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

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:
Supervisor: Phạm Mạnh Hải

TÓM TẮT
Với các ngành năng lượng mới, đặc biệt

quan trọng cần giải quyết. Chính vì hiểu

là điện mặt trời sản lượng điện ln

rõ sự cấp thiết trên đề xuất này sẽ làm tối

biến động và phụ thuộc vào điều kiện

ưu hóa mơ hình tính toán để khắc phục

tự nhiên của ánh sáng mặt trời. Nếu lưới

các vấn đề trên. Đề xuất này căn cứ dựa

điện khơng kiểm sốt được tốt thì khi

trên dữ liệu bức xạ đã có để dự báo cơng

thời tiết xấu đi, sẽ gây ra sự cố mất an

suất phát của nhà máy điện năng lượng

toàn đối với lưới điện. Vậy làm thế nào

mặt trời và đưa ra các đề xuất phương

để kiểm soát ảnh hưởng bất lợi của phát

pháp và xây dựng thuật toán dự báo phù

điện mặt trời đối với lưới điện là vấn đề

hợp cho các nhà máy điện mặt trời.

1. GIỚI THIỆU:

2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nội dung đề xuất:

2.1 Phương Pháp đề xuất:

I. Bộ dữ liệu về bức xạ mặt trời.

Hiện nay có ba phương pháp cơ bản được

II. Bộ dữ liệu về nhiệt độ.

sử dụng để dự báo phụ tải:

III. Bộ dữ liệu về công suất thực tế của

•

Bền vững

•

Ngắn hạn

•

Trí tuệ nhân tạo

nhà máy điện mặt trời.
IV. Ứng dụng một số thuật tốn để mơ
phỏng dự báo công suất phát.
V. Tác động của các thông số trong thuật

Đề xuất này sẽ dựa trên phương pháp trí
tuệ nhân tạo trên cơ sở các dữ liệu bức xạ

tốn đến kết quả dự báo.

nhiệt độ thu được có sẵn để đánh giá kết

VI. Đánh giá kết quả dự báo.

quả ước lượng công suất phát của 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 dữ liệu

chiếu xạ ngang tồn cầu.

Kiểm chứng qua mơ phỏng và đánh giá
kết quả: mơ phỏng trên máy tính thơng

CSI (Clear Sky Index): chỉ số trong của bầu trời.

qua các thuật tốn trên nền tảng lập trình
MATLAB dựa trên các dữ liệu bức xạ thu
được có sẵn; đánh giá kết quả ước lượng
các thông số công suất phát của nhà máy
điện mặt trời.
3. PHÂN TÍCH
3.1 Phương trình điều chỉnh
•

Việc dự báo cường độ bức xạ mặt trời

Hình 1. Sơ đồ của mơ hình dự báo.

phụ thuộc vào giá trị chiếu xạ ngang
tồn cầu (GHI) và giá trị chiếu xạ trực
tiếp bình thường (DNI) [1].
•

•

Chỉ số VR (Variability Reduction) là chỉ
số nói lên mối tương quan giữa sự biến

Việc dự báo cường độ bức xạ mặt trời

thiên bức xạ và sự biến thiên công suất

bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như sự

do biến thiên bức xạ gây ra [4].:

chiếu xạ trong trường hợp bầu trời
khơng có mây, sự hấp thụ bức xạ của
khí quyển, sự hấp thụ bức xạ của các
đám mây [2].
•

Chỉ số UVI (Universal Variability Index)

•

Sự biến thiên bức xạ tự nhiên.

hay chỉ số VI dùng để dự báo bức xạ
mặt trời ít có biến đổi trong 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 của thay đổi bức xạ
mặt trời đo được trong một khoảng thời
gian cụ thể.


: Biểu thị giá trị trung bình của bức
xạ đo được.



: Số lần đo bức xạ.

: Biểu thị điểm thứ j của bước thay
đổi bức xạ.

Hình 2. Mối tương quan giữa biến thiên bức xạ
tự nhiên và biến thiên công suất tự nhiên.

: Biểu thị giá trị trung bình của các
bước thay đổi bức xạ.


: Biểu thị độ lệch chuẩn của thay
đổi công suất đo được trong một
khoảng thời gian khi có sự thay
đổi bức 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 của
cơng suất đo được.

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