Tài liệu Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo ngắn hạn năng lượng gió của nhà máy phong điện phương mai 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN NGUYỄN BẢO QUỐC ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO NGẮN HẠN NĂNG LƢỢNG GIÓ CỦA NHÀ MÁY PHONG ĐIỆN PHƢƠNG MAI 1 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN Bình Định - Năm 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN NGUYỄN BẢO QUỐC ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO NGẮN HẠN NĂNG LƯỢNG GIÓ CỦA NHÀ MÁY PHONG ĐIỆN PHƯƠNG MAI 1 Ngành: Kỹ thuật điện Mã số: 8520201 Ngƣời hƣớng dẫn: TS. Lê Tuấn Hộ i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn tốt nghiệp thạc sỹ này là công trình nghiên cứu thực sự của cá nhân tôi, đƣợc thực hiện trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết, nghiên cứu khảo sát tình hình thực tiễn và dƣới sự hƣớng dẫn khoa học của TS. Lê Tuấn Hộ. Các số liệu tính toán đƣợc thu thập từ Nhà máy Phong điện Phƣơng Mai 1 và những đóng góp đƣa ra xuất phát từ thực tiễn, kết quả nghiên cứu trong luận văn là do bản thân thực hiện một cách trung thực và chƣa đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác. Một lần nữa tôi xin khẳng định về sự trung thực của lời cam đoan trên. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan này. Tác giả luận văn Nguyễn Bảo Quốc ii LỜI CẢM ƠN Trong quá trình thực hiện đề tài “Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo ngắn hạn năng lƣợng gió của nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1”, em đã nhận đƣợc rất nhiều sự giúp đỡ, tạo điều kiện của tập thể lãnh đạo, cán bộ Phòng Sau đại học, giảng viên bộ môn Kỹ Thuật Điện, Trƣờng Đại học Quy Nhơn. Em xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành về sự giúp đỡ đó. Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS. Lê Tuấn Hộ, giảng viên trực tiếp hƣớng dẫn và chỉ bảo cho em hoàn thành luận văn này. Em cũng xin bày tỏ sự biết ơn đối với các anh em của Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1, những ngƣời đã tạo điều kiện thuận lợi nhất, cung cấp số liệu để em có thể nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo công suất và tốc độ gió ngắn hạn của Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1. Em cảm ơn gia đình, đồng nghiệp đã động viên, khích lệ và giúp đỡ em trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận văn này. Tuy nhiên, với kiến thức, kinh nghiệm và khả năng còn có nhiều hạn chế, luận văn không thể tránh khỏi những thiếu sót. Vì vậy em rất mong nhận đƣợc những đóng góp quý báu của Quý thầy cô để luận văn đƣợc hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn! iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN............................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... ii MỤC LỤC ........................................................................................................ iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT .............................................................. vi DANH MỤC CÁC BẢNG.............................................................................. vii DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ......................................................... viii MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1 1. Lý do chọn đề tài ........................................................................................ 1 2. Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài ...................................................... 3 3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu ............................................................. 5 4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu.............................................................. 5 5. Phƣơng pháp nghiên cứu............................................................................ 6 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NHÀ MÁY PHONG ĐIỆN PHƢƠNG MAI 1 VÀ TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO ĐIỆN GIÓ ................................................ 