Với mối đe dọa tiềm tàng của biến đổi khí hậu, đã đến lúc chúng ta phải đón nhận các nguồn năng lượng tái tạo trên quy mô lớn hơn. Hệ thống quang điện, tạo ra điện từ nguồn cung cấp năng lượng ánh sáng mặt trời gần như vô hạn, là một trong những cách tạo ra năng lượng sạch hứa hẹn nhất. Tuy nhiên, việc tích hợp hệ thống quang điện vào lưới điện hiện có không phải là một quá trình đơn giản. Do sản lượng điện của các hệ thống quang điện phụ thuộc nhiều vào điều kiện môi trường, các nhà quản lý nhà máy điện và lưới điện cần ước tính lượng điện năng sẽ được cung cấp bởi các hệ thống quang điện để lập kế hoạch phát điện và bảo trì tối ưu, trong số các khía cạnh vận hành quan trọng khác.
Phù hợp với xu hướng hiện đại, nếu có điều gì đó cần dự đoán, bạn có thể đặt cược một cách an toàn rằng trí tuệ nhân tạo sẽ xuất hiện. Cho đến nay, có nhiều thuật toán có thể ước tính năng lượng do các hệ thống quang điện tạo ra trước vài giờ bằng cách học hỏi từ dữ liệu trước đó và phân tích các biến hiện tại. Một trong số chúng, được gọi là hệ thống suy luận mờ thần kinh thích ứng (ANFIS), đã được áp dụng rộng rãi để dự báo hiệu suất của các hệ thống năng lượng tái tạo phức tạp. Kể từ khi thành lập, nhiều nhà nghiên cứu đã kết hợp ANFIS với nhiều thuật toán học máy khác nhau để cải thiện hiệu suất của nó hơn nữa.
Một nhóm nghiên cứu do Jong Wan Hu từ Đại học Quốc gia Incheon, Hàn Quốc dẫn đầu, đã phát triển hai mô hình dựa trên ANFIS mới để ước tính tốt hơn năng lượng do các hệ thống quang điện tạo ra trước thời hạn tối đa một ngày. Hai mô hình này là 'thuật toán lai' vì chúng kết hợp phương pháp ANFIS truyền thống với hai phương pháp tối ưu hóa bầy hạt khác nhau, là những chiến lược mạnh mẽ và hiệu quả về mặt tính toán để tìm ra giải pháp tối ưu cho các vấn đề tối ưu hóa.
Để đánh giá hiệu suất của các mô hình của họ, nhóm đã so sánh chúng với các thuật toán kết hợp dựa trên ANFIS khác. Họ đã kiểm tra khả năng dự đoán của từng mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế từ một hệ thống quang điện thực tế được triển khai ở Ý trong một nghiên cứu trước đó. Kết quả, như Tiến sĩ Hu nhận xét, rất hứa hẹn: “Một trong hai mô hình chúng tôi phát triển vượt trội hơn tất cả các mô hình lai đã thử nghiệm, và do đó cho thấy tiềm năng lớn để dự đoán năng lượng quang điện của các hệ mặt trời ở cả tầm nhìn ngắn hạn và dài hạn . ”
Những phát hiện của nghiên cứu này có thể có ý nghĩa ngay lập tức trong lĩnh vực hệ thống quang điện từ quan điểm phần mềm và sản xuất. “Về phần mềm, các mô hình của chúng tôi có thể được biến thành các ứng dụng ước tính chính xác các giá trị của hệ thống quang điện, dẫn đến nâng cao hiệu suất và hoạt động của lưới điện. Về mặt sản xuất, các phương pháp của chúng tôi có thể chuyển thành sự gia tăng trực tiếp công suất quang điện bằng cách giúp lựa chọn các biến số có thể được sử dụng trong thiết kế của hệ thống quang điện, ”Tiến sĩ Hu giải thích. Chúng ta hãy hy vọng công việc này sẽ giúp chúng ta trong quá trình chuyển đổi sang các nguồn năng lượng bền vững!
