Ứng dụng AI để cảnh báo sự cố, nâng cao hiệu suất hệ thống điện mặt trời

Công nghiệp năng lượng
25/10/2022 08:00
Trong bài báo sẽ trình bày các phân tích về một số vấn đề quan trọng trong việc triển khai các NMĐ - NLTT. Đặc biệt, công trình nhấn mạnh giải pháp Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong hệ thống điện có nguồn phân tán: khắc phục tác động khi mức xâm nhập tăng dần của các NMĐ - quy định trong vấn đề ổn định điện áp trong trạng thái xác lập, tổn thất công suất, cũng như vấn đề ổn định động của lưới điện trong trạng thái quá độ.
aa

TÓM TẮT

Các nguồn phát điện từ năng lượng tái tạo (NLTT), năng lượng gió và năng lượng mặt trời (NLMT) đã và đang dần được đấu nối càng nhiều vào lưới điện hiện hữu của Việt Nam. Từ đó cung cấp nguồn điện phân tán hiệu quả giúp giải quyết vấn đề về nhu cầu sử dụng năng lượng tăng cao, đồng thời kết nối các cộng đồng ở vùng sâu, vùng xa khó khăn khi kết nối với lưới điện. Trước đây, khi số lượng và quy mô công suất của các nhà máy điện (NMĐ) từ NLTT chưa cao, vấn đề tác động của mức độ xâm nhập của các NMĐ – NLTT lên hệ thống là không đáng kể, và chưa đặt ra vấn đề lớn về phương diện ổn định đối với hệ thống lưới điện (xét về mặt ổn định điện áp, tần số).

• Nghiên cứu giá điện và giải quyết tắc nghẽn truyền tải trong thị trường điện nhằm đảm bảo tính ổn định
• Tính toán tổn thất công suất hệ thống điện mặt trời áp mái nối lưới

Trong bài báo sẽ trình bày các phân tích về một số vấn đề quan trọng trong việc triển khai các NMĐ – NLTT. Đặc biệt, công trình nhấn mạnh giải pháp Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong hệ thống điện có nguồn phân tán: khắc phục tác động khi mức xâm nhập tăng dần của các NMĐ – quy định trong vấn đề ổn định điện áp trong trạng thái xác lập, tổn thất công suất, cũng như vấn đề ổn định động của lưới điện trong trạng thái quá độ.

I. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP: TÍCH HỢP CÁC NGUỒN ĐIỆN HIỆU QUẢ VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Bài viết này trình bày một phương pháp lọc dữ liệu có xem xét đến độ tin cậy của nguồn dữ liệu bằng cách phân tích trên nhiều mức độ tin cậy khác nhau và có thực hiện đối chiếu, so sánh kết quả với các phương pháp lọc dữ liệu trước đây. Cụ thể là ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích sự cố và sóng hài cũng như dự đoán phụ tải trong hệ thống điện có nguồn phân tán.

Machine learning như là một công cụ để con người ngày càng tiến tới gần hơn AI. Machine learning được định nghĩa là: ”Machine learning focuses on the development of computer programs that can access data and use it learn for themselves.” Chương trình máy tính được tập trung phát triển để truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học. Có bốn loại học chính là học có giám sát (Supervised Machine learning), học không có giám sát (Unsupervised machine learning), học bán giám sát (Semi-supervised machine learning) và học tăng cường (Reinforcement machine learning)

1.1. Mô tả giải pháp

  • Thiết kế và chế tạo thiết bị đo sóng hài: PQ measurement (harmonics, Samples per cycle, sag/swell, unbalanced, voltage flicker) và Communication protocol (Ethernet và IEC61850)
  • Thiết kế hệ thống: Năng lượng gió, năng lượng mặt trời, lưu trữ năng lượng, microgridds và các hệ thống lưới điện thông minh khác.1.2. Một số tính năng chính của giải pháp
  • Chẩn đoán và dự báo lỗi của các thiết bị (MBA,…) thông qua phân tích tần số quét FRA.
  • Nghiên cứu dự báo phụ tải nguồn tái tạo. (Hình 1 và 2)
  • Chẩn đoán và dự báo tấm pin mặt trời bị lỗi thông qua xử lý hình ảnh
  • Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích sự cố và sóng hài cũng như dự báo phụ tải trong hệ thống ĐMT
  • Giám sát biện độ sóng hài, độ ẩm của hệ thống ĐMT và điện gió tại thiết bị đầu cuối. Từ đó, xây dựng Server Cloud thu thập data (chuyên gia): ngày, giờ
  • Cảnh báo và xử lý khi hệ thống ĐMT bị sự cố
  • Xây dựng APP trên điện thoại.

    ung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troi
    Hình 1. Mô hình dự báo nhu cầu phụ tải dự đoán chính xác 95-99%.