7 1.1. Giới thiệu tổng quan về Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 [1] .......... 7 1.1.1. Địa điểm xây dựng nhà máy ............................................................. 7 1.1.2. Quy mô nhà máy ............................................................................... 7 1.1.3. Đánh giá tiềm năng gió của khu vực ................................................ 9 1.2. Tổng quan về dự báo điện gió ............................................................... 14 1.2.1. Giới thiệu ........................................................................................ 14 1.2.2. Các loại dự báo điện gió ................................................................. 14 1.3. Các mô hình và phƣơng pháp xác xuất thống kê dùng cho dự báo ...... 15 1.3.1. Phƣơng pháp trung bình trƣợt (Moving average) ........................... 15 1.3.2. Phƣơng pháp làm mịn lũy thừa (Exponential smoothing method). 16 1.3.3. Mô hình Tự hồi quy tích hợp trung bình trƣợt (ARIMA) .............. 18 iv 1.4. Các tiêu chí đánh giá sai số dự báo ....................................................... 20 1.4.1. Sai số tuyệt đối trung bình (MAE) ................................................. 21 1.4.2. Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE) .............................. 21 1.4.3. Sai số phần trăm trung bình có trọng số (WAPE) .......................... 21 1.4.4. Sai số bình phƣơng trung bình (MSE) ............................................ 22 1.4.5. Căn bậc hai sai số bình phƣơng trung bình (RMSE) ...................... 22 1.4.6. Xu hƣớng dự báo Dstat ..................................................................... 22 KẾT LUẬN CHƢƠNG 1 ................................................................................ 23 CHƢƠNG 2. PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO NGẮN HẠN DỰA TRÊN CÁC KỸ THUẬT CỦA MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO ........................................ 24 2.1. Lý thuyết mạng nơ ron [6 – 9] .............................................................. 24 2.1.1. Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo (ANN) .......................................... 24 2.1.2. Học tập ............................................................................................ 29 2.2. Các mô hình mạng nơ ron đề xuất dùng cho dự báo điện gió .............. 30 2.2.1. Mạng nơ ron tự động hồi quy phi tuyến (Nonlinear autoregressive neural network – NARNET) ..................................................................... 31 2.2.2. Mạng nơ ron hồi quy lớp (Layer recurrent neural network) .......... 32 2.2.3. Mạng nơ ron có độ trễ phân tán (Distributed delay neural network) ................................................................................................................... 33 KẾT LUẬN CHƢƠNG 2 ................................................................................ 34 CHƢƠNG 3. ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO TỐC ĐỘ GIÓ ĐO ĐƢỢC TẠI NHÀ MÁY PHONG ĐIỆN PHƢƠNG MAI 1 .......................................................................................................... 3535 3.1. Giới thiệu........................................................................................... 3535 3.2. Trƣờng hợp nghiên cứu 1: tốc độ gió đo đƣợc từ ngày 01 tháng 01 năm 2022 đến ngày 31 tháng 01 năm 2022 ..................................................... 3636 3.3. Trƣờng hợp nghiên cứu 2: tốc độ gió đo đƣợc từ ngày 31 tháng 01 năm 2022 đến ngày 31 tháng 01 năm 2022 ..................................................... 4040 v KẾT LUẬN CHƢƠNG 3............................................................................ 