Tên luận án:
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH DỰ BÁO NGẮN HẠN CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN MẶT TRỜI SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON HỒI QUY
Ngành:
Kỹ thuật Năng lượng
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Luận án "Nghiên cứu mô hình dự báo ngắn hạn công suất phát của nhà máy điện mặt trời sử dụng mạng nơ-ron hồi quy" của Bùi Duy Linh, thuộc ngành Kỹ thuật Năng lượng, tập trung giải quyết thách thức từ tính biến động và tỷ trọng ngày càng cao của nguồn điện mặt trời (ĐMT) trong hệ thống điện Việt Nam (30-35%, có thể lên tới 50% vào những ngày phụ tải thấp). Tính chất này đòi hỏi lượng dự phòng công suất lớn và làm suy giảm độ dự trữ ổn định, khiến việc dự báo chính xác công suất phát ngắn hạn trở nên hết sức cấp thiết để đảm bảo an toàn và tối ưu vận hành.
Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng mô hình dự báo ngắn hạn công suất cho các nhà máy ĐMT quy mô công nghiệp sử dụng mạng nơ-ron hồi quy bộ nhớ dài ngắn (LSTM), đồng thời đề xuất các giải pháp cải tiến hiệu quả và xây dựng quy trình, công cụ xử lý bài toán dự báo. Luận án được thực hiện thông qua thu thập tài liệu, thực nghiệm, phân tích và tổng hợp. Nghiên cứu này đặc biệt giải quyết khoảng trống trong các công bố trong nước về dự báo cho nhà máy ĐMT quy mô lớn (30-50 MW), do sự thiếu hụt dữ liệu và tính chất đặc thù của chúng.
Các đóng góp và kết quả nổi bật bao gồm:
- Xây dựng thành công mô hình dự báo ngắn hạn công suất phát ĐMT sử dụng mạng LSTM, thử nghiệm hiệu quả tại Việt Nam.
- Đề xuất ba giải pháp cải tiến: kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu với hệ số P/GHI và phân cụm GHI (giúp giảm sai số MAPE khoảng 36,2%), kỹ thuật huấn luyện sử dụng số liệu khí tượng dự báo (giảm sai số MAPE trên bộ dữ liệu dự báo khoảng 9,0%), và kỹ thuật sử dụng dữ liệu bức xạ trời thay thế chỉ dấu thời gian (giảm sai số MAPE từ 0,214% đến 2,161% và nRMSE từ 0,165% đến 1,381%).
- Mô hình đạt độ chính xác cao với MAPE 2,942% và nRMSE 4,513% cho khung chu kỳ hiện tại sau khi huấn luyện tối ưu, đạt kết quả tương đương với các mô hình tốt nhất đã công bố quốc tế.
- Hoàn thiện quy trình và công cụ dự báo ngắn hạn công suất nhà máy ĐMT sử dụng mạng nơ-ron hồi quy với giao diện thân thiện, thao tác thuận tiện.
- Đã công bố 04 bài báo khoa học quốc tế (02 SCI-Q1, 02 Scopus-Q3, Q4) và 01 sáng chế liên quan đến đề tài.
Hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm phát triển hệ thống huấn luyện online/thời gian thực, nâng cao chất lượng mô hình, hoàn thiện quy trình, công cụ, và nghiên cứu ứng dụng ảnh bầu trời để dự báo sụt giảm công suất ngắn hạn.
Mục lục chi tiết:
- Mở đầu
- Chương 1: Tổng quan nghiên cứu
- 1.1. Mở đầu
- 1.2. Công suất phát đầu ra của nhà máy ĐMT và các yếu tố ảnh hưởng
- 1.3. Phân loại các khung dự báo công suất ĐMT
- 1.4. Phương pháp đánh giá chất lượng mô hình dự báo
- 1.4.1. Đánh giá thông qua các chỉ số
- 1.4.2. Đánh giá thông qua biểu đồ phân bố sai số
- 1.5. Các phương pháp dự báo ngắn hạn công suất NMĐMT
- 1.6. Tình hình nghiên cứu
- 1.7. Kết luận
- Chương 2: Xây dựng mô hình dự báo ngắn hạn công suất nhà máy ĐMT với mạng nơ-ron hồi quy bộ nhớ dài ngắn
- 2.1. Mở đầu
- 2.2. Thu thập dữ liệu
- 2.3. Môi trường thí nghiệm
- 2.4. Tiền xử lý số liệu
- 2.5. Xây dựng mô hình LSTM và các mô hình so sánh
- 2.6. Huấn luyện mô hình LSTM
- 2.7. So sánh kết quả dự báo từ các mô hình
- 2.8. Huấn luyện mô hình sử dụng sử dụng với tập kiểm chứng và kỹ thuật dừng sớm
- 2.9. So sánh mô hình nhiều đầu vào với mô hình một đầu vào
- 2.10. Dự báo 01 bước tiếp theo
- 2.11. Dự báo nhiều bước tiếp theo
- 2.12. Đánh giá và kết luận
- Chương 3: Giải pháp cải tiến hiệu quả mô hình và xây dựng quy trình, công cụ dự báo
- 3.1. Kỹ thuật tiền xử lý số liệu với hệ số P/GHI kết hợp với phân cụm GHI
- 3.2. Kỹ thuật huấn luyện sử dụng số liệu khí tượng dự báo trong quá trình huấn luyện và dự báo
- 3.3. Kỹ thuật sử dụng dữ liệu bức xạ trời trong thay thế cho các đầu vào chỉ số thời gian
- 3.4. Quy trình và công cụ xử lý bài toán dự báo ngắn hạn công suất ĐMT sử dụng mạng nơ-ron hồi quy
- KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
- 1. Kết luận
- 2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
- DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
- Tài liệu tham khảo
- Phụ lục