Nghiên cứu phương pháp dự báo sản lượng điện của nhà máy điện mặt trời

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO SẢN LƯỢNG ĐIỆN
CỦA NHÀ MÁY ĐIỆN MẶT TRỜI
Trịnh Quốc Công1, Hồ Ngọc Dung1
1
Trường Đại học Thủy lợi, email:

1. GIỚI THIỆU CHUNG

Việt Nam được đánh giá là một quốc gia
có tiềm năng rất lớn về năng lượng mặt trời.
Theo ước tính, sản lượng điện mặt trời có thể
đạt 842 triệu MWh/năm đứng thứ hạng
66/248 trên thế giới về tiềm năng. Trong
những năm gần đây, cơ chế khuyến khích
phát triển năng lượng tái tạo tại Việt Nam đã
mang lại sự phát triển bùng nổ đối với năng
lượng tái tạo nói chung và điện mặt trời nói
riêng. Đến thời điểm hiện tại, tổng cơng suất
lắp đặt về điện mặt trời trên cả nước đã đạt
tới khoảng 19.400 MWp (trong đó có gần
9.300 MWp là điện mặt trời mái nhà), tương
ứng khoảng 16.500 MW, chiếm khoảng 25%
tổng công suất lắp đặt nguồn điện của hệ
thống điện quốc gia.
Các dự án điện mặt trời đã đóng góp lớn
vào việc đảm bảo an ninh năng lượng quốc
gia, góp phần phát triển đất nước. Tuy nhiên
với sự phát triển nhanh kể cả về số lượng dự
án, tổng công suất lắp đặt và sản lượng điện

nên công tác vận hành hệ thống điện gặp khó
khăn. Để có cơ sở phối hợp vận hành hợp lý
các nguồn điện trong hệ thống cần có cơng
tác dự báo cơng suất cũng như sản lượng điện
của các nhà máy điện trong hệ thống, đặc biệt
là công tác dự báo ngắn và trung hạn về sản
lượng điện của các nhà máy điện mặt trời.
Dự báo sản lượng điện của nhà máy điện
mặt trời có thể dùng hai phương pháp: i. Dự
báo sản lượng điện thông qua dự bảo về bức
xạ, sử dụng các mơ hình tính tốn để xác
định điện lượng theo bức xạ dự báo; ii. Dự
báo sản lượng điện trực tiếp từ các u tố
thời tiết như nhiệt độ khơng khí, số giờ mưa,
điều kiện về sương mù, đám mây vv.

Dự báo sản lượng điện theo các yêu tố về
thời tiết dễ thực hiện hơn do có các số liệu về
thời tiết được lưu trữ ở các trạm khí tượng
hoặc các trang web dự báo uy tín. Trong
nghiên cứu này, các tác giả sử dụng phương
pháp thống kê dự báo sản lượng điện của nhà
máy điện mặt trời dựa trên số liệu về nhiệt độ
khơng khí và số giờ mưa. Nghiên cứu được
áp dụng dự báo sản lượng điện cho nhà máy
điện mặt trời áp mái cống suất 750kWp tại
huyện Tiện Lữ, tỉnh Hưng n.
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Tính tốn tiềm năng năng lượng

mặt trời [1]
Điện năng sản xuất trong khoảng giờ ti
trong ngày tính theo cơng thức:
(1)
E SPV ,i  N mod ul ,i .Z .t. SPV
Trong đó: Nmodul, Z, Δt, ηSPV - tương ứng là
công suất phát, số lượng modul, thời gian
phát điện và hiệu suất trong thời đoạn i trong
ngày của nhà máy điện mặt trời.
Thành phần công suất phát điện của tấm
pin trong công thức (1) xác định căn cứ vào
đường đặc tính cơng suất của tấm pin:
(2)
N mod ul ,i  f G  ,tt ,i , N mod ul ,G 


Trong đó: G ,tt ,i là tổng xạ chiếu xuống bề
mặt tấm pin. N mod ul ,G là công suất phát điện
ứng với cường độ bức xạ chiếu tới bề mặt
tấm pin do nhà sản xuất cung cấp.
Đối với cơng trình đã lắp đặt, sản lượng
điện phát được trong thời đoạn i phụ thuộc
vào tổng xạ chiếu xuống bề mặt tấm pin.
Tổng xạ này phụ thuộc rất nhiều vào điều
kiện thời tiết như điều kiện về nắng, mưa,

