CHƯƠNG 3. DỰ BÁO VẬN TỐC GIÓ VÀ CÔNG SUẤT PHÁT CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ TUY PHONG TỈNH BÌNH THUẬN
3.6. Nhận xét, kết luận
Trong Chương 3 các phương pháp về ước lượng đường cong quan hệ công suất-vận tốc gió dựa vào số liệu thực tế đo đếm được và phương pháp dự báo vận tốc và công suất phát của nhà máy điện gió Tuy Phong được trình bày. Các mô hình và phương pháp dự báo cho kết quả tương đối chính xác, kết quả này cung cấp thông tin quan trọng cho nhà máy điện gió cũng như các đơn vị vận hành lưới điện có nhà máy kết nối vào.
Ngày nay nguồn năng lượng mới nói chung và năng lượng gió nói riêng ngày càng thu hút được sự quan tâm của các nhà nghiên cứu cũng như các công ty, các đơn vị khai thác và sử dụng năng lượng gió vì những lợi ích to lớn mang lại từ nguồn năng lượng này đặc biệt là vấn đề về môi trường. Tuy nhiên, để khai thác và sử dụng hiệu quả nguồn năng lượng gió thì một trong những lĩnh vực quan trọng đó là dự báo. Việc dự báo chính xác vận tốc và công suất phát cho các nhà máy điện gió là rất quan trọng.
Thông tin mang lại từ dự báo không những phục vụ cho việc tính toán và phát điện của bản thân các nhà máy mà còn phục vụ cho các đơn vị quản lý vận hành lưới điện mà ở đó nhà máy điện gió được kết nối vào.
Việc xây dựng mô hình dự báo năng lượng gió trong thực tế thường gặp rất nhiều khó khăn. Quá trình gió là một quá trình ngẫu nhiên, gió thay đổi liên tục theo thời gian và quá trình gió chứa đựng nhiều yếu tố, mối quan hệ phức tạp, ngoài ra các số liệu thu thập được từ quá trình gió trong thực tế thường tồn tại nhiều dữ liệu lỗi, mất dữ liệu v.v. Do đó, việc tìm ra quy luật và các mối quan hệ chứa đựng trong quá trình gió rất khó khăn. Ngoài ra, đối với mỗi nhà máy khác nhau thì gió sẽ có những đặc điểm riêng của nó và cần một mô hình riêng cho nhà máy. Do đó, việc phân tích, đề xuất một phương pháp dự báo một cách khoa học, cho kết quả chính xác cho mỗi nhà máy điện gió là rất cần thiết và có ý nghĩa rất thiết thực.
Trong đề tài, dựa vào miền thời gian dự báo theo yêu cầu và đặc điểm về số liệu vận tốc gió có được từ nhà máy điện gió Tuy Phong, sau khi phân tích tác giả đã đề xuất phương pháp dự báo sử dụng mô hình tự hồi quy vector VAR kết hợp với các kỹ thuật về tiền xử lý, chuẩn hóa dữ liệu. Mô hình dự báo cho kết quả tương đối chính xác trong miền thời gian dự báo 24 giờ.
Nhìn chung đối với các bài toán dự báo, độ chính xác của kết quả dự báo không chỉ phụ thuộc vào phương pháp lựa chọn, các kỹ thuật được sử dụng mà còn phụ thuộc vào chất lượng của số liệu thực tế. Số liệu có được càng tốt (ít bị lỗi, bị mất,...) và thời gian thu thập càng dài (từ vài năm trở lên) thì thông tin có được về quá trình gió càng đầy đủ, thông tin này góp phần cải thiện mô hình dự báo để từ đó cho kết quả dự báo chính xác hơn. Trong tương lai, khi tác giả có thêm số liệu từ nhà máy thì sẽ sử dụng để cải thiện mô hình cũng như có điều kiện để thử nghiệm thêm các kỹ thuật khác.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] M. Kendall and A. Stuart, The Advanced Theory of Statistics, London, U.K.:
C. Griffin, 4th edition, 1977.
[2] H. Cramer, Mathematical Methods of Statistics, Princeton University Press, 1945.