4545 CHƢƠNG 4. ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO CÔNG SUẤT PHÁT RA CỦA NHÀ MÁY PHONG ĐIỆN PHƢƠNG MAI 1 .......................................................................................................... 4646 4.1. Giới thiệu........................................................................................... 4646 4.2. Trƣờng hợp nghiên cứu 1: công suất phát ra của turbine 1 đo đƣợc từ ngày 01 tháng 01 năm 2022 đến ngày 31 tháng 01 năm 2022 ................ 4747 4.3. Trƣờng hợp nghiên cứu 2: công suất phát ra của turbine 1 đo đƣợc từ ngày 31 tháng 01 năm 2022 đến ngày 31 tháng 01 năm 2022 ................ 5151 KẾT LUẬN CHƢƠNG 4............................................................................ 5657 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ......................................................................... 58 KẾT LUẬN .................................................................................................. 58 KIẾN NGHỊ ................................................................................................. 59 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................ 60 vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt ANN English Artifical neural networks Nonlinear autoregressive NARNET neural network Layer recurrent neural LAYRECNET network Distributed delay neural DISDELAYNET network Autoregressive integrated ARIMA moving average MAE Mean absolute error Mean absolute percentage MAPE error Weighted average percentage WAPE error MSE RMSE Dstat Mean squared error Root mean squared error Directional statistic Tiếng Việt Mạng nơ ron nhân tạo Mạng nơ ron tự động hồi quy phi tuyến Mạng nơ ron hồi quy lớp Mạng nơ ron có độ trễ phân tán Mô hình Tự hồi quy tích hợp trung bình trƣợt Sai số tuyệt đối trung bình Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình Sai số phần trăm trung bình có trọng số Sai số bình phƣơng trung bình Căn bậc hai sai số bình phƣơng trung bình Xu hƣớng dự báo vii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Các hạng mục chính của nhà máy .................................................... 8 Bảng 1.2: Sản lƣợng điện hàng năm của nhà máy ............................................ 9 Bảng 1.3: Biến thiên tốc độ gió trung bình giờ (Đơn vị: m/s) ........................ 10 Bảng 3.1: Các tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả của các mô hình và phƣơng pháp dự báo trong trƣờng hợp nghiên cứu 1 ........................................................ 3939 Bảng 3.2: Các tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả của các mô hình và phƣơng pháp dự báo trong trƣờng hợp nghiên cứu 2 ........................................................ 4141 Bảng 4.1: Các tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả của các mô hình và phƣơng pháp dự báo trong trƣờng hợp nghiên cứu 1 ........................................................ 5050 Bảng 4.2: Các tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả của các mô hình và phƣơng pháp dự báo trong trƣờng hợp nghiên cứu 2 ........................................................ 5252 viii DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.2: Sơ đồ turbine gió của Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 ............ 13 Hình 2.1: Mô hình mạng nơ ron nhân tạo tổng quát ....................................... 24 Hình 2.2: Đồ thị hàm Hard-Limit ................................................................... 25 Hình 2.3: Đồ thị hàm Purelin .......................................................................... 26 Hình 2.4: Đồ thị hàm Log – Sigmoid.............................................................. 26 Hình 2.5: Đồ thị hàm Tansig ........................................................................... 27 Hình 2.6: Mạng nơ ron truyền thẳng một lớp ................................................. 