Hotline: 0941068156

Thứ hai, 29/12/2025 19:12

Tin nóng

Đa cổ thụ hơn 400 năm tuổi ở Phú Thọ được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Quy định rõ trách nhiệm của nhà sản xuất, nhà nhập khẩu trong cơ chế thực hiện EPR

Đề xuất phân bổ hạn ngạch phát thải cho các nhà máy nhiệt điện, xi măng, thép

Phóng viên Tạp chí điện tử Thiên nhiên và Môi trường đoạt giải khuyến kích Giải Báo chí “Vì một Hải Phòng phát triển”

Hải Phòng: Chú trọng bảo tồn, lan tỏa giá trị Cây Di sản Việt Nam

Từ năm 2028 sẽ áp dụng quản lý hạn ngạch phát thải ở tất cả lĩnh vực trên toàn quốc

2 đa cổ thụ tại xã Sơn Dương được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Tập trung nguồn lực cho công nghệ chiến lược và thương mại hóa sản phẩm

Quy định về đất đai và môi trường trong Trung tâm tài chính quốc tế tại Việt Nam

Rà soát, sửa đổi, bổ sung các quy định liên quan đến thuế, phí bảo vệ môi trường

Khởi công siêu dự án trục đại lộ cảnh quan sông Hồng

Khởi công, khánh thành những dự án lớn phục vụ nhu cầu phát triển đất nước trong kỷ nguyên mới

UBND đặc khu quyết định biện pháp quản lý, sử dụng tài nguyên thiên nhiên, bảo vệ môi trường

Phòng chống IUU: Kiên quyết không cho xuất bến với tàu không đủ điều kiện

Chợ tự phát gây mất mỹ quan đô thị, không bảo đảm an toàn thực phẩm và vệ sinh môi trường

LNG - "mảnh ghép" quan trọng trong củng cố và bảo đảm an ninh năng lượng quốc gia

Quần thể chè Shan tuyết cổ thụ ở Thái Nguyên được công nhận Cây Di sản Việt Nam

Trách nhiệm của địa phương trong phong trào toàn dân tham gia bảo vệ môi trường

Quốc hội thông qua Nghị quyết cơ chế, chính sách phát triển năng lượng quốc gia

Luật sửa đổi, bổ sung 15 luật trong lĩnh vực nông nghiệp và môi trường được Quốc hội thông qua

Thứ hai, 29/12/2025

Sáng chế hữu ích cho điện mặt trời

Thứ năm, 24/02/2022 16:02

TMO - Nhằm giảm sự bất ổn của nguồn điện mặt trời trước ảnh hưởng từ các yếu tố thời tiết, nhóm sinh viên trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã cho ra đời phần mềm dự báo công suất phát của các tấm pin, thông qua bức xạ mặt trời sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Sự tham gia của các nguồn năng lượng tái tạo, nhất là năng lượng mặt trời vào thị trường điện đã gây ra những khó khăn nhất định cho các nhà quản lý, vận hành hệ thống điện. Việc dự báo trước công suất phát của điện mặt trời là vô cùng cần thiết để nâng cao độ tin cậy, ổn định và chất lượng điện năng của hệ thống điện, đồng thời giảm chi phí chuẩn bị các nguồn công suất dự phòng.

Bên cạnh nhiều nghiên cứu về dự báo công suất phát hay bức xạ mặt trời, nhóm 5 bạn sinh viên  của Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, gồm: Vũ Xuân Sơn Hữu (Kỹ thuật điện 5 - K62), Phan Văn Long (Kỹ thuật điện 1 - K63), Nguyễn Trọng Thành (Kỹ thuật điện 2 - K64), Nguyễn Tuấn Anh (Kỹ thuật điện 1 - K64) và Nguyễn Đăng Dương (Kỹ thuật điện 2 - K64) đã quyết định nghiên cứu, xây dựng ứng dụng dự báo bức xạ mặt trời dựa trên phương pháp Deep Learning.

Ảnh minh họa

Nhóm nghiên cứu đã đã sử dụng các phương pháp Deep Learning cho bài toán dự báo bức xạ mặt trời trong khoảng thời gian ngắn hạn. Nhóm cũng đã xây dựng phần mềm dự báo bức xạ mặt trời, giúp người dùng có thể dễ dàng tiếp cận việc dự báo bức xạ với các mô hình dự báo khác nhau, mà kết quả dự báo có thể lưu lại để sử dụng trong tương lai. 

Dựa vào dữ liệu đã có, mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng học những thay đổi trong quá khứ và dự báo được những thay đổi có thể xảy ra trong tương lai. Nếu tệp dữ liệu quá khứ tốt và đủ lớn, mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ đưa kết quả dự báo sát thực tế với sai số nhỏ, khắc phục được nhược điểm của các mô hình truyền thống.

Phần mềm mà nhóm xây dựng được đánh giá là một sản phẩm mới đối với thị trường trong nước, người dùng có thể dễ dàng tiếp cận với các phương pháp mới nhất trong việc dự báo. Từ những dữ liệu dự báo được, có thể giúp các nhà vận hành tránh được các sự cố trong vận hành hệ thống điện, từ đó nâng cao chất lượng điện năng, độ tin cậy. Ngoài ra, đối với các đối tượng sử dụng khác, như các nhà máy điện mặt trời, dựa vào giá trị dự báo có thể lên kế hoạch để phát công suất một cách ổn định nhất

Vượt qua 463 đề tài từ 98 cơ sở giáo dục đại học, đề tài “Xây dựng ứng dụng dự báo bức xạ mặt trời dựa trên phương pháp Deep Learning” nói trên đã giành giải Nhì cuộc thi Giải thưởng khoa học và công nghệ dành cho sinh viên trong các cơ sở giáo dục đại học cấp Bộ cuối năm 2021.

 

 

Thanh Vân

Thích và chia sẻ bài viết:

Bình luận

    Bình luận của bạn

    cmt
      Web đang chạy kỹ thuật
      Zalo phone Hotline