    Bước 1: Nhập dữ liệu
    Một trong những thuật toán cơ bản của Machine learning là Perception, được phát triển bởi Frank Rosenblatt vào năm 1957. Thuật toán classification dùng để dự đoán nhãn cho 1 dữ liệu mới khi cho trước hai tập hợp dữ liệu đã được gán nhãn. Để làm được vấn đề, chúng ta cần tìm được ranh giới giữa 2 phân lớp được gọi là Boundary. Những boundary này được biểu diễn dưới dạng một hàm số tuyến tính.

    Dựa trên định dạng tập dữ liệu, cấu trúc mạng nơ-ron như thuật toán huấn luyện, số lượng nút ẩn, tỷ lệ dữ liệu huấn luyện, phương pháp tiền xử lý, phương pháp hậu xử lý, hàm chi phí và hàm kích hoạt cho các lớp khác nhau.

    ung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troi
    Hình 2. Biểu đồ điểm: plt.scatter, plt.plot(x, y, ‘’)

    ung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troi

    ung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troi
    Hình 3: Phổ sóng hài dòng điện ở hạ áp (0,4kV) tập trung ở bậc 5.

    Bước 2: Định cấu hình mạng nơ-ron

    ung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troiKỹ thuật dừng sớm và điều chỉnh Bayesian sẽ được xử lý tự động để tránh các vấn đề quá tải trong quá trình huấn luyện. Điều đó sẽ giảm bớt gánh nặng của nhiệm vụ nhà thiết kế. Trong ví dụ này, 70% tập dữ liệu huấn luyện được sử dụng để huấn luyện bộ phân loại mạng nơ-ron.ung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troiBước 3: Huấn luyện mạng nơ-ronung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troiBước 4: Đánh giá mạng nơ-ron

    Sau khi mạng nơ-ron được huấn luyện, nó cần được đánh giá để phân tích, xem xét nó có hoạt động tốt trong tập xác nhận và kiểm tra hay không. Trong ví dụ này, vì Bayesian Regulification được sử dụng, bộ xác thực không bắt buộc. Chỉ 30% tập dữ liệu đào tạo được sử dụng để đánh giá hiệu suất mạng nơ-ron. Cả ma trận nhầm lẫn và đường cong ROC đều được hỗ trợ để cung cấp cho nhà thiết kế cái nhìn sâu sắc về hiệu suất và độ ổn định của trình phân loại.ung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troiBước 5 Triển khai mạng nơ-ron

    ung dung ai de canh bao su co nang cao hieu suat he thong dien mat troiII. KẾT LUẬN

    Nhằm khắc phục nhược điểm trên, một giải pháp mới loại điều khiển tạo lưới dần được phát triển để thích ứng làm việc với hạ tầng điện sử dụng Trí tuệ nhân tạo với khả năng điều chỉnh điện áp và tần số qua việc điều khiển phi tập trung và tại chỗ (local de-centralized control). Trước khi xem xét các đặc tính cần có của thế hệ biến tần mới này, cần xem xét các thách thức kĩ thuật phải giải quyết. Đầu tiên, ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới này sẽ dần được đưa vào làm việc trên lưới điện, cùng với việc tỉ lệ NLTT xâm nhập ngày càng cao vào lưới điện trong nhiều năm, nhiều thập kỉ tới. Đối với các lưới điện lớn, điều này cũng có nghĩa số lượng có thể lên đến hàng triệu các máy phát biến tần sẽ được vận hành trong một phạm vi địa lí rộng lớn.

    Ngô Đăng Lưu (Công ty Anh Minh Global)
    Nguyễn Đình Long (Trường Đại học Đồng Nai)
    Nguyễn Hùng (Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh)

trien-lam-quoc-te
Tin bài khác
Bước tiến hợp tác quan trọng của Petrovietnam và JVPC Nhật Bản

Bước tiến hợp tác quan trọng của Petrovietnam và JVPC Nhật Bản

Ngày 31/3/2025, tại Hà Nội, Tập đoàn Công nghiệp - Năng lượng Quốc gia Việt Nam (Petrovietnam) cùng tổ hợp nhà thầu Japan Vietnam Petroleum Company Limited (JVPC - công ty con 100% của ENEOS Xplora, Nhật Bản) và Tổng công ty Thăm dò Khai thác Dầu khí (PVEP) đã tổ chức lễ ký kết Hợp đồng Chia sản phẩm dầu khí (PSC) đối với Lô 15-2, bể Cửu Long.
Nhận định phiên giao dịch ngày 02/4: VN Index đứng trước thử thách vượt kháng cự 1.324 điểm

