Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo công suất năng lượng tái tạo

Ngày 25/11, phiên chính thức của Hội nghị Khoa học và Công nghệ Điện lực toàn quốc năm 2022 đã khai mạc với chủ đề “Chuyển đổi số và nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống điện quốc gia”.

Chuyển đổi số đang được ngành điện đẩy mạnh. (Ảnh: EVN)

Ông Dương Quang Thành, Chủ tịch HĐTV Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) cho biết đến nay, tổng công suất đặt nguồn điện trong toàn hệ thống điện Việt Nam là 78.300MW, trong đó tỷ trọng các nguồn năng lượng tái tạo chiếm tới 26,5%.

Theo Chủ tịch HĐTV EVN, về công tác chuyển đổi số, Tập đoàn Điện lực Việt Nam đã sớm tiếp cận và triển khai các kế hoạch, giải pháp tổng thể, đồng bộ nhằm phát huy hiệu quả cao nhất của các công nghệ số trong hoạt động sản xuất kinh doanh, đầu tư xây dựng của EVN và các đơn vị thành viên.

Ông Mai Quốc Hội, Phó Chủ tịch kiêm Tổng thư ký Hội Điện lực Việt Nam cho rằng: Trong bối cảnh vừa phải đảm bảo điện năng cho phát triển kinh tế xã hội, vừa phải đảm bảo các yêu cầu về dịch chuyển năng như cam kết của Việt Nam tại COP2 6 “Việt Nam phấn đấu đạt phát thải ròng bằng 0 vào năm 2050”, một yêu cầu cấp thiết đặt ra cho ngành điện là phải nâng cao, tối ưu hoá hiệu quả vận hành hệ thống điện quốc gia.

Đề cập chuyển đổi số trong vận hành hệ thống điện, ông Nguyễn Quốc Trung, Phó Giám đốc Trung tâm Điều độ hệ thống điện quốc gia cho biết đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Al) để giám sát điện mặt trời mái nhà. Việc giám sát chi tiết đến từng trạm 110kV của mỗi điện lực tỉnh, cho 2 cấp đấu nối Trung và Hạ áp. Al sẽ cung cấp số liệu dự báo điện mặt trời mái nhà độ phân giải 15 phút, đến 14 ngày tới.

Dự báo của Al có sai số thấp.

Công cụ tính toán công suất phát từ dữ liệu bức xạ ảnh vệ tinh và dự báo công suất hiện đã được triển khai cho hệ thống điện mặt trời mái nhà tại từng trạm biến áp 110kV thuộc địa bàn hơn 63 tỉnh, thành phố trên cả nước.

“Có thể thấy đa số các giá trị dự báo có mức sai số trong khoảng ±20%, số ít điểm dự báo vượt ngoài khoảng sai số 20% nhưng vẫn nằm trong khoảng 25%, không có điểm dự báo nào có Đồ thị phân bổ sai số phần trăm PE lớn hơn 50%”, ông Nguyễn Quốc Trung đánh giá việc ứng dụng Al để dự báo công suất điện mặt trời mái nhà.