Nghiên cứu dự báo công suất phát của nhà máy điện mặt trời dựa trên dữ liệu bức xạ đã có

Với các ngành năng lượng mới, đặc biệt là điện mặt trời sản lượng điện luôn biến động và phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên của ánh sáng mặt trời. Nếu lưới điện không kiểm soát được tốt thì khi thời tiết xấu đi, sẽ gây ra sự cố mất an toàn đối với lưới điện. Đề xuất này căn cứ dựa trên dữ liệu bức xạ đã có để dự báo công suất phát của nhà máy điện năng lượng mặt trời và đưa ra các đề xuất phương pháp và xây dựng thuật toán dự báo phù hợp cho các nhà máy điện mặt trời.

CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC- SESSION ONE NGHIÊN CỨU DỰ BÁO CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN MẶT TRỜI DỰA TRÊN DỮ LIỆU BỨC XẠ ĐÃ CÓ Lê Tấn Vũ (1) (1) Sinh viên khoa Kỹ thuật điện – Trường Đại học Điện Lực *Email: letanvu30121999@gmail.com Supervisor: Phạm Mạnh Hải TÓM TẮT Với ngành lượng mới, đặc biệt quan trọng cần giải Chính hiểu điện mặt trời sản lượng điện rõ cấp thiết đề xuất làm tối biến động phụ thuộc vào điều kiện ưu hóa mơ hình tính tốn để khắc phục tự nhiên ánh sáng mặt trời Nếu lưới vấn đề Đề xuất dựa điện khơng kiểm sốt tốt liệu xạ có để dự báo cơng thời tiết xấu đi, gây cố an suất phát nhà máy điện lượng toàn lưới điện Vậy làm mặt trời đưa đề xuất phương để kiểm soát ảnh hưởng bất lợi phát pháp xây dựng thuật toán dự báo phù điện mặt trời lưới điện vấn đề hợp cho nhà máy điện mặt trời GIỚI THIỆU: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nội dung đề xuất: 2.1 Phương Pháp đề xuất: I Bộ liệu xạ mặt trời Hiện có ba phương pháp II Bộ liệu nhiệt độ sử dụng để dự báo phụ tải: III Bộ liệu cơng suất thực tế • Bền vững • Ngắn hạn • Trí tuệ nhân tạo nhà máy điện mặt trời IV Ứng dụng số thuật toán để mô dự báo công suất phát V Tác động thông số thuật Đề xuất dựa phương pháp trí tuệ nhân tạo sở liệu xạ toán đến kết dự báo nhiệt độ thu có sẵn để đánh giá kết VI Đánh giá kết dự báo ước lượng công suất phát nhà máy điện mặt trời 34 | DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION ONE 2.2 Kĩ thuật GHI (Global Horizontal Irradiance): Chỉ số 2.2.1 Thu thập liệu chiếu xạ ngang tồn cầu Kiểm chứng qua mơ đánh giá kết quả: mơ máy tính thơng CSI (Clear Sky Index): số bầu trời qua thuật tốn tảng lập trình MATLAB dựa liệu xạ thu có sẵn; đánh giá kết ước lượng thông số công suất phát nhà máy điện mặt trời PHÂN TÍCH 3.1 Phương trình điều chỉnh • Việc dự báo cường độ xạ mặt trời Hình Sơ đồ mơ hình dự báo phụ thuộc vào giá trị chiếu xạ ngang toàn cầu (GHI) giá trị chiếu xạ trực tiếp bình thường (DNI) [1] • • Chỉ số VR (Variability Reduction) số nói lên mối tương quan biến Việc dự báo cường độ xạ mặt trời thiên xạ biến thiên công suất bị ảnh hưởng yếu tố biến thiên xạ gây [4].: chiếu xạ trường hợp bầu trời khơng có mây, hấp thụ xạ khí quyển, hấp thụ xạ đám mây [2] • Chỉ số UVI (Universal Variability Index) • Sự biến thiên xạ tự nhiên hay số VI dùng để dự báo xạ mặt trời có biến đổi ngày: [3] NVI (Natural Variability of Irradiance): • NVP (Natural Variability of Power): Sự biến thiên công suất tự nhiên DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO | 35 CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC- SESSION ONE Biểu thị độ lệch chuẩn thay đổi xạ mặt trời đo khoảng thời gian cụ thể : Biểu thị giá trị trung bình xạ đo : Số lần đo xạ : Biểu thị điểm thứ j bước thay đổi xạ Hình Mối tương quan biến thiên xạ tự nhiên biến thiên công suất tự nhiên : Biểu thị giá trị trung bình bước thay đổi xạ : Biểu thị độ lệch chuẩn thay đổi công suất đo khoảng thời gian có thay đổi xạ mặt trời THAM KHẢO [1] E R Sanseverino et al., “Review of Potential and Actual Penetration of Solar Power in Vietnam [2] U K Das et al., “Forecasting of photovoltaic power generation and model optimization: A review,” Renew Sustain Energy Rev., vol 81, pp 912–928, : Biểu thị giá trị trung bình công suất đo Jan 2018, doi: 10.1016/j.rser.2017.08.017 [3] D M Willy, T L Acker, and R K Flood, “Natural variability of irradiance and power-simple variability metrics for photovoltaic power plants,” in 43rd ASES National Solar Conference 2014, SOLAR 2014, Including the 39th National Passive Solar Conference and the 2nd Meeting of Young and Emerging Professionals in Renewable Energy, 2014, vol 1, pp 552–558 [4] J S Stein, C W Hansen, and M J Reno, “The variability index: A new and novel metric for quantifying irradiance and pv output variability, in World Renewable Energy Forum 36 | DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION ONE TÁC GIẢ Ý TƯỞNG Tan-Vu LE: was born in Quang Ngai District.Vietnam in 1999 Currently, I am majoring in Power System at the Electric Power University In addition, the current research direction of solar power, load forecasting and renewable energy GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Manh-Hai PHAM was born in Hai Duong District, Vietnam in 1983 He received the B.S degrees in Power System from the Hanoi University of Science and Technology in 2006; M.S degrees in Power System from University of Paul Sabatiers, Toulouse, France, in 2008; and the Ph.D degree in Plasma Applications from University of Poitiers, Poitiers, France, in 2011 From 2012 to now, he is a lecturer of Electrical Power University, Hanoi, Vietnam His research interests include nonthermal plasma discharge processes and applications, load forecasting, reliability of Power System and renewable energy… DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO | 37 ... bầu trời qua thuật toán tảng lập trình MATLAB dựa liệu xạ thu có sẵn; đánh giá kết ước lượng thông số công suất phát nhà máy điện mặt trời PHÂN TÍCH 3.1 Phương trình điều chỉnh • Việc dự báo. .. biến Việc dự báo cường độ xạ mặt trời thiên xạ biến thiên công suất bị ảnh hưởng yếu tố biến thiên xạ gây [4].: chiếu xạ trường hợp bầu trời khơng có mây, hấp thụ xạ khí quyển, hấp thụ xạ đám mây... biến thiên xạ tự nhiên hay số VI dùng để dự báo xạ mặt trời có biến đổi ngày: [3] NVI (Natural Variability of Irradiance): • NVP (Natural Variability of Power): Sự biến thiên công suất tự nhiên