Dự báo sản lượng điện mặt trời tại nhà máy Sơn Mỹ 31 bằng mạng neural nhân tạo

LỜI CẢM ƠN

TÓM TẮT LUẬN VĂN

ABSTRACT

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Hướng tiếp cận nghiên cứu

1.2. Phương pháp nghiên cứu

1.2.1. Phương pháp nghiên cứu, phân tích, tổng hợp tài liệu

1.2.2. Phương pháp mô phỏng và mô hình hóa

1.3. Tính cấp thiết của đề tài

1.4. Phạm vi nghiên cứu

1.5. Mục tiêu nghiên cứu

1.6. Đối tượng nghiên cứu

1.7. Tổng hợp một số nghiên cứu về bài toán dự báo sản lượng điện năng lượng mặt trời

1.8. Ý nghĩa khoa học của đề tài

1.9. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

1.10. Nội dung của luận văn

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Sơ lược về mạng neural nhân tạo

2.2. Các phương pháp học máy

2.3. Cấu tạo của một mạng neural nhân tạo

2.4. Các cấu trúc mạng trong mạng neural nhân tạo

2.5. Mạng neural hồi quy

2.6. Mạng neural truyền thẳng

2.7. Mạng neural cạnh tranh

2.8. Sai số của dự báo

2.8.1. Sai số toàn phương trung bình MSE (Mean Squared Error)

2.8.2. Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình MAPE (Mean Absolute Percent Error)

2.9. Hiện tượng Overfitting và Underfitting

2.10. Các mô hình và phương pháp sử dụng trong đề tài

2.10.1. Mô hình Multi-Layer Feedforward Neural Network – MLFFN

2.10.2. Mô hình Long Short-Term Memory – LSTM

2.10.3. Mô hình Gated Recurrent Unit – GRU

2.10.4. Phương pháp chuẩn hóa Standardization (z-score)

2.10.5. Kỹ thuật ensemble

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MẠNG NEURAL TRONG DỰ BÁO

3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.2. Quy trình thực hiện dự báo trong đề tài

3.3. Đọc dữ liệu

3.4. Chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, tập kiểm tra và tập xác nhận và tách các đặc trưng của dữ liệu

3.5. Xây dựng mô hình Gated Recurrent Unit (GRU)

3.6. Xây dựng mô hình Long Short-Term Memory(LSTM)

3.7. Mô hình Multi-Layer Feedforward Neural Network (MLFFN)

3.8. Kết hợp các dự báo bằng kỹ thuật Ensemble

4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI TRONG TƯƠNG LAI

4.1. Kết luận đề tài

4.2. Hướng phát triển trong tương lai

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về dự báo sản lượng điện mặt trời tại nhà máy Sơn Mỹ 31

Dự báo sản lượng điện mặt trời là một yếu tố quan trọng trong việc phát triển năng lượng tái tạo. Tại Việt Nam, nhà máy điện mặt trời Sơn Mỹ 31 đã trở thành một trong những dự án tiêu biểu trong lĩnh vực này. Việc áp dụng công nghệ mạng neural nhân tạo trong dự báo sản lượng điện mặt trời không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình quản lý năng lượng. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng điện và cách mà công nghệ dự báo năng lượng có thể được áp dụng.

1.1. Tầm quan trọng của dự báo sản lượng điện mặt trời

Dự báo sản lượng điện mặt trời giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về khả năng sản xuất điện trong tương lai. Điều này rất cần thiết để đảm bảo cung cấp điện ổn định và hiệu quả cho hệ thống lưới điện.

1.2. Công nghệ mạng neural nhân tạo trong dự báo

Mạng neural nhân tạo (ANN) là một công nghệ tiên tiến giúp xử lý dữ liệu phức tạp và phi tuyến tính. Việc áp dụng ANN trong dự báo sản lượng điện mặt trời tại nhà máy Sơn Mỹ 31 hứa hẹn sẽ mang lại những kết quả khả quan.

