Please use this identifier to cite or link to this item: http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/2280
Title: Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo công suất phát tại nhà máy điện mặt trời Krông Pa, Gia Lai
Other Titles: Application artificial neural network forecasr generation power at Krong Pa, Gia Lai solar power plant
Authors: Nguyễn, Tiến Hoàng
Keywords: Bức xạ mặt trời;Mô hình dự báo;Năng lượng mặt trời;Mạng nơron nhân tạo;MAPE.
Issue Date: 2020
Publisher: Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng
Abstract: 
Lượng điện năng tiêu thụ đã tăng đáng kể trong những thập kỷ gần đây. Năng lượng truyền thống, chẳng hạn như dầu, than và hạt nhân có tác động tiêu cực đến môi trường. Vì những lý do này, các nhà nghiên cứu đã chuyển hướng sang các nguồn tái tạo như năng lượng mặt trời, gió và biển. Năng lượng tái tạo có đặc điểm là nguồn năng lượng sạch và bền vững. Sản lượng năng lượng mặt trời đã tăng đáng kể trong các năm qua.
Tuy nhiên, điện năng được sản xuất bởi hệ thống quang điện không ổn định, gây ảnh hưởng đến độ tin cậy cung cấp điện. Bởi vì năng lượng bức xạ mặt trời phụ thuộc vào vị trí, điều kiện thời tiết như nhiệt độ, độ ẩm, ánh nắng mặt trời... đặc biệt là cấu trúc đám mây và chu kỳ ngày/đêm.
Đề tài này nghiên cứu tính khả thi trong việc xây dựng mô hình mạng nơron nhân tạo (ANN) để dự báo công suất phát. Vị trí nghiên cứu là nhà máy điện mặt trời Krông Pa, Gia Lai. Mô hình ANN được lựa chọn để nghiên cứu là mạng nơron truyền thẳng 3 lớp được huấn luyện bởi thuật toán Levenberg-Marquardt (LM). Các tham số đầu vào huấn luyện mạng số giờ phát trong ngày, nhiệt độ tấm pin và khí tượng được thu thập tại nơi thực hiện.
Description: 
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật. Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa. Mã số: 8520216; 78 tr
URI: http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/2280
Appears in Collections:LV.Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa

Files in This Item:
File Description SizeFormat Existing users please Login
NguyenTienHoang.TT.pdf477.64 kBAdobe PDF
  View online
    Request a copy
NguyenTienHoang.TV.pdf6.58 MBAdobe PDF
  View online
    Request a copy
Show full item record

CORE Recommender

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.