[3] Wen-Yeau Chang, “A Literature Review of Wind Forecasting Methods”, Journal of Power and Energy Engineering, 2, 161–168, 2014.
[4] G. E. P. Box and G. M. Jenkins, Time Series Analysis: Forecasting and Control, San Francisco, CA: Holden Day, 1976.
[5] E. Vladislavleva, T. Friedrich, F. Neumann, and M. Wagner, “Predicting the energy output of wind farms based on weather data: Important variables and their correlation”, Renew. Energy, 50, 236–243, 2013.
[6] M. G. De Giorgi, A. Ficarella, and M. Tarantino, “Assessment of the benefits of numerical weather predictions in wind power forecasting based on statistical methods”, Energy, 36, 3968–3978, 2011.
[7] G. Sideratos, N. D. Hatziargyriou, “An advanced statistical method for wind power forecasting”, IEEE Trans. Power Syst, 22, 258–265, 2007.
[8] B. G. Brown, R. W. Katz, and A. H. Murphy, “Time Series Models to Simulate and Forecast Wind Speed and Wind Power”, Journal of Climate and Applied Meteorology, 23, 1184–1195, 1984.
[9] Z. Huang and Z. S. Chalabi, “Use of Time-Series Analysis to Model and Forecast Wind Speed”, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 56, 311–322, 1995.
[10] L. Kamal and Y. Z. Jafri, “Time Series Models to Simulateand Forecast Hourly Averaged Wind Speed in Quetta, Pakistan”, Solar Energy, 61, 23–32, 1997.
[11] R. W. Katz and R. H. Skaggs, “On the Use of Autoregressive-Moving Average Processes to Model Meteorological TimeSeries”, Monthly Weather Review, 109, 479–484, 1981.
[12] D. E. Runkle, “Vector Autoregressions and Reality”, Journal of Business and Economic Statistics, 5 (4), 437–442, 1987.
[13] J. H. Stock and M. W. Watson, “Vector Autoregressions”, Journal of Economic Perspectives, 15, 101–115, 2001.
[15] M. G. De Giorgi, A. Ficarella, M. G. Russo, “Short-term wind forecasting using artificial neural networks (ANNs)”, WIT Trans. Ecol. Environ., 121, 197–208, 2009.
[16] G. Li and J. Shi, “On comparing three artificial neural networks for wind speed forecasting”, Appl. Energy, 87, 2313–2320, 2010.
[17] J. Hu, J. Wang, and G. Zeng, “A hybrid forecasting approach applied to wind speed time series”, Renew. Energy, 60, 185–194, 2013.
[18] Hamid Shaker, Hamidreza Zareipour, and David Wood, “On error measures in wind forecasting evaluations”, 26th IEEE Canadian Conference Of Electrical And Computer Engineering (CCECE), 2013.
[19] D. D. Le, G. Gross, and A. Berizzi, “Probabilistic Modeling of Multisite Wind Farm Production for Scenario-Based Applications”, IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 6, no. 3, 748–758, 2015.
[20] F. E. Grubbs, "Procedures for Detecting Outlying Observations in Samples", Technometrics, Feb. 1969.
[21] P. J. Davis, Interpolation and approximation, Dover, New York, 1976.
[22] J. F. Steffensen, Interpolation, Dover, New York, 2012.
[23] K. Aho, D. Derryberry, and T. Peterson, "Model selection for ecologists: the worldviews of AIC and BIC", Ecology, 95, 631–636, 2014.
[24] Online: https://en.wikipedia.org/wiki/Ordinary_least_squares.