294



Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

sương mù vv… nên công suất phát và sản
lượng điện của nhà máy điện mặt trời cũng
phụ thuộc vào các yếu tố thời tiết. Trong các
yếu tố thời tiết thì có hai u tố ảnh hưởng
chủ yếu đến sản lượng điện của nhà máy điện
mặt trời là nhiệt độ khơng khí trung bình và
số giờ mưa trong ngày. Từ đó có thể sử dụng
các phương pháp thống kê hoặc trí tuệ nhân
tạo để xác định tương quan giữa các yếu tố
về thời tiết này với sản lượng điện làm cơ sở
dự báo sản lượng phát được của nhà máy
điện mặt trời.
2.2. Phương pháp hồi quy đa biến [2]
Với sự phát triển của khoa học tính tốn,
các mơ hình dự báo hiện đại thuộc lĩnh vực
trí tuệ nhân tạo đang được ứng dụng nhiều
trong các lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên các
mơ hình thơng kê vẫn được sử dụng nhiều và
phát huy hiệu quả đối với các mơ hình khơng
q phức tạp. Phương pháp hồi quy đa biến
sẽ được sử dụng trong nghiên cứu này để xây
dựng mơ hình dự báo sản lượng điện dựa vào
các yếu tố về nhiệt độ khơng khí trung bình
và số giờ mưa trong ngày.
Mơ hình hồi qui đa biến nghiên cứu mối
quan hệ giữa biến phụ thuộc Y vào một số
biến tiên lượng X1, X2,..., Xk.

Phương trình có dạng
Y = 0 + 1X1 + 2X2 + … +kXk + 
(3)
Trong đó:
1, 2,..., k: Hệ số hồi quy.
: Phần dư của mơ hình.
Các hệ số hồi quy được xác định dựa trên
số liệu thực tế đo được trong quá khứ.
Hàm hồi quy ứng với số liệu thực tế
như sau:
(4)
Yµ= b0 + b1X1 + b2X2 +… + bkXk
b1, b2,…, bk: là ước số của β1, β2, …, βk
e = Y - Yµ : Hiệu số của giá trị quan sát và
giá trị tiên lượng.
Từ số liệu thực đo, các giá trị βi được xác
định bằng phương pháp bình phương tối
thiểu của tổng các giá trị e2.
k
k
n ˆ
L   i 1 ei2  i 1( Yi     i 1
ij X ij )  min
(5)

hay:
L
k
ˆ  n 
ˆ X )0

 2 i 1( Yi  
0
i 1 ij ij
0 j

(6)

L
k
ˆ  n 
ˆ X ) X  0 (7)
 2 i 1( Yi  
0
ij
i 1 ij ij
 j

j = 1,…n
Giải hệ phương trình trên xác định được
các hệ số hồi quy βi.
Sau khi xác định được các hệ số hồi quy
của phương trình tiên lượng, cần tiến hành
đánh giá, kiểm định mơ hình. Trong nghiên
cứu này phương pháp phân tích phương sai
được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mơ
hình dự báo. Độ chính xác của kết quả dự
báo điện lượng được đánh giá thông qua trị
số sai số quân phương (RMSE) và phần trăm
sai số tuyệt đối trung bình (MAPE).
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Sử dụng phương pháp hồi qui đa biến xác
định mơ hình dự báo sản lượng điện trung
bình ngày với yêu tố nhiệt độ trung bình ngày
và số giờ mưa của nhà máy điện mặt trời áp
mái công suất 750kWp tại huyện Tiên Lữ,
tỉnh Hưng Yên. Số liệu sử dụng là số liệu
quan sát từ ngày 01 tháng 5 đến ngày 31
tháng 7 của nhiệt độ trung bình ngày, số giờ
mưa ngày và sản lượng điện trung bình ngày.
Theo quan sát, nhà máy điện mặt trời bắt đầu
phát điện từ khoảng 6 giờ sáng đến 6 giờ
chiều nên để tránh gây nhiễu cho mơ hình,
nhiệt độ trung bình ngày và số giờ mưa trong
ngày cũng chỉ tính trong khoảng thời gian từ
6 giờ sáng đến 6 giờ chiều.
Số liệu về nhiệt độ trung bình ngày và số giờ
mưa từ tháng 5 đến tháng 7 được lấy từ website:
[3]
Điện lượng trung bình ngày từ tháng 5 đến
tháng 7 được lấy từ số liệu vận hành của nhà
máy có trong website:
[4]
Phương trình hồi qua đa biến mơ tả sự phụ
thuộc của điện lượng với yếu tố nhiệt độ
trung bình ngày và số giờ mưa trong ngày
ứng với số liệu quan sát thực tế như sau:
En = b0 + b1X1 + b2X2