II. Thách thức trong dự báo sản lượng điện mặt trời tại nhà máy Sơn Mỹ 31

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc dự báo sản lượng điện mặt trời cũng gặp phải nhiều thách thức. Sự biến đổi của thời tiết và các yếu tố môi trường có thể ảnh hưởng lớn đến sản lượng điện. Điều này đòi hỏi các mô hình dự báo phải có khả năng thích ứng và chính xác cao.

2.1. Ảnh hưởng của thời tiết đến sản lượng điện

Thời tiết là yếu tố chính ảnh hưởng đến sản lượng điện mặt trời. Các yếu tố như bức xạ mặt trời, nhiệt độ và độ ẩm cần được theo dõi và phân tích để đưa ra dự báo chính xác.

2.2. Độ chính xác của mô hình dự báo

Độ chính xác của mô hình dự báo là một thách thức lớn. Việc lựa chọn và tối ưu hóa các tham số trong mô hình mạng neural nhân tạo là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

III. Phương pháp dự báo sản lượng điện mặt trời bằng mạng neural nhân tạo

Phương pháp dự báo sản lượng điện mặt trời tại nhà máy Sơn Mỹ 31 sử dụng các mô hình mạng neural nhân tạo như ANN, LSTM và GRU. Những mô hình này cho phép xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó đưa ra dự báo chính xác hơn.

3.1. Mô hình ANN trong dự báo

Mô hình ANN được sử dụng để dự báo sản lượng điện mặt trời dựa trên các yếu tố đầu vào như bức xạ mặt trời và nhiệt độ. Mô hình này có khả năng học hỏi và cải thiện theo thời gian.

3.2. Mô hình LSTM và GRU

Mô hình LSTM và GRU là những cải tiến của ANN, giúp xử lý dữ liệu theo chuỗi thời gian. Chúng có khả năng ghi nhớ thông tin lâu hơn, từ đó cải thiện độ chính xác của dự báo.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình dự báo tại nhà máy Sơn Mỹ 31

Mô hình dự báo sản lượng điện mặt trời đã được áp dụng tại nhà máy Sơn Mỹ 31, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất điện. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể trong việc dự đoán sản lượng điện, từ đó nâng cao hiệu suất hoạt động của nhà máy.

4.1. Kết quả dự báo và so sánh với thực tế

Kết quả dự báo từ mô hình đã được so sánh với số liệu thực tế, cho thấy độ chính xác cao. Điều này chứng tỏ tính khả thi của việc áp dụng công nghệ dự báo năng lượng trong thực tiễn.

4.2. Lợi ích kinh tế từ dự báo chính xác

Việc dự báo chính xác không chỉ giúp tối ưu hóa sản xuất mà còn giảm thiểu chi phí vận hành. Điều này mang lại lợi ích kinh tế lớn cho nhà máy và các đơn vị liên quan.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai của dự báo sản lượng điện mặt trời

Dự báo sản lượng điện mặt trời tại nhà máy Sơn Mỹ 31 bằng mạng neural nhân tạo đã chứng minh được hiệu quả và tính khả thi. Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải thiện mô hình và mở rộng ứng dụng công nghệ này trong các dự án năng lượng khác.

5.1. Tương lai của công nghệ dự báo năng lượng

Công nghệ dự báo năng lượng sẽ tiếp tục phát triển, với sự xuất hiện của các mô hình mới và cải tiến. Điều này sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc quản lý năng lượng.

5.2. Khuyến nghị cho các nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc tối ưu hóa mô hình và áp dụng các công nghệ mới như AI để nâng cao khả năng dự báo. Điều này sẽ góp phần vào sự phát triển bền vững của năng lượng tái tạo.

Nghiên cứu dự báo sản lượng điện năng lượng mặt trời tại nhà máy điện Sơn Mỹ 31 sử dụng mạng neural nhân tạo