HO SO HQI DONG DANH GIA LUAN VAX
Hgc vi6n: Nguy6n Qu6c TuY6n
l. Ili€n ban llQi d6ng
2. Bang di6m cua hgc vi6n cao hgc
3. Lf llch khoa hoc cua hgc vi6n 4. Bi0n ban ki6m Phi6u
5. NhAn x6t
THAC SV
14
fll
t{
d
TT HQ VA \ATEN rnAcs NHIEM
TRONG HQI DONG
NHA]\ XE'I'
IJtitt rthfirr .uit
l'lt ii rt tli0rrr
I PGS.I S. Dinl'r -['hanh \ziet C'lu.i ticlr lloi din,q {
2" -fS.
i,LLLr Ngoc An Thu'ki ltoi ding
-)) .fS.
Dotin Anli Tuirl Phtm bi&t I J
4. 'l-S 'Ihach t-6 Khienr Phctrt bi€rt 2 J J
5, PCiSi l'S. Vd Ngoc Di0r-r [_-lv yiQn ,(
6. t S. I.0 Dinli Du'crttg Ngtrd'i htLo'ng cltTn
Dtt l,,ling, ngir.1' T thdn,q ",1?..,,,i,,, :() ll'
'fhtr ky I Ioi c16ng
DAI HOC DA TITUONG DAI HOC
ceNG soa xA
EQc Iflp
HQI CHU NGHIA VIE,T NAM
-'Iq do - II.1nh phtic NANG
NACU KI{OA
I'T
BIEN BAN
HQP HQI DONG DANH GIA LUAN VAN THAC SY
Ngdy .)f th6ne R ndm 20lV; HQi ddng dusc thdnh l6p theo Quy6t dinh s6 195I/DHBK-DT ngay DDl2017 ciaHi6u trudng trudng Dpi hoc B6ch khoa, g6tn c6c thdnh vi6n:
rrQ vA TEN cLIoNG V['TRONG IIQI DONG
PGS.TS, Dinh Thdnh Clhu tich Il0i cl0ng
'fS. LuLr Ngoc An fhrL k.i, Il0i c10ng
TS. Eodn Anh TuAn [.lv viOn I'}luin tricrr I
'fS. Thach LE t<hiOrr t.lv vi0rr I'lrlrn hiCrr l
PCiS.'fS. VO Ngqc Dieu
dh hop (co mdt:.( uing rnat: D..thdr-rh viOn) de danh gi6 lLrAn r irrt thac si :
- I'0ri di: tdi: l{ghiAn cti'r.t tlu'bito t,ott t6c: giri t'ir c6n,g,';tttil ltltttt t'trtt ,\,'lrir rtrtrt
clien gio 'l'u1t Pltong tirth Binlt 7-huan
ChuyOn nganh: Ky thuat diqn (/(33.KTD KID Cua hoc vi6n cao hoc: Nguy6n Qu6c Tuy6n
l. N0i dung bu6i hop el6nh giir g6m c{c phin chinh sau aliv:
i1. l'hLL lo FI6i cl6ng biro ciio c1Lr6 trinh hoc tip, nghiOn citr"t va\ doc l-r'' lich lihoa hrrc cua hoc r i0n (c6 v[r"r bl'Ln l<dnr theo);
Lr. I loc r itn trinh bay lr-rAn vir-r;
c. Cac phAn bi0n cloc nhAr-r xet vd n6ur c0u hoi (c(r t,[tr bltn kent thco);
cl. I Ioc vi6n tra lo'i cac: cAu hoi cLra thdnh vi0rt I toi c16rrg;
e. ll6i cl6ng thdio luAn kin vd d6nh gi6;
f. I{i6m phi6u vd cdng UO t<Ot qua (co biOn bAn kiOnr phieu vA 1;hieu kenr thco).
g. 'f6c giei lu6n r,6n phat bi6u y kiOn
h. Clhr-r tich I iQi clong tuy0r-r bo b0 mac,
KGt luin cria [IQi il6ng:
)
a) Ket luAn chung:
1.
2.
a-).
4.