28 Hình 2.7: Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp................................................ 29 Hình 2.8: Cấu trúc huấn luyện ........................................................................ 29 Hình 2.9: Sơ đồ mạng nơ ron NARNET ......................................................... 32 Hình 2.10: Sơ đồ mạng nơ ron hồi quy lớp..................................................... 33 Hình 2.11: Sơ đồ mạng nơ ron có độ trễ phân tán .......................................... 33 Hình 3.1: Tốc độ gió đo đƣợc trong trƣờng hợp nghiên cứu 1 ................... 3737 Hình 3.2: Các kết quả dự báo tốc độ gió đo đƣợc trong trƣờng hợp nghiên cứu 1 ................................................................................................................... 3838 Hình 3.3: Tốc độ gió đo đƣợc trong trƣờng hợp nghiên cứu 2 ................... 4242 Hình 3.4: Các kết quả dự báo tốc độ gió trong trƣờng hợp nghiên cứu 2 .. 4343 Hình 4.1: Công suất phát ra của turbine 1 trong trƣờng hợp nghiên cứu 1 4848 Hình 4.2: Các kết quả dự báo công suất phát ra của turbine 1 trong trƣờng hợp nghiên cứu 1 ................................................................................................ 4949 Hình 4.3: Công suất phát ra của turbine 1 trong trƣờng hợp nghiên cứu 2 5353 Hình 4.4: Các kết quả dự báo công suất phát ra của turbine 1 trong trƣờng hợp nghiên cứu 2 ................................................................................................ 5454 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Năng lƣợng gió là một trong những nguồn năng lƣợng tái tạo ngày càng đƣợc sử dụng phổ biến rộng rãi trên thế giới. Đầu tƣ vào năng lƣợng tái tạo nhƣ điện gió là xu hƣớng đƣợc các nƣớc phát triển trên thế giới hƣớng tới phát triển bền vững. Theo Hội đồng năng lƣợng gió toàn cầu (GWEC) [10], năm 2020 chứng kiến số lƣợng lắp đặt năng lƣợng gió mới trên toàn cầu vƣợt qua 90 GW, tăng trƣởng 53% so với năm 2019, nâng tổng công suất lắp đặt lên 743 GW, tăng trƣởng 14% so với năm ngoái. Thị trƣờng gió lắp đặt mới trên bờ (Onshore) đạt 86,9 GW, trong khi thị trƣờng gió ngoài khơi (Offshore) đạt 6,1 GW, đƣa năm 2020 trở thành năm cao nhất và cao thứ hai trong lịch sử trong việc lắp đặt mới năng lƣợng gió cho cả trên bờ và ngoài khơi. Nhờ sự phát triển bùng nổ của các cơ sở lắp đặt ở Trung Quốc, Châu Á Thái Bình Dƣơng tiếp tục dẫn đầu trong phát triển điện gió toàn cầu với thị phần toàn cầu tăng 8,5% trong năm ngoái. Đƣợc thúc đẩy bởi một năm lắp đặt kỷ lục ở Mỹ, Bắc Mỹ (18,4%) đã thay thế châu Âu (15,9%) trở thành thị trƣờng khu vực lớn thứ hai về lắp đặt mới. Mỹ Latinh vẫn là thị trƣờng khu vực lớn thứ tƣ (5,0%) vào năm 2020, tiếp theo là châu Phi và Trung Đông (0,9%). Năm thị trƣờng hàng đầu thế giới về lắp đặt mới vào năm 2020 là Trung Quốc, Mỹ, Brazil, Hà Lan và Đức. Năm thị trƣờng này cộng lại đã tạo nên 80,6% số lƣợt lắp đặt toàn cầu vào năm ngoái, lớn hơn 10% so với năm 2019. Về số lƣợng lắp đặt tích lũy, năm thị trƣờng hàng đầu tính đến cuối năm 2020 vẫn không thay đổi. Các thị trƣờng đó là Trung Quốc, Mỹ, Đức, Ấn Độ và Tây Ban Nha, cùng chiếm 73% tổng số lƣợng lắp đặt điện gió trên thế giới. Vừa qua, Hội nghị lần thứ 26 Các bên tham gia Công ƣớc khung của Liên 2 hợp quốc về biến đổi khí hậu (COP26) diễn ra tại Glasgow, Scotland (Vƣơng quốc Anh) đã đƣa ra một số nội dung quan trọng nhƣ giảm dần và dẫn đến loại bỏ điện than – chiếm khoảng 37% tổng điện năng trên thế giới trong năm 2019 – và là nhiên liệu đóng góp lớn nhất vào biển đổi khí hậu, đầu tƣ hỗ trợ công nghệ sạch nhƣ năng lƣợng tái tạo và loại bỏ tài trợ cho các ngành công nghiệp sử dụng nhiên liệu hóa thạch [11]. Trong các nguồn năng lƣợng tái tạo thì năng lƣợng gió đƣợc xem là một trong những nguồn năng lƣợng đƣợc ƣu tiên phát triển bởi các ƣu điểm của chúng nhƣ có thể tái tạo, tiết kiệm chi phí, hiệu quả về không gian, chi phí vận hành