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.
Ở Việt Nam, sự phát triển của năng lượng mặt trời trội hơn các nguồn năng lượng tái tạo khác, nên có ảnh hưởng lớn nhất lên sự ổn định của hệ thống điện. Các nghiên cứu về dự báo công suất phát hay bức xạ mặt trời được thực hiện rất nhiều, nhưng một phần mềm dự báo dựa trên các mô hình Deep Learning (học sâu) với độ chính xác cho phép chưa được xây dựng và triển khai rộng rãi. Đây là lý do khiến nhóm 5 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.
Trưởng nhóm Vũ Xuân Sơn Hữu cho biết, nhóm 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. Sinh viên Phan Văn Long thông tin thêm, 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.
Theo Tiến sĩ Nguyễn Đức Tuyên (giáo viên hướng dẫn, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội), phần mềm mà nhóm đã xây dựng có thể coi 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”, Tiến sĩ Nguyễn Đức Tuyên thông tin.
Mong muốn ứng dụng vào cuộc sống
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.
Theo Giáo sư, Tiến sĩ Tạ Ngọc Đôn, Vụ trưởng Vụ Khoa học, Công nghệ và Môi trường (Bộ Giáo dục và Đào tạo), đề tài đã cung cấp kiến thức cơ bản về các mô hình Deep Learning ứng dụng cho việc dự báo bức xạ mặt trời và có thể áp dụng cho các “bài toán” dự báo khách quan trong lĩnh vực hệ thống điện nói riêng và các lĩnh vực khác nói chung. Đề tài cũng góp phần thúc đẩy việc áp dụng trí tuệ nhân tạo giải quyết các vấn đề phức tạp trong ngành Điện, với rất nhiều dữ liệu lớn và yêu cầu vận hành ngày càng cao, khi các nguồn năng lượng tái tạo chiếm tỷ trọng lớn dần, từ đó tiết kiệm chi phí nhân công, vật liệu.
Còn Trưởng nhóm Vũ Xuân Sơn Hữu chia sẻ, nhóm dự kiến tiếp tục phát triển ứng dụng trên nhiều nền tảng khác nhau, như trang web hay ứng dụng trên điện thoại thông minh.
Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Phong Điền, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đánh giá, đề tài nghiên cứu của nhóm sinh viên Hà Nội đã thể hiện khả năng sáng tạo, vận dụng tri thức và công nghệ để tạo ra sản phẩm đáp ứng yêu cầu thời sự, phục vụ cho sự phát triển kinh tế - xã hội. Chính phủ đang thúc đẩy những chiến lược phát triển bền vững nguồn năng lượng sạch, năng lượng tái tạo và giảm thiểu phát thải. Nghiên cứu hữu ích này tiếp tục được phát triển, ươm tạo, để sớm đưa vào ứng dụng trong thực tiễn, góp phần xây dựng Thủ đô và đất nước ngày càng văn minh, hiện đại.
