Quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu đang tập trung vào năng lượng mặt trời, đóng góp khoảng 3% vào sản lượng điện của thế giới. Dự báo bức xạ ngang toàn cầu (GHI) chính xác là rất quan trọng để tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng mặt trời. Sự cải thiện 1% về độ chính xác của dự báo có thể tăng cường sản xuất điện và thúc đẩy quá trình chuyển đổi sang dafabet link nguồn năng lượng tái tạo.
Tuy nhiên, tính biến đổi của bức xạ mặt trời, bị ảnh hưởng bởi dafabet link thay đổi thời tiết, đặt ra thách thức cho dafabet link phương pháp dự đoán truyền thống. Nghiên cứu này tập trung vào việc nâng cao dự đoán bức xạ mặt trời ngắn hạn, cụ thể là trong khoảng thời gian quan trọng một giờ tới, bằng cách sử dụng dafabet link mô hình mạng nơron tiên tiến. Năm kiến trúc được so sánh: Mạng nơron tiến tới (FFNN), Bộ nhớ dài ngắn hạn (LSTM), Cổng hồi tiếp (GRU), LSTM hai chiều (BiLSTM) và GRU hai chiều (BiGRU).
dafabet link phát hiện cho thấy dafabet link kiến trúc Mạng nơron hồi tiếp (RNN) vượt trội hơn so với dafabet link mô hình FFNN cơ bản về độ chính xác dự đoán, được đánh giá qua dafabet link chỉ số như Sai số trung bình tuyệt đối (MAE), Sai số trung bình tương đối (MPAE) và Độ lệch trung bình bình phương (RMSE).
    |
 |
| Hình 1. Cấu trúc mô hình học sâu cho dữ liệu đa biến |
|
 |
| Hình 2. Sơ đồ tổng quát thứ tự công việc từ thu thập số liệu đến đánh giá mô hình |
Tóm lại, nghiên cứu này đặt ra mục tiêu khám phá toàn diện năm mô hình mạng nơron riêng biệt - FFNN, LSTM, GRU, BiLSTM và BiGRU - với mục tiêu chính là tăng cường dự đoán bức xạ mặt trời trong thời gian ngắn, đặc biệt là trong khung thời gian quan trọng là một giờ.
Mô hình FFNN, đóng vai trò là cơ sở, đã chứng minh những hạn chế trong việc xử lý sự phức tạp về mặt thời gian vốn có trong dữ liệu bức xạ mặt trời. Ngược lại, dafabet link kiến trúc RNN, bao gồm LSTM, GRU, BiLSTM và BiGRU, thể hiện khả năng dự đoán vượt trội, chứng minh hiệu quả của chúng trong việc nắm bắt dafabet link mô hình và phụ thuộc thời gian. phức tạp.
dafabet link số liệu hiệu suất, bao gồm MAE, MAPE và RMSE, cung cấp thông tin chi tiết định lượng về độ chính xác của mô hình hình ảnh. Đáng chú ý, BiLSTM mang lại MAE thấp nhất (78,023) và MAPE thấp nhất (44,505) và GRU đạt RMSE thấp nhất (157,707). Những kết quả này làm nổi bật hiệu suất được cải thiện của dafabet link mô hình RNN so với đường cơ sở FFNN.
Một điểm mạnh đáng chú ý của RNN so với FFNN là khả năng xử lý thông tin tuần tự và nắm bắt dafabet link mối quan hệ thời gian. Trong bối cảnh dự đoán bức xạ mặt trời trong tương lai, thông tin về bức xạ mặt trời trong dafabet link khung thời gian trước đó có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của dafabet link dự đoán. RNN được thiết kế riêng để xử lý dữ liệu tuần tự bằng cách sử dụng dafabet link đơn vị tuần hoàn trong kiến trúc của chúng, cho phép chúng lưu trữ và sử dụng thông tin trạng thái trước đó để dự đoán trong tương lai.
Trong trường hợp dự đoán bức xạ mặt trời trong giờ tiếp theo, RNN có thể học dafabet link mô hình thời gian như biến đổi theo mùa, thay đổi trong ngày và dafabet link yếu tố thời tiết. Điều này cho phép RNN nắm bắt được động lực và xu hướng thay đổi trong dữ liệu bức xạ mặt trời, dẫn đến cải thiện dafabet link dự đoán ngắn hạn.
Trong khi FFNN tập trung vào việc học dafabet link mô hình không gian trong dữ liệu, RNN còn vượt xa hơn thế nữa bằng cách xem xét mô hình tương quan thời gian. Điều này giúp RNN hiểu và mô hình hóa dafabet link mối quan hệ phức tạp giữa dafabet link điểm dữ liệu liên tiếp trong chuỗi thời gian, nâng cao khả năng dự đoán ngắn hạn và độ tin cậy.
Với khả năng xử lý thông tin tuần tự và dafabet link mối quan hệ thời gian, RNN mang lại lợi thế đáng kể trong việc dự đoán bức xạ mặt trời trong tương lai gần. Việc sử dụng RNN có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của dafabet link dự đoán và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị để tối ưu hóa dafabet link hệ thống năng lượng mặt trời và cải thiện hiệu suất sản xuất năng lượng tái tạo.
dafabet link phát hiện cho thấy dafabet link mô hình RNN, đặc biệt là LSTM, GRU, BiLSTM và BiGRU, hứa hẹn cải thiện độ chính xác của dự báo bức xạ mặt trời ngắn hạn. dafabet link kết quả kết hợp không chỉ góp phần thúc đẩy dafabet link phương pháp dự báo bức xạ mặt trời mà còn có ý nghĩa sâu sắc trong việc tối ưu hóa hiệu quả của dafabet link hệ thống năng lượng mặt trời. Nhìn về phía trước, nghiên cứu này mở đường cho dafabet link hướng nghiên cứu trong tương lai. dafabet link nghiên cứu sâu hơn có thể đi sâu vào việc cải thiện dafabet link mô hình hiện có hoặc khám phá dafabet link kiến trúc mới để đạt được độ chính xác cao hơn nữa trong dafabet link dự đoán bức xạ mặt trời ngắn hạn. Ngoài ra, việc kết hợp dữ liệu thời tiết theo thời gian thực và xem xét dafabet link yếu tố bên ngoài có thể nâng cao khả năng thích ứng của mô hình với dafabet link điều kiện môi trường động.
Tóm lại, nghiên cứu này cho thấy một bước tiến đáng kể trong việc cải thiện dự báo bức xạ mặt trời ngắn hạn, nhằm tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng mặt trời và thúc đẩy quá trình chuyển đổi toàn cầu sang dafabet link hệ thống năng lượng tái tạo hiệu quả và bền vững. Tiến về phía trước, cần nghiên cứu sâu hơn để tinh chỉnh dafabet link mô hình hiện có hoặc khám phá dafabet link kiến trúc mới để đạt được mức độ chính xác cao hơn. Ngoài ra, việc tích hợp dữ liệu thời tiết theo thời gian thực và xem xét dafabet link yếu tố bên ngoài có tiềm năng nâng cao khả năng thích ứng của mô hình với dafabet link điều kiện môi trường đa dạng. dafabet link nghiên cứu tiếp theo sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hệ thống năng lượng mặt trời và thúc đẩy phát triển năng lượng tái tạo trên toàn cầu.
Phạm Thị Lan Hương, Khoa Cơ – Điện