thấp, … Với tốc độ tăng trƣởng kinh tế của Việt Nam hiện nay thì nhu cầu điện ngày càng gia tăng trong khi năng lực cung ứng theo chƣa kịp. Việt Nam đã và đang từng bƣớc đầu tƣ vào lĩnh vực năng lƣợng tái tạo và sạch nhƣ điện gió, mang đến chiến lƣợc phát triển bền vững, giảm thiểu tác động của môi trƣờng. Việt Nam với đặc điểm địa lý lợi thế, đƣờng bờ biển trải dài hơn 3000 km và khí hậu cận nhiệt đới gió mùa, đã đƣợc khảo sát và đánh giá có tiềm năng gió lớn trong khu vực. Việc xây dựng các nhà máy điện gió là một giải pháp hợp lý, đóng góp tăng đáng kể nguồn sản xuất điện của Việt Nam trong những năm tới. Theo Công văn số: 6050/EPTC-KDMĐ của Công ty mua bán điện (EVNEPTC) trực thuộc Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN), ngày 12/10/2021, 10/11 trụ tua bin điện gió, bao gồm từ: Trụ TW01 đến TW10, thuộc Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 đã chính thức vận hành thƣơng mại (COD), vào 18h ngày 8/10/2021, với phần công suất đƣợc công nhận COD là 24 MW. Tổng công suất đăng ký thử nghiệm COD của dự án là 26,4 MW, dự án còn 1 trụ tua bin điện gió đang hiệu chỉnh và dự kiến có thể phát điện toàn bộ 26,4 MW vào ngày 22/10 [2]. Việc mới đƣa vào lƣới điện vận hành nhà máy này thì gây không ít 3 các thách thức cho các kỹ sƣ vận hành. Chính vì vậy việc xác định cũng nhƣ dự báo lƣợng công suất do các nguồn tuabin điện gió phát vào lƣới để có thể lập đƣợc kế hoạch vận hành phù hợp đƣợc xem là một trong những khâu quan trọng nhất trong quá hòa lƣới nhà máy này vào hệ thống điện. Các dự đoán về công suất của các nguồn năng lƣợng gió có thể đƣợc ƣớc lƣợng và trình bày theo nhiều cách khác nhau. Việc lựa chọn loại dự báo và cách trình bày của chúng phần nào phụ thuộc vào các đặc điểm của ngƣời ra quyết định và cũng phụ thuộc vào loại bài toán vận hành. Bên cạnh đó, sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ trí tuệ nhân tạo trong mọi lĩnh vực của đời sống đã biến chúng thành một trong những công cụ hỗ trợ đắc lực trong công tác vận hành hệ thống điện. Mạng nơ ron nhân tạo là một trong những kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo đƣợc phát triển mạnh trong các thập kỷ vừa qua. Kỹ thuật này đã đƣợc ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực hệ thống điện để có thể đƣa ra các dự báo chính xác nhằm cải thiện độ tin cậy của các phƣơng pháp dự báo. Do vậy việc nghiên cứu đánh giá tiềm năng năng lƣợng gió nhằm xác định các khu vực phù hợp để xây dựng nhà máy điện gió là rất cần thiết. Đó là lý do tôi chọn đề tài: “Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo ngắn hạn năng lượng gió của nhà máy phong điện Phương Mai 1”. 2. Tổng qu n tình hình nghiên cứu đề tài Tổng quan tài liệu Nguồn tài liệu: thông số vận hành của Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1. Tình hình nghiên cứu đề tài Về phân loại theo thời gian, các phƣơng pháp dự báo năng lƣợng gió về cơ bản đƣợc phân chia thành bốn loại khác nhau, đó là rất ngắn hạn (very short- 4 term hoặc immediate short-term hoặc ultra short-term), ngắn hạn (short-term), trung hạn (medium-term) và dài hạn (long-term). Dự báo năng lƣợng gió rất ngắn hạn dùng cho các loại dữ liệu từ vài phút đến 1 giờ và ứng dụng của loại dự báo này là dùng trong thị trƣờng điện, vận hành lƣới thời gian thực và các hoạt động điều chỉnh. Dự báo ngắn hạn dùng cho các loại dữ liệu trong giai đoạn từ 1 giờ đến vài giờ và nó đƣợc sử dụng cho lập kế hoạch điều độ phụ tải kinh tế, ra quyết định thích hợp cho phụ tải và đảm bảo an toàn vận hành trong thị trƣờng điện. Dự báo trung hạn để chỉ các dự liệu từ vài giờ đến 1 tuần và thƣờng đƣợc sử dụng trong quyết định phối hợp giữa các tổ máy phát, các quyết định yêu cầu dự trữ và các quyết định điều chỉnh máy phát online/offline. Dự báo dài hạn nằm trong giai đoạn mở rộng từ 1 tuần đến 1 năm hoặc hơn nữa và loại dự báo này hữu ích trong lập kế hoạch bảo trì bảo dƣỡng, quản lý vận hành, chi