Trong đó, cơ sở dữ liệu dự báo về gió giữ vị trí then chốt trong việc khai thác hiệu quả nguồn năng lượng. Nghiên cứu này phát triển một mô hình dự báo tốc độ gió dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo với cấu trúc NARX.
Để xây dựng mô hình, nghiên cứu đã thu thập và phân tích dữ liệu quá khứ về tốc độ gió cùng các yếu tố khí tượng tại trạm quan trắc địa phương. Mô hình NARX được huấn luyện đầu tiên với các biến đầu vào là tốc độ gió quá khứ, đầu ra là tốc độ gió dự báo. Kết quả đánh giá bằng chỉ số MAPE và MAE cho thấy mô hình dự báo rất hiệu quả, ngay cả trong điều kiện thời tiết thay đổi. Mô hình đề xuất cũng đã được so sánh với các mô hình có sử dụng thêm cả các dữ liệu tương quan đầu vào, bao gồm hướng gió, nhiệt độ, áp suất và độ ẩm, ở nhiều độ cao khác nhau 40m, 60m, 80m.
Nghiên cứu cũng chỉ ra việc lựa chọn các thông số của mô hình NARX phù hợp có khả năng cho phép mở rộng khoảng dự báo sớm lên tới 7 ngày. Việc thực hiện kiểm tra này không chỉ giúp xác định độ chính xác của mô hình mà còn góp phần tối ưu hóa việc khai thác nguồn năng lượng gió một cách hiệu quả và bền vững. Mô hình dự báo này có thể áp dụng vào các hệ thống quản lý năng lượng gió tại địa phương, nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên và giảm thiểu rủi ro trong sản xuất năng lượng tái tạo.
Xem thông tin chi tiết về bài báo tại đây.
