Phần mềm dự báo trước giá trị giảm sản lượng nhà máy điện mặt trời
Phần mềm dự báo giúp các nhà vận hành nhà máy điện mặt trời dự báo trước giá trị giảm sản lượng điện trong quá trình vận hành. Từ đó các chủ sở hữu có thể lập phương án vận hành hợp lý để thu được tối đa lợi ích trong điều kiện cắt giảm công suất phát.
Phần mềm là kết quả thực hiện 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”. của TS. Nguyễn Quang Ninh và nhóm nghiên cứu Viện Khoa học năng lượng. Kết quả nghiên cứu được chia sẻ trên Trang thông tin điện tử của Viện Hàn Lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam (VAST).
Nhóm nghiên cứu đã lập trình xây dựng phần mềm dự báo công suất phát ngắn hạn nhà máy điện mặt trời ở Việt Nam. Phương pháp dự báo mới dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (LSTM) để 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 trong điều kiện cắt giảm công suất phát.
Theo VAST, các kết quả 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 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.
Kết quả dự báo cho thấy 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%.
VAST cho biết, phần mềm này có thể ứng dụng cho các nhà máy điện mặt trời tại Việt Nam.