Nhận định phiên giao dịch ngày 02/4: VN Index đứng trước thử thách vượt kháng cự 1.324 điểm

Phiên giao dịch ngày 2/4 được dự báo sẽ là thử thách quan trọng đối với VN Index. Mặc dù có dấu hiệu phục hồi, nhưng thị trường vẫn cần thêm thời gian để xác nhận xu hướng tăng mạnh mẽ. Nhà đầu tư nên duy trì sự kiên nhẫn và quản trị rủi ro chặt chẽ trong giai đoạn này.
Vực Hòm - Tuyệt tác của thiên nhiên

Vực Hòm - Tuyệt tác của thiên nhiên

Vừa qua, tôi có dịp theo chân nhóm văn nghệ sĩ của Hội Văn học Nghệ thuật tỉnh Phú Yên, đi về huyện Tuy An, tỉnh Phú Yên để thực tế tìm cảm hứng sáng tác với chủ đề: “Về miền di sản Tuy An”. Riêng tôi, với góc nhìn về mỹ thuật, thì thác Vực Hòm có nét đẹp “hút hồn” riêng.
Tử vi vòng quay công nghệ ngày 2/4/2025: Tuổi Thân thuận lợi, tuổi Dậu chú ý sức khỏe

Tử vi vòng quay công nghệ ngày 2/4/2025: Tuổi Thân thuận lợi, tuổi Dậu chú ý sức khỏe

Những bí ẩn của khoa học đời sống là "món ăn" tinh thần không thể thiếu trong cuộc sống của con người. Tử vi vòng quay công nghệ xem tử vi 12 con giáp ngày 2/4/2025 cho tất cả các tuổi nhằm dự đoán vận hạn về công danh, tiền bạc, tình duyên, sức khỏe...
Pin EV sắt - natri cung cấp 7.000 chu kỳ, tuổi thọ 20 năm

Pin EV sắt - natri cung cấp 7.000 chu kỳ, tuổi thọ 20 năm

Kết quả thử nghiệm kéo dài hơn một năm cho thấy, tuổi thọ pin EV sắt - natri có khả năng đạt ít nhất 7.000 chu kỳ hoặc 20 năm.
Phát hiện lỗ hổng định danh trên router TP-Link

Phát hiện lỗ hổng định danh trên router TP-Link

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện một lỗ hổng nghiêm trọng định danh CVE-2024-57040 trên router TP-Link dòng TL-WR845N. Lỗ hổng này được đánh giá CVSS 9,8 cho phép tin tặc khai thác thông tin đăng nhập root được mã hóa cứng trong firmware, từ đó dễ dàng chiếm toàn quyền kiểm soát thiết bị.
Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR) thúc đẩy kinh tế tuần hoàn

Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR) thúc đẩy kinh tế tuần hoàn

Công ty cổ phần Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR) luôn hướng tới mục tiêu phát triển bền vững, không chỉ tập trung vào việc cải thiện công suất, hiệu quả hoạt động mà còn chú trọng đến bảo vệ môi trường và cải thiện các tiêu chuẩn an toàn.
6 bước để cải thiện tiếp thị với các tác nhân AI

6 bước để cải thiện tiếp thị với các tác nhân AI

Agent AI cho phép các nhà tiếp thị làm việc nhanh hơn, chính xác và hiệu quả hơn, bằng cách hỗ trợ các doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cá nhân hóa tin nhắn và hiểu rõ hơn về khách hàng của họ.
Nhận định phiên giao dịch ngày 01/4: VN Index kiểm định mốc 1.300 điểm, chờ phiên hồi kỹ thuật

Nhận định phiên giao dịch ngày 01/4: VN Index kiểm định mốc 1.300 điểm, chờ phiên hồi kỹ thuật

Thị trường tiếp tục đối mặt với áp lực điều chỉnh, nhưng lực cầu ở vùng giá thấp đang giúp nhiều mã thu hẹp đà giảm trong phiên ATC. Dù VN Index mất điểm, sự phân hóa vẫn diễn ra cho thấy dòng tiền vẫn tìm kiếm cơ hội. Tuy nhiên, tín hiệu kỹ thuật chưa xác nhận xu hướng đảo chiều và VN Index có thể kiểm định lại mốc 1.300 điểm trước khi xuất hiện nhịp hồi phục.
Đề xuất bổ sung 9 thủ tục hành chính mới về thị trường carbon

Đề xuất bổ sung 9 thủ tục hành chính mới về thị trường carbon

Bộ Nông nghiệp và Môi trường đề xuất bổ sung 9 thủ tục hành chính mới về phân bổ hạn ngạch phát thải khí nhà kính, tổ chức và vận hành thị trường carbon.
siement
Quảng cáo
moxa