phí vận hành tối ƣu và các nghiên cứu khả thi cho thiết kế các nhà máy điện gió [16, 35]. Các mô hình/phƣơng pháp dự năng lƣợng gió về cơ bản có thể đƣợc phân loại thành các mô hình vật lý, các phƣơng pháp thống kê truyền thống, các phƣơng pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo và các phƣơng pháp kết hợp (các phƣơng pháp lai). Các mô hình dự báo vật lý biển đổi thông tin khí tƣợng ở một thời điểm nhất định thành tốc độ gió bằng cách sử dụng các phƣơng trình vật lý chẳng hạn nhƣ mô hình dự báo thời tiết số dựa trên diện tích giới hạn [25], dự báo thời tiết số dựa trên thống kê đầu ra mô hình [19]. Các phƣơng pháp thống kê sử dụng dữ liệu gió để dự báo trực tiếp năng lƣợng điện tạo ra chẳng hạn nhƣ mô hình hồi quy [15, 31], mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trƣợt [20, 34] và các phƣơng pháp làm mịn lũy thừa [22]. Các mô hình dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo với khả năng học của chúng có thể cải thiện độ chính xác dự báo và mô tả mối quan hệ tuyến tính cao, chẳng hạn nhƣ mạng nơ ron [13, 14, 18, 29, 32], 5 logic mờ [12, 30], long short-term memory [21, 28, 36, 39], và máy vector hỗ trợ [27, 38, 40]. Các công trình khoa học trong nƣớc nghiên cứu về dự báo trong hệ thống điện sử dụng AI có thể kể đến mô hình học máy dự báo cho phụ tải [7]. Trong lĩnh vực dự báo điện gió, [5] đề xuất một phƣơng pháp dự báo vận tốc gió cho các nhà máy điện gió có xét đến mối tƣơng quan về không gian và thời gian và [4] ứng dụng học sâu trong dự báo công suất phát nguồn điện gió. 3. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu Mục tiêu của đề tài là phân tích các thông số vận hành gồm công suất phát ra của Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 và tốc độ gió đo đƣợc tại khu vực nhà máy và khảo sát các phƣơng pháp dự báo công suất phát ra và tốc độ gió sử dụng mạng nơ ron, trình bày tính năng làm việc của mạng nơ ron và sau đó là lập trình trong phần mềm MATLAB. Cuối cùng, chƣơng trình sẽ thử nghiệm trên tập dữ liệu công suất phát ra và tốc độ gió đo đƣợc tại Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 trong 02 trƣờng hợp nghiên cứu với số lƣợng dữ liệu khác nhau đó là trong tháng 01 năm 2022 và trong cả 03 tháng (tháng 01, tháng 02, tháng 03 – quý I) năm 2022 kiểm tra tính chính xác và ứng dụng vào thực tế. 4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu - Đối tƣợng nghiên cứu: + Công suất phát ra của Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 + Tốc độ gió đo đƣợc tại Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 + Các mô hình dự báo ngắn hạn dựa trên mạng nơ ron nhân tạo - Phạm vi nghiên cứu: + Phạm vi nghiên cứu tập trung vào công suất phát ra của nhà máy và tốc độ gió đo đƣợc tại nhà máy trong 02 khoảng thời gian nghiên cứu khác nhau: tháng 01 năm 2022 và cả 03 tháng quý I năm 2022. 6 5. Phƣơng pháp nghiên cứu Thu thập dữ liệu vận hành làm nguồn dữ liệu: công suất phát ra và tốc độ gió đo đƣợc tại Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 trong 03 tháng đầu năm của năm 2022. Đây chính là dữ liệu của đối tƣợng nghiên cứu. Từ đó tìm hiểu và phân tích diễn biến của thông số vận hành. Nghiên cứu đặc điểm của mạng nơ ron. Sử dụng đặc tính ƣu việt của mạng nơ ron để ứng dụng cho công tác dự báo. Tiến hành dự báo ngắn hạn cho công suất phát ra và tốc độ gió của nhà máy. 7 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NHÀ MÁY PHONG ĐIỆN PHƢƠNG MAI 1 VÀ TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO ĐIỆN GIÓ 1.1. Giới thiệu tổng qu n về Nhà máy phong điện Phƣơng M i 1 [1] 1.1.1. Địa điểm xây dựng nhà máy Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 đựợc đặt tại phần phía Bắc bán đảo Phƣơng Mai, trong khu quy hoạch phong điện của KKT Nhơn Hội, thuộc địa phận xã Cát Chánh huyện Phù Cát và xã Phƣớc Hòa huyện Tuy Phƣớc, tỉnh Bình Định có tọa độ địa lý là 109,056721 độ Kinh Đông và 14,0034 độ Vĩ Bắc