5. Ur i'ien
Tlru rv uor ooNc CI IL] 'I IC][t I IOl t)oN(;
XAC NHAN
,L.t)
l
I
,./ L,'tt , ,./
7r1-uL t /
v t,, --*'-=-
fu*{ 17G,f Vir
cuA TRTI0NG DAr r{QC nacu KHOA
TL. HIEU TRUONG TRLIONG PHONG DAO TAO
@1z-t'
lrl'7,.;1,d*' Yti,, L&fr1
-'fu.rlo - fultlqluJ
ngrr0n niing lrrtrng rrgrr0n nhtrq lrltiltg
t ii iLrrs durrg. I Iicrn clang khai thiic ciic rgtr0n nirrrg Irrci'rig
o viot Nam. tinh Ilinrr 'l'lru0n ld tinh cri tidm ndng r,0 ngt,Or, clay hiQn
1a.,v ciing clfr clrrcrc cprl,hoach x61,crtrng vd rrh6t rriOl 1lidu
c6ng sLrflt khi lilu. vi vay, r,i0c ngiriCn ouir. tinlitoericru,bzio rarr tOc
nhi nrdy eli6n gio 1'u1,phong, tinh llinh lhuAn ld h5t silc cin rtr;et 2- \'6 rlhu'o',s nhr'rn rrgrri0u cliu, d$ tin cfi;.ciiii c6c s6 i;6.r,
3-
Nr{aN xET LUaN VAn .r0T
l\(;u r ut) (Ddnh clto ngtrd'i pltritt hi€rt)
I{o vzi t6n ngu,di nh6n x6t: Dodn Anh fuAn IIoc vi: Ti6n sT
Chul,gp ngt)nh: N4ang vi h0 thOng ttiOn.
Cu clua, cong tdc: rrudng Dai hoc Rdch khoa, Dai hoc Di Nring.
IIo r.a tcn hoc vi6n cao hoc: l'lguydn eu6c Tuy6n. I(h6a: I(3i.
ChLrr 0n nsinh: I(! thu0t <li0n.
l'.:rr I'ur I'ltrrng. tJe ti)i itran linh vin: Ilinli Nglii6n ThuAn. c0'u cltr b6o vAn tOc gi6 r,ri c6ng sudt lrhit c6a 1hr) nra1,, cliC, siri
V rrnN NHAN xrr
l- \'A lr tlo chon 116 t:ii:
-frtioc
tinh hinh nhtr. cliu ti0u thu cli6n nlng ngr)y ciing tirng. rrriit lipic
1]L. 1,1?.,]^.gii1, cing can 1ii6r, c1o cki ngu6, ,,,rg-i.-rirr; ;ffi ,,rii .lrirr- ,.
r .,\ - ; -. ^'^^Y.. ^-:," llLr(trr L(rlll rrEllrvll Lltll
,ay..'trreu cluuc gia tr6, trr0 gitii nhu'fhuy Dien. Dau Maclr, D(r;..., clfr r,d
iFYg'nilng lugng tdi tao, clac biOt li n[ng lugnggiri rAt t,i0ri quir,'cLurgcil., lihri ICrl r:[ro IrL' tfuorrg rlicp qrroc gia. e c : r"''' -""s '('
nfutg lu'trng giti lit ltirr. tai trlti'i rir;i-i, plrJrl rli0rr qir'r r.ri
giti vl) cOns s,rit I,ltiit crur
- I)lruorg phzip ,ghi0, cinr phir ho,p vri'i hrr6.,g nghi0n criLr.
- SO tieu lihiro sht cldng tin ciy.
