Sáng chế hữu ích cho điện mặt trời

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