Dự báo ngắn hạn công suất phát của nhà máy điện mặt trời bằng mạng nơ-ron hồi quy

Māc tiêu nghiên cąu

- Xây dāng mô hình dā báo ngÃn h¿n công suÃt nhà máy ĐMT vãi M¿ng n¢-ron hãi quy bá nhã dài ngÃn. - Quy trình và công cā phÅn mềm xử lý bài toán dā báo ngÃn h¿n công suÃt nhà máy ĐMT sử dāng m¿ng n¢-ron hãi quy bá nhã dài ngÃn.

CÃu trúc luÁn án

Các ph°¢ng pháp dā báo ngÃn h¿n công suÃt nhà máy ĐMT

Cỏc mụ hỡnh chuòi thòi gian nh° cụng suÃt cÿa nhà mỏy ĐMT đó trỡnh bày đ°ÿc dāa vào giÁ thiÁt là cỏc chuòi thòi gian nghiờn cāu cú tớnh dăng tāc là giỏ trò trung bỡnh và ph°Âng sai cÿa chuòi thòi gian cú tớnh dăng yÁu là hằng sỏ và đóng ph°Âng sai cÿa nú khụng đồi theo thòi gian. Do vÁy, nÁu phÁi tớnh sai phõn mỏt chuòi thòi gian d lÅn để làm cho nú cú tớnh dăng và sau đú ỏp dāng mụ hỡnh ARMA(p, q), ta núi rằng chuòi thòi gian ban đÅu là ARIMA(p, d, q), tāc là nú là mỏt chuòi thòi gian trung bỡnh tr°ÿt kÁt hÿp tā hói quy, vói p biểu thò sỏ cỏc sỏ h¿ng tā hói quy, d biểu thò sỏ lÅn chuòi thòi gian phÁi đ°ÿc tớnh sai phân cho tãi khi có tính dăng, và q là sá các sá h¿ng trung bình tr°ÿt.

Tiòn xĉ lý sò liỏu

Đái vãi bá dÿ liáu cÿa nhà máy ĐMT nh° đái t°ÿng nghiên cāu cÿa luÁn án, các dÿ liỏu thu thÁp góm cỏc thụng sỏ khớ t°ÿng (nh° bāc x¿ mặt tròi, nhiỏt đỏ, đỏ ẩm, tỏc đỏ giú) và cụng suÃt phỏt điỏn, lo¿i nhiòu th°òng gặp là nhiòu Gaussian và nhiều Salt- and-Pepper. Theo cỏc nghiờn cāu gÅn đõy, kỹ thuÁt khoÁng tā phõn vò (Interquartile Range - IQR) th°òng đ°ÿc sử dāng để thāc hiỏn viỏc phỏt hiỏn cỏc điểm ngo¿i lai để lo¿i bò trỏnh gõy nhiòu trong quỏ trỡnh huÃn luyỏn và kiểm tra mụ hỡnh [81].

Đánh giá và k¿t luÁn

Tuy nhiờn, khi nhà mỏy điỏn mặt tròi bò giói h¿n cụng suÃt hay sā cỏ thỡ xÁy ra hiỏn t°ÿng tÁp dÿ liỏu thu đ°ÿc cú nhiều điểm dÿ liỏu khụng đỏng tin cÁy nh° cú giỏ trò P (cụng suÃt phỏt, MW) khi GHI bằng 0, hoặc tỷ lỏ giÿa GHI và P là bÃt th°òng, GHI lón nh°ng cụng suÃt phỏt P l¿i nhò, khụng t°Âng xāng. Nguyên nhân chính đÁn tă viác nhà máy đ°ÿc kÁt nái vào mát khu vāc l°ói góm nhiều nhà mỏy điỏn mặt tròi và giú khỏc, mà tồng cụng suÃt cÿa nhÿng nhà máy này á tr¿ng thái công suÃt tái đa lãn h¢n công suÃt vÁn hành cho phép cÿa đ°òng truyền tÁi điỏn, vỡ vÁy cỏc nhà mỏy trong khu vāc th°òng phÁi giÁm cụng suÃt trong cỏc giò giÿa tr°a.

Kÿ thuÁt huÃn luyỏn sĉ dāng sò liỏu khớ t°ÿng dā bỏo trong quỏ trỡnh huÃn luyán và dā báo

Tuy nhiên, để có đ°ÿc giÁi pháp khÁ thi giúp áp dāng mô hình tính toán công suÃt đÅu ra trong thāc tÁ vãi kÁt quÁ tát, nghiên cāu sinh và nhóm nghiên cāu đã đề xuÃt và công bá mát giÁi pháp vãi ý t°áng chính là mô hình hác cũng tă dÿ liáu dā báo khí t°ÿng trong quá khā, để vãi cùng nguãn dÿ liáu dā báo, trong t°¢ng lai mô hình có khÁ năng cÁi thián đá chính xác cÿa mình. Tuy nhiên, viác thêm dÿ liáu dā báo khí t°ÿng trong quá khā trong quá trình huÃn luyán mô hình, có thể d¿n đÁn sai sá khi kiểm tra dÿ liáu thāc tÁ không tát nh° tr°ãc, nh°ng có thể cÁi thián kÁt quÁ công suÃt dā báo đÅu ra trong thāc tÁ.

