Nghiên cứu sử dụng mô hình học máy tăng cường độ dốc vào dự đoán năng lượng pin mặt trời sử dụng công nghệ quang điện

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Hữu Năm Nguyễn, Quốc Thanh Trần, Văn Quân Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi, 2024

Mô tả vật lý: tr.49

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 462562

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Nhu cầu năng lượng toàn cầu ngày càng tăng, cùng với nhu cầu về các nguồn năng lượng sạch và bền vững, đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể các dự án điện mặt trời trên toàn thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Tại Việt Nam, công nghệ, kỹ thuật và khả năng phát triển dự án điện mặt trời còn đang phụ thuộc rất nhiều vào nước ngoài, dẫn đến việc triển khai điện mặt trời với quy mô lớn còn gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là về giá thành. Điều này khiến điện mặt trời khó có khả năng cạnh tranh với những nguồn điện truyền thống khác. Tuy nhiên việc đánh giá, thiết kế năng lượng pin mặt trời bằng công nghệ quang điện Solar photovoltaic ở Việt Nam còn nhiều hạn chế, chủ yếu do các đơn vị tư vấn nước ngoài. Sẽ hết sức có ý nghĩa nếu có thể đánh giá sơ bộ ban đầu nguồn năng lượng pin mặt trời. Việc sử dụng công cụ học máy ML trong dự báo năng lượng mặt trời đã thu hút được sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây, với một số nghiên cứu chứng minh tiềm năng của các mô hình dựa trên ML trong việc cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dự báo năng lượng mặt trời. Do vậy, nