đầu ra của nhà máy điện mặt trời không tương ứng với công suất có thể phát của nhà máy theo bức xạ, do sự yêu cầu cắt giảm công suất từ các nhà điều hành hệ thống, các tác giả đã đề xuất một kỹ thuật phân tích mới để tăng tính chất của Bộ nhớ ngắn hạn dài (Long - Short Term Memory: LSTM), mạng nơ-ron để dự báo chính xác công suất đầu ra (chia khoảng GHI, thêm hệ số P/GHI và ứng dụng tập validation).
Mô hình dự báo kiểm chứng công suất phát cho nhà máy điện mặt trời vận hành thực tế theo các kịch bản: Một ngày mùa mưa, một ngày mùa nắng, một tháng mùa mưa, một tháng mùa nắng. Kết quả cho thấy công suất dự báo khá sát so với công suất phát thực tế với sai số phần trăm tuyệt đối trung bình MAPE đạt được dưới 10%, đáp ứng yêu cầu kỹ thuật đề ra, và phần mềm hoạt động dự báo ổn định trong điều kiện thí nghiệm.
Theo TS Nguyễn Quang Ninh, phương pháp mới được đề xuất hiệu quả hơn so với phương pháp cũ, do sai số dự báo MAPE (Lỗi phần trăm trung bình tuyệt đối) giảm 6,059% và RMSE (Lỗi bình phương trung bình gốc) giảm 6,710%. Điều này rất có ý nghĩa trong quản lý vận hành điện mặt trời.
Sẽ xây dựng hệ thống cảnh báo theo thời gian thực
TS Nguyễn Quang Ninh cho biết, giải pháp dự báo sản lượng điện mặt trời trong 5 phút tới, là dự báo từng bước. Kết quả dự báo công suất đầu ra của nhà máy điện mặt trời cho loại dự báo này có thể là dữ liệu đầu vào cho hệ thống quản lý năng lượng (EMS) để đưa ra các tính toán cảnh báo thời gian thực với trạng thái hoạt động trong 5 phút tới (quá tải, sự tắc nghẽn, vận hành tối ưu...).
Nó cho phép người điều phối kịp thời thực hiện các biện pháp trong các tình huống khẩn cấp để hạn chế rủi ro về tần số hoặc điện áp sụp đổ trong hệ thống.
Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong các nhà máy điện mặt trời ở Việt Nam. Phần mềm dự báo sẽ giúp các nhà vận hành nhà máy điện mặt trời dự báo trước giá trị giảm sản lượng điện trong quá trình vận hành của nhà máy. Từ đó các chủ sở hữu nhà máy điện mặt trời có thể lập phương án vận hành hợp lý và thu được tối đa lợi ích trong điều kiện cắt giảm công suất phát.
Theo TS Nguyễn Quang Ninh, để có thể đưa kết quả của nghiên cứu này vào ứng dụng trong thực tiễn, nhóm nghiên cứu mong muốn sẽ tiếp tục thu thập dữ liệu, tính toán thử nghiệm cho các nhà máy điện mặt trời ở Việt Nam trong các điều kiện khác nhau và tiến hành xây dựng 1 hệ thống dự báo vận hành theo thời gian thực tế cho 1 nhà máy điện mặt trời ở Việt Nam. Từ đó làm cơ sở cho việc triển khai rộng hệ thống dự báo này tại các nhà máy điện mặt trời trên toàn quốc.
Tính đến hết quý I/2022, công suất lắp đặt của các nguồn điện mặt trời là 16.428 MWp, trong đó điện mặt trời mái nhà khoảng 7.755 MWp, chiếm 21,7% tổng công suất lắp đặt nguồn điện quốc gia. Ngoài những lợi ích có được, các nguồn điện tái tạo như điện mặt trời, điện gió tham gia vào lưới điện với tỉ trọng công suất cao cũng tạo ra một số thách thức đối với vận hành ổn định hệ thống điện quốc gia.
Sự phát triển mạnh mẽ của năng lượng tái tạo gây ảnh hưởng đến việc điều độ, huy động các nhà máy điện khác và làm tăng nhu cầu dự phòng để đảm bảo tính ổn định hệ thống điện. Dự báo công suất năng lượng tái tạo là một trong các giải pháp cấp thiết cho các thách thức trên.
Theo Báo Giáo dục & Thời đại 

Cùng chuyên mục

Kinh nghiệm ứng dụng công nghệ mới cho vận hành hồ thủy điện, chủ động ứng phó thiên tai, bão lũ

02/11/2024

Hệ thống hỗ trợ HNT được liên danh Kyuden Innovatech Việt Nam - WeatherPlus phát triển đã chứng minh được hiệu quả kinh tế và giúp ngành thủy điện vận hành hồ chứa, giảm thiểu thiệt hại rủi ro bão lũ, đảm bảo an toàn cho hạ du.

  • 0
  • 0

giá điện sinh hoạt

Mức sử dụng trong tháng Giá (đồng/kWh)
Bậc 1: Cho kWh từ 0 - 50 1.893
Bậc 2: Cho kWh từ 51 - 100 1.956
Bậc 3: Cho kWh từ 101 - 200 2.271
Bậc 4: Cho kWh từ 201 - 300 2.860
Bậc 5 Cho kWh từ 301 - 400 3.197
Bậc 6: Cho kWh từ 401 trở lên 3.302