Quy trình và công cā xĉ lý bài toán dā báo ngÃn h¿n công suÃt ĐMT sĉ dāng m¿ng N¢-ron hái quy

Tuy nhiên, vãi cách làm nh° trong tình tr¿ng kỹ thuÁt nêu trên s¿ xuÃt hián hián t°ÿng quá khãp (overfit), tāc là hián t°ÿng xÁy ra khi ma trÁn tráng sá thu đ°ÿc sau khi huÃn luyán mô hình bằng bá dÿ liáu huÃn luyán thể hián rÃt tát trên tÁp dÿ liáu huÃn luyán nh°ng khi áp dāng ma trÁn tráng sá đó vào mô hình LSTM để ch¿y trên bá dÿ liáu kiểm tra thì kÁt quÁ l¿i không nh° mong muán. Các dÿ liáu phāc vā huÃn luyán trong b°ãc lặp đ°ÿc n¿p vào mô hình LSTM vãi ma trÁn tráng sá mặc đònh để tỡm ra giỏ trò sai sỏ huÃn luyỏn (hay chớnh là hàm mÃt mỏt MAE), sau đú ma trÁn tráng sá đ°ÿc điều chỉnh t°¢ng āng; ngay sau đó, bá dÿ liáu kiểm chāng n¿p cũng đ°ÿc n¿p vào mụ hỡnh LSTM vói ma trÁn trỏng sỏ mặc đònh và tỡm ra giỏ trò sai sỏ kiểm chāng (hay chớnh là hàm mÃt mỏt MAE) mà khụng chò đÁn khi toàn bỏ dÿ liỏu huÃn luyán đ°ÿc sử dāng hÁt.

H¯àNG NGHIấN CĄU TIắP THEO

Nhat Nam, <Multiple Step Ahead Forecasting of Rooftop Solar Power Based on a Novel Hybrid Model of CEEMDAN - Bidirectional LSTM Network with Structure Optimized by PSO Method,= in 2022 11th International Conference on Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS), IEEE, Nov. Shi, <Improving Clear-Sky Solar Power Prediction over China by Assimilating Himawari-8 Aerosol Optical Depth with WRF-Chem-Solar,= Remote Sens (Basel), vol. Zhou, <Ultra-short-term solar power forecasting based on a modified clear sky model,= in 39th Chinese Control Conference, 2020. Sứrensen, <Benchmarking physics-informed machine learning-based short term PV-power forecasting tools,= Energy Reports, vol. Mikofski, <pvlib python: a python package for modeling solar energy systems,= J Open Source Softw, vol. PHĀ LĀC 1: Giao dián công cā dā báo. Giao diện chức năng Xử lý dữ liệu. Giao diện chức năng Huấn luyện mô hình. Giao diện chức năng Kiểm tra mô hình sau huấn luyện. Giao diện chức năng Dự báo. PHĀ LĀC 2: K¿t quÁ chi ti¿t cỏc chỉ sò sai sò dā bỏo trờn tÁp dÿ liỏu kiỏm tra căa tćng b°ỏc trong mụ hỡnh dā bỏo nhiòu b°ỏc đỏng thói. B°ác MSE RMSE MAE MAPE B°ác MSE RMSE MAE MAPE. B°ác MSE RMSE MAE MAPE B°ác MSE RMSE MAE MAPE. B°ác MSE RMSE MAE MAPE B°ác MSE RMSE MAE MAPE. B°ác MSE RMSE MAE MAPE B°ác MSE RMSE MAE MAPE. HèC VIặN KHOA HèC VÀ CễNG NGIặ Sẹ: 436/Qé-HVKHCN. VÁ viầc thành l-p HÙi ểng ỏnh giỏ lu-n ỏn ti¿n s) cƠp HÍc viần QUYẫT ấNH.

Thành l-p HÙi ểng ỏnh giỏ lu-n ỏn tiÃn s) cƠp HÍc viần cho nghiờn cộu

HèC VIặN KHOA HèC VÀ CễNG NGIặ Sẹ: 436/Qé-HVKHCN. VÁ viầc thành l-p HÙi ểng ỏnh giỏ lu-n ỏn ti¿n s) cƠp HÍc viần QUYẫT ấNH. Cn cộ Quy¿t ậnh sẹ 303/Qé-VHL ngày 0I/3/2023 cỗa Chỗ tậch Viần Hàn lõm Klhoa hÍc và Cụng nghầ Viầt Nan vÁ viầc ban hành Quy chà Tế chộc và hoĂt Ùng cỗa HÍc viÇn Khoa hÍc và Công nghÇ;.

QUYÉT ÊNH

CVA CON,

HèC VIặN KHOA HèC VÀ CễNG NGIặ Sẹ: 436/Qé-HVKHCN. VÁ viầc thành l-p HÙi ểng ỏnh giỏ lu-n ỏn ti¿n s) cƠp HÍc viần QUYẫT ấNH. Cn cộ Quy¿t ậnh sẹ 303/Qé-VHL ngày 0I/3/2023 cỗa Chỗ tậch Viần Hàn lõm Klhoa hÍc và Cụng nghầ Viầt Nan vÁ viầc ban hành Quy chà Tế chộc và hoĂt Ùng cỗa HÍc viÇn Khoa hÍc và Công nghÇ;. HèC VIặN KHOA HèC VÀ CễNG NGHặ. Xột à nghậ cỗa Tr°òng phũng ào tĂo. Ngành: Kù thu-t nng l°ãng. KHOA HÌC VÀ Ha Giám ôc HÍc viÇn Khoa hÍc và Công nghÇ) CệNG NGHE,. Tờn ờ tar: Nghiờn cộu mụ hỡnh dủ bỏo ngÊn hĂn cụng suƠt phỏt cỗa nhÊ mỏy diần mãt tríi su dồng mĂng nĂ-ron hẹi quy.