VO kOt qu:i lilroa hoc ciia OO tiri:
- 'finli toitl dttcrc cic r'6tl c16 v0 clu b6o rr6n toc gi6 r,d c0rrg srrAt phrit cua ,lri ,rir, cli6rr
1'Lrv Phong. tinh lliuir'fhLr6n g6rn: '- D-- rrrrL'L l/rr(rl ' '
I D0 ruat, llra chcu phntrng phdp clu'blio cho rrhr) rnfl,ciiCn giti'Iu1, I)irepg. lirrlr 'i'lnrin,
tuabin;
+ 'I'inh todn. xAy cltmg cluong coug quan h0 cOrrg srrAt phrit vr) r,irr toc eiri r.riir
+ Xfly ciung thu6t tozirl vd clttrotrg lrinh clu biio cltLa tr.6rr phiin rn0rrr N4iitla5:
-1 l)tra ra kct cluii clu b6o v0n tOc giri vi cdng sulit phrit crja nhi rnr'r-r,clr.2,llr liilr
tlteo cti;r ngdy dtr bdo. -' 'o ".''" t'rr"'L L('(r " -
4- VA y nghin hlloa ltoc, ti'ttg tlt"rng thgc tiSn vii hrr(nrg ur6'r-6pg cnia tl6 trii:
cStra sil r,tii rr0i
cltrng tinh todn cfra c1e trii. J ' -'
- CAc s6 li6Lr clo clac. thu thip cluoc tir 20 c1i6m c1o giti lrorrq rrirnr 2()16.'['ae giii c6tra rr0rr
cu the Ve cac tlienr do tlac tutv co tnoi li6n quan nhuth6 ,'rn., ,10,., .i t,.i ,1r.,. I-.f o cri. tii giri.
Ya,l]:. gio sau,rii li va chuin hoa trdn hinh 3.7 (trarrg -?6) co bierr tl6 rlao rl6ir,q 1ir -...
_! - vuil r.uu gto sall_xu t\'\,a cltltan l10a trell llillh 3.7 (trarr den +2 m/s. I(01 cFrir chuAn h6a nd1' chua cluo-c gizii thfch .,.ittle.
.- Ironghitrh3.8,3.11,3.14.3.11,3.20tacgiirtrinhbril,sOii0uclu,biioyijs0 lie,,tl,rlar:
thlLc t6, tuy lthi6n tric gi6. chrLa giii thich tai sao lal c(r srr ,roo crf,,g iit 1,i,, ,tir,r' ,',.,i -,; ;
'l; ;;
clinh sai s5 cluo-c tinh todn nlrtr th6 nr)o'/
Cfirr hoi:
l' DC nghi tfc giA cho bi6t vf,n tOc gio saLr xir ly vd clrtrAn h(ra tr0n hinir j.r lrrnr .rr, r
co [riirr tlO tlno d0ng tir -2 delt -r2 rtt/s. Kct tlua clrrujrr lrrirr rrirr e rr \ r1,,]11,1 1'1r,1 rl1,-,
nirr? Tai sao gia tri lai dao tl0rrg nhu.vi1,f
2' Dd ughi
f,: gli,cho..bi6tphu'ong ph6p tinh toiin sai s0 cua rlu lriio (rrarrg ](, rric eiri cho li sai sO Ldt it). 'I'6c gili ddnh gi6 t16 lin cdy oira clu hho nhrL rh0 n.ro.1
3' Vfln t6c gio.ld th0ng sO tret sirc ng6u nhi0n vi\ phu 11ru0c liit llriel r rje riir: r,0rr t0 l<lii
hliu, thtri ti6t, mira, anh htLong cira cac virng khdc trong klru yrLc".." I)o rli
'iec tric
giA drla vdo c6c th6ng s6 tlo clac clug'c ctra cltri lihu d0 ilrr biio thi c.r tliirrr brl,..tO iiri
c,fly l.ih6ng,/
ri. .i' ki6n li,tjt luiin (nrirc clO clirp ir.ng 1,611 cAu clOi r,(ri luin virn lhac si):
- I-trin Yirrl clii| it'tlg,-1tto-c cac 1'cLt cALr vC kh6i lrrcrng, chAt ltrolg cr'ra r16t lulin
'irr tlrac si.
Y T<INN DII NGrIT
Di n-shi clto ltoc I'i6n bao ve lu0n vdn tnr6c IIQi c10ng chirn luin viur l-hac si.
