Xây dựng ứng dụng dự báo bức xạ mặt trời

Việc tích hợp năng lượng mặt trời vào thị trường điện đặt ra nhiều thách thức cho quản lý và vận hành hệ thống điện. Dự báo công suất của điện mặt trời là cần thiết để cải thiện độ tin cậy và ổn định của hệ thống điện, đồng thời giảm chi phí chuẩn bị các nguồn công suất dự phòng.

Trong bối cảnh năng lượng mặt trời ngày càng phát triển ở Việt Nam, dự báo công suất và bức xạ mặt trời trở thành yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo ổn định của hệ thống điện. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về dự báo này, nhưng việc áp dụng phương pháp Deep Learning vẫn còn hạn chế. Do đó, nhóm sinh viên gồm 5 thành viên đã quyết định nghiên cứu và phát triển ứng dụng dự báo bức xạ mặt trời dựa trên Deep Learning.

Trưởng nhóm Vũ Xuân Sơn Hữu cho biết, nhóm đã áp dụng Deep Learning để dự báo bức xạ mặt trời trong thời gian ngắn. Họ đã xây dựng phần mềm giúp người dùng dễ dàng tiếp cận các mô hình dự báo khác nhau và lưu lại kết quả dự báo cho việc sử dụng sau này. Sinh viên Phan Văn Long cho biết thêm rằng mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng học từ dữ liệu quá khứ và dự đoán thay đổi trong tương lai. Khi có đủ dữ liệu, mô hình này sẽ đưa ra dự đoán gần với thực tế và giảm sai số so với các mô hình truyền thống.

Theo Tiến sĩ Nguyễn Đức Tuyên, phần mềm này là một sản phẩm mới có thể giúp nâng cao chất lượng và độ tin cậy của hệ thống điện, đồng thời hỗ trợ các nhà máy điện mặt trời lập kế hoạch sản xuất ổn định.

Mong muốn ứng dụng vào cuộc sống

Đề tài này đã giành giải Nhì trong cuộc thi Giải thưởng khoa học và công nghệ dành cho sinh viên. Theo Giáo sư Tạ Ngọc Đôn, đề tài cung cấp kiến thức cơ bản về Deep Learning và có thể áp dụng cho nhiều bài toán dự báo trong lĩnh vực hệ thống điện và các lĩnh vực khác. Đề tài này cũng thúc đẩy việc sử dụng trí tuệ nhân tạo giải quyết các vấn đề phức tạp trong ngành Điện.

Nhóm sinh viên dự định phát triển ứng dụng trên nhiều nền tảng khác nhau như trang web và ứng dụng di động. Phó Giáo sư Nguyễn Phong Điền đánh giá cao đề tài của nhóm sinh viên, đồng thời kỳ vọng nghiên cứu này sẽ được áp dụng rộng rãi trong thực tiễn, góp phần vào sự phát triển bền vững của nguồn năng lượng tái tạo tại Việt Nam.