Ứng dụng trí tuệ hồi quy dự báo công suất năng lượng mặt trời tỉnh Thừa Thiên Huế

Abstract

Năng lượng tái tạo là loại năng lượng mà khi được sản xuất ít có tác động tiêu cực đến môi trường hơn so với năng lượng hóa thạch. Xu thế phát triển và tích hợp nguồn năng lượng tái tạo vào lưới điện là vấn đề tất yếu trong tương lai. Tuy nhiên, các nguồn năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời có công suất phát ra không ổn định, phụ thuộc nhiều vào điều kiện thời tiết khí hậu. Chính vì điều này khi các nguồn năng lượng tái tạo được đấu nối vào lưới sẽ làm ảnh hưởng đến chất lượng điện áp, thay đổi quá trình trào lưu công suất trên lưới điện phân phối thông thường, gây khó khăn trong việc điều khiển điện áp, bảo vệ rơle, đưa ra các phương thức vận hành tối ưu. Đề tài này nghiên cứu tính khả thi trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo bằng phương pháp học sâu (RNN) để dự báo công suất điện mặt trời mái nhà tại Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế. Mô hình RNN được lựa chọn để nghiên cứu là mạng nơron hồi quy được huấn luyện bởi thuật toán LSTM để huấn luyện trên bộ dữ liệu chuẩn và bộ dữ liệu được thu thập, sau đó so sánh kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu này . Các tham số đầu vào huấn luyện mạng là ngày, tháng, các thông số khí tượng được thu thập tại nơi thực hiện.