Dd Alittg, rtgdt, 05 lhdng l0 rrtint )()17 N(;I I.(.)I I'IIN N IIII:I]
4,
'i'S. IX)AN z\NI t 't'tJAr\
iil:'r{.h
IIIAN XET LUAI\ V;\N TOT NGIIIljl'
(l)drrlr cho trgtrc)'i ltlrtrtr lti€n)
ilo ra trln I Ioc hi\nt:
nsrriri nlriin ret. l'llnCIJ t-fi I(ltlEM
Floc vi: 'fllrN SI
Chuvin n_eanh: i\[,'\NG VA l-llr 1'lfONC DIIjN ('u tltrarr corrg tic: ABIJ \ It.l NAM
Ilo vi\ t0rr lroc vicrr ciro lrr.rc. NGUyI=:N eU()C'l Uyl'.N
Chuyen rrgirrlr: I(V THUn I DII:N
l-err cle tz\i lLrlin virn: "Nghicn c[r'rr clu'bdo van tOc gi(r vi c6ng Tuy Phong tinh Binh'lhuAn"
I(lr6a: I(31 Nlral raug.
sr',it pl,Lt ctia rrhi\ rrriiy rliirr giti
Y KIEN NHAN XBT^r
(Nlrdrt ret clttrttg lrrt:rt ci11.
1- VA If rlo clrorr 116 tii:
."
Vot stt Pltat tricrl lthatrlt ctra phtr tiii, nirng lucrng tai tao li ntuc ti6Lr" clri0l lrrqc 1r'opq yicc pllir
trien nguotl tiSttg lttorrg, Ngu6n ttfurg ltrong giti, ngoii g61t irhin vio vicr: cung ilps rrr,.rl lrlrip
c0ng suat cho lrc thorrg. n6 cdn mang lai nhi6u kvi iclr thi0t tlrtrc v0 nr0i inriinq
liiCrr nay ,:cli r.i\ tlang ctt nhieu cltt 6r-r cliu trr nguOn nlng ltLtrng giir, lrrv rrhifn r r,:r: rrqiritrp c[1r Itrr-rr rlrrl cLra rr-errorr nirng ltLorrg nr)y van c.';rr han clr0
Citi thar cl0i li€rl tttc thco thiri gian v.i qui trirrh gio chira clung nlriCLr yiLr t0 lrlr[rc la1r. tirrt rlrry
r ', i'
Ittitt t lt cac rlt,li tliran ltC ch[ra clLtrtc trong qu6 trinh gi6 ln rnt l<ll(i l<hair. ].l.erri\i ia. rl6i i,rii lrrirr
nhi rllii,'l<llac ItllaLr thi gi6 se c6 rthii'rtg clic clicrrr ricng cLia n(r. iinlr lnLirrrg Irrp rlirr c0rrg srriit
phit dicrl cria trlti\ rn;t1,. i)o ci6, r,i.;c phan tich. cli xuit nr0t plrtLt.,ng p[ip tltr l1il, pr6l ciiglr l<lrga hoc, cho ket qua chirrh ric cho rn6i nhi nriy clien gi6 k\ rflt cin tlrict
Vi0c nglticn c[ru Iii\y nranl] tinh cap thi0t vA cl6 k\ ly clo tiic gia clron de tr\i "i\lg6iip crirr r1L 5ii.
^ ,'l
viin ttic gr(r va eong suit 1th6t cua nhA rndy clicln giti'fLr1, plrorrg tiith IJirrh'l'hrrirr',
2- \'0 phurrng ph:i1l rrglri6n cri'u, il6 tin cflt,cria cric s6 li6t,:
Plrtl'crng 1;hap nglti0rt clLtt ctia luan vltn li tic giii cla t0ng lrolt ctr st'y tipI tr;1rr i'l\ plrip liclr rrrr
tlhtLtrc cli6rrl cic plttrtl'rtg phirp tlLr hho t0c tlo gio rrhrr phrL<rpg philr I,3'sislcrir:c. pltrrtrrrg plpilr
vector (VAR) k6t hop v6'i c5c k! thuqt tiAn xu ly (pre-processing techniques) d€ 6p bAi to6n ch,r b6o van terc gio nhd rnAy diQn gi6 Tuy Phong.
