Đánh giá ảnh hưởng của các đặc trưng khí tượng đến độ chính xác của mô hình dự báo công suất điện mặt trời

Dự báo công suất điện mặt trời đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo tính ổn định của điều độ hệ thống điện và tối ưu hóa tích hợp năng lượng tái tạo. Nghiên cứu này thực hiện đánh giá định lượng ảnh hưởng của các đặc trưng khí tượng đầu vào đến độ chính xác của mô hình dự báo sử dụng mạng nơ-ron hồi tiếp Long Short-Term Memory (LSTM). Dựa trên tập dữ liệu vận hành thực tế của nhà máy điện mặt trời công suất 50 MW, hai kịch bản thực nghiệm đã được thiết lập để so sánh giữa bộ 3 đặc trưng cơ sở (Bức xạ mặt trời, Nhiệt độ môi trường, Nhiệt độ tấm pin) và bộ 7 đặc trưng mở rộng (bổ sung độ ẩm, áp suất, tốc độ gió và độ che phủ mây). Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình sử dụng bộ đặc trưng tối giản đạt mức sai số NMAPE thấp (dưới 4%), trong khi việc bổ sung các biến khí tượng nâng cao chỉ mang lại sự cải thiện không đáng kể, dao động từ 0,05% đến 0,11%. Điều này chứng minh rằng các biến số bức xạ và nhiệt độ đã mang đủ thông tin cốt lõi để mô hình học được các quy luật phi tuyến của hệ thống. Nghiên cứu khẳng định chiến lược tối giản đặc trưng là giải pháp tối ưu về mặt kỹ thuật - kinh tế, đặc biệt phù hợp cho các hệ thống điện mặt trời tích hợp công trình đô thị hoặc áp mái, nơi việc cắt giảm chi phí hạ tầng cảm biến mà vẫn đảm bảo độ tin cậy dự báo là mục tiêu ưu tiên hàng đầu.