Tổng diện tích mặt bằng ha có giới cận nhƣ sau:  Phía Bắc giáp : Khu vực Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 3  Phía Nam giáp : Khu đô thị mới Nhơn Hội  Phía Đông giáp : Đƣờng Quốc lộ 19B, cách biển khoảng 700m  Phía Tây giáp : Đƣờng ĐT 639, cách tim đƣờng 37,5m 1.1.2. Quy mô nhà máy Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 đƣợc xây mới hoàn toàn trên địa phận xã Cát Chánh huyện Phù Cát và xã Phƣớc Hòa huyện Tuy Phƣớc, tỉnh Bình Định. Nhà máy có tổng công suất lắp đặt là 26,4 MW với 11 vị trí gồm 11 tua bin, mỗi tua bin có công suất là 2,4 MW (Từ T01 đến T11). Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 đƣợc đấu nối cấp điện áp 110kV với hệ thống điện Quốc gia thông qua máy biến áp nâng áp 35/110kV và đƣờng dây 110kV mạch đơn chiều dài khoảng 15km đấu nối trực tiếp từ thanh cái 110kV nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 tới trạm biến áp 110kV Nhơn Hội. Trong khu vực nhà máy sẽ xây dựng khu quản lý vận hành trại gió và trạm biến áp 110kV. 8 Hệ thống đƣờng giao thông gồm đƣờng giao thông kết nối với hệ thống giao thông hiện hữu và đƣờng giao thông nội bộ phục vụ thi công và vận hành nhà máy. Hệ thống điện 35kV nội bộ kết nối các tua bin gió với trạm biến áp 110kV là hệ thống cáp ngầm, các trạm biến áp nâng áp 0,69/35kV và các thiết bị 35kV đƣợc xây dựng lắp đặt trong cabin đặt gần tháp hoặc trong bên trong tua bin. Các hạng mục chính của nhà máy đƣợc cho trong Bảng 1.1. Bảng 1.1: Các hạng mục chính củ nhà máy STT 1 Hạng mục Quy cách Tháp đỡ tuabin 94m Số lƣợng 11 cái Tuỳ thuộc vào các điều kiện 2 mặt đất và quy định của địa 11 cái Móng tuabin phƣơng 3 Tuabin gió 4 Hệ thống điện và điều khiển 5 6 7 8 9 Trạm biến 2,4MW áp nâng áp 35/110kV Phƣơng án đƣờng dây 110kV đấu nối Hệ thống TTLL & SCADA Trạm kiosk trung 0,69/35kV-3,0MVA Cáp ngầm nội bộ 35kV gian 11 cái 01 bộ 33MVA 15 km 01 bộ 11 trạm 6,500 km 01 trạm 9 10 Đƣờng giao thông nội bộ 4,226km 11 Khu quản lý + vận hành 3428 m2 Sản lƣợng điện hàng năm trung bình tính toán cho Nhà máy phong điện Phƣơng Mai 1 đƣợc trình bày trong Bảng 1.2. Bảng 1.2: Sản lƣợng điện hàng năm củ nhà máy STT Hạng mục Đơn vị Giá trị 1 Quy mô công suất MW 26,4 2 Số lƣợng tua bin Cái 11 3 Bất định trong quá trình tính % 15 4 Hiệu suất trang trại gió % 87,68 5 Hệ số sử dụng CF % 39,7 6 Sản lƣợng nhà máy GWh/năm 73,222 7 Số giờ vận hành Giờ 3968 8 Vận tốc gió định mức m/s 12 1.1.3. Đánh giá tiềm năng gió của khu vực 1.1.3.1. Tiềm năng gió khu vực tỉnh Bình Định Bình Định nằm trong những vĩ độ nhiệt đới do đó thừa hƣởng một chế độ bức xạ mặt trời phong phú của vùng nhiệt đới và không còn mùa đông lạnh của gió mùa cực đới. Chế độ gió ở Bình Định thể hiện hai mùa rõ rệt: gió mùa mùa đông từ tháng X đến tháng III năm sau với hƣớng gió thịnh hành là Tây Bắc đến Đông Bắc; gió mùa mùa hạ từ tháng V đến tháng VIII với hƣớng gió thịnh hành một trong ba hƣớng chính là Tây, Nam và Đông Nam; tháng IV và tháng IX là thời 10 kỳ chuyển tiếp giữa hai mùa gió mùa hạ và gió mùa mùa đông. Tốc độ gió trung bình năm ở độ cao 12m của trạm Khí tƣợng Quy Nhơn là 1,8m/s; tốc độ gió mạnh nhất ở độ cao 12m tại Bình Định đo đƣợc đạt 40m/s; khả năng xuất hiện tốc độ gió mạnh nhất ứng với tần suất 1% tại trạm Khí tƣợng Quy Nhơn theo tính toán là 57m/s 1.1.3.2. Tiềm năng gió tại khu vực Nhà máy a) Hướng gió thịnh hành Từ tháng X đến tháng IV: hƣớng gió Bắc Đông Bắc (NNE) và Bắc (N) thịnh hành trong thời gian này. Tháng V đến tháng IX: hƣớng gió Tây Tây Nam (WSW) và Tây (W) thịnh hành trong thời gian này. b) Tốc độ gió Biến thiên tốc độ gió trung bình đƣợc cho trong Bảng 1.3. Bảng 1.3: Biến thiên tốc độ gió trung bình giờ (Đơn vị: m/s) Giờ Vận tốc gió trung bình ở các độ cao 78m(ch1) 76m(ch2) 60m(ch3) 40m(ch14) 12m(ch15) 1 5,4 5,5 5,1 4,3 1,3 2 5,5 5,5 5,2 4,4 1,3 3 5,6 5,6 5,2 4,4 1,3 4 5,6 5,6 5,2 4,4 1,3 5 5,6 5,6 5,2 4,4 1,3 6 5,7 5,7 5,3 4,4 1,3 7 5,6 5,6 5,2 4,4 1,3