Vtii s6 li0u thu thap t,ic tlti gio tltrrc tc, tin cay't.ri nhi\ nral'. tdc gia xAy cltrng chtrong trinh dtr Iutrr trirr lrltlirr nrirn N'latlab t1e tinh toan dtL hitr ritr toc gio. Ngoai ra t6c gia xAy dtrng cltto'trg cong cong s,rAt - van toc gio theo phtrtlrg phap "bins" rli cltr b6o cotrg strAt 1th6t ctia nha lllay thco tlrr b6o vau tdc gi6 cli cltrirc tinh toart
l,lrrrtrrrg 1rh1ip ughien cfru cira luin vin ntiing tinh hoc thuit cao, phtr hcrp rnttc ti6u llghi€n c[rtr cria dC tr\i
:i- \'6 li$t rlrr:i iihon lioc ctiir dd tiii:
'l'ar: giii di .xay dr.nrg drLclig cong quarl hQ c6ng suat-r4n t6c gi6 cilra vdo sd lie,", thyc t€ clo t16n-r rlrr'r.rt: r,a clrrLtlrg trirrh drr tr6o van t6c gi6 cua nhA m6y cliQn gio Tuy Phorlg. C6c nio hinh va plrrrring pliiip rltr b6o cho k6t qLra cac drro'ng ch,r b6o van toc gio va cotrg su6t cira 20 cot gio rrgirl, I lll')0[7 tlen ctr sd tlir liOtr thtr thdp n[rn 2016,
( tit: ltit tltrrr l<hoa hoc niy cua dd tai li tharn khao t6t cho c6c clcvn vi tniet te va vttn hanh nlia nriy diin gi6 trong vicc vfln hdnh hC thong tdi irr-r tlii trucrng nlng lttong
.l- \,'0 y nglria lihoa hr1c, ri'ng clung thr.rc ti6n vi hu'6'ng mcr r6ng cria rti: thi:
Viec rlLr lriio c6iph r6c van t6c vi cong suAt ph6t cho c6c nhd m6y cli6n gio Ii lit rlit.ttr Iro11s
'l'lropg tirr nrang lai tiL clu tr.lo khong nhimg pltrc vu cho vi€c tinh toart va phit diirl ctl.l i.t- trlt-r
rrrhy riri\ cotr plrtrc vrr cho c6c dtrn vi cluan ly vin hdnh hC thorlg cli0rl. Noi tiLttl' .1.'l.:r I : --
nshia lilroa htic vi thttc ti6n cao
cho
l)e tai carr iliLrrc mo roitg viii viqc tinh to6n thcri gian dtr bao clai harl. phttc rtt li0 lroach iriio tri, rlLrrin ly vAn hanh he th6ng, lQp kC hoach tinh toan chi llhi d.l iri tirong, ngiii€n c[nr i<ha thi ve tiriet iie njra nlay ciiirl glo v.r'
riJ Ji,i-...:- i.l'-' r iin lranit ttri titt
5- Nhi'r'ng lhi6tr stit & vin 116 cf,n lim rd (neu co).
i.lgtroiphtirr [ri6rt c6 rrlian xet th€rn vd co c6c cAu hoi sau
ir. 'l'iir giir siL tliiig so licir varr t6c gio thLr th4p trong r-rdrn 2016 de tinh to6n chL bao rirl toc
giti rigi\y 11112(,)17 :t,{c giii clro bi6t thoi gian thu thap cho chtttrtrg trinh clLl bio nal'la
I rao litt, rrgi\y/tliiing'/
Ii NliCl tliiii gian rhr bao tlieo lrran vin chi la 24 gio'ti0p theo, brr'6c thoi gian 1a 30 PhLrt.
N,,lo lrinlr vi\ clilLrrng trinli co thi tllr [rAo rlai ht,.n 24 gicr kg?
'I;euu di tai nglri€n ciru nay, tac giii xay cltrng clttong cor-rg.corlg suat-ren toc, tlieo
:
1,lrrr,,,rg 1t5a1t':Irins".'l'lreo cac tii lieLr nghien c[Lu ci rtrot so t'ttlti'c, cltLi)'rlg corlg corlg stral
2
\