295

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

Trong đó: En: Điện lượng trung bình ngày;
X1: Nhiệt độ trung bình ngày;
X2: Số giờ mưa trong ngày;
b1, b2: Các hệ số hồi quy.
Sử dụng ngơn ngữ lập trình R tính tốn các
hệ số hồi quy và kiểm định, đánh giá mơ hình
cho kết quả như sau:

Kết quả tính toán cho thấy giá trị dự báo
và giá trị thực tế của điện lượng sai số khơng
lớn, có thể dùng kết quả dự báo phục vụ công
tác vận hành của nhà máy điện mặt trời cũng
như hệ thống điện.

Bảng 1. Bảng tổng hợp kết quả tính tốn
Sai số
Giá trị P
chuẩn
1
b0
2.940
0.78 2.80e-13
2
b1
0.201
0.024 9.81e-13

3
b2
0.197
0.039 2.51e-06
Hệ số xác định của mơ hình R2 = 0.72

TT

Hệ số

Giá trị

Hình 1. Đường quá trình điện lượng
4. KẾT LUẬN

Phương trình tiên lượng (dự báo) sản
lượng điện của nhà máy điện mặt trời với yếu
tổ nhiệt độ trung bình ngày (X1) và số giờ
mưa (X2) như sau:
En = -2.9 + 0.201X1 – 0.197X2
Kết quả tính tốn cho thấy giá trị điện
lượng ngày đồng biến với số giờ nắng trung
bình ngày và nghịch biến với số giờ mưa. Giá
trị P trong bảng kết quả cho thấy mơ hình rất
có ý nghĩa thống kê vì giá trị P nhỏ hơn nhất
nhiều giá trị tham chiếu 0.05. Hệ số xác định
R2 cho thấy hai yêu tố nhiệt độ trung bình
ngày và số giờ mưa ảnh hưởng đến 72% sự
khác biệt về sản lượng điện trung bình ngày
của nhà máy điện mặt trời nghiên cứu.

Ứng dụng mơ hình trên dự báo cho 8
ngày đầu tháng 8 năm 2021, so sánh với kết
quả thực đo ta có bảng so sánh sau:

Ngày
1
2
3
4
5
6
7
8
o
Nhiệt độ ( C) 28.0 32.2 32.8 33.2 34.0 35.1 35.4 30.9

Trong những năm gần đây, với các cơ chế
khuyến khích phát triển, năng lượng tái tạo
nói chung và điện mặt trời nói riêng đã phát
triển rất nhanh ở nước ta gây khó khăn cho
việc vận hành hệ thống điện. Để có cơ sở vận
hành hệ thống điện hợp lý cần có cơng cụ dự
báo sản lượng điện của các nhà máy điện mặt
trời trong ngắn và trung hạn.
Phương pháp hồi quy đa biến dự báo sản
lượng điện trung bình ngày thơng qua yêu tố
dự báo thời tiết là nhiệt độ trung bình ngày và
số giờ mưa cho kết quả khả phù hợp. Để tăng
độ chính xác của mơ hình, ngồi các u tố
về nhiệt độ trung bình và số giờ mưa cần tính

tốn thêm các u tố vế điều kiện thời tiết
như điều kiện về mây, điều kiện về sương
mù, điều kiện về độ ẩm và sự phân mùa của
thời tiết. Tất cả yêu tố này đều có trong các
bản tin dự báo thời tiết và dễ dàng được sử
dụng làm công tác dự báo sản lượng điện của
các nhà máy điện mặt trời đang vận hành
trong hệ thống.

Số giờ mưa

5.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6.0

5. TÀI LIỆU THAM KHẢO

1.8 3.6 3.7 3.8 3.9 4.2 4.2 2.1

[1] Kandasamy CP, Prabu P, Niruba K (2013)
Solar Potential Assessment Using PVSYST
Software. IEEE 667-672.
[2] Bradley Boehmke & Brandon Greenwell,
2020, Hands-On Machine Learning with
R, CRC.
[3] />
Bảng 2. So sánh điện lượng dự báo
và thực đo

E dự báo
(MWh)
E Thực tế

(MWh)

1.5 3.4 4.0 3.8 3.7 3.6 4.1 1.7

Kết quả dự báo điện lượng có:
Sai số quân phương: RMSE = 0.31MWh
Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình:
MAPE = 10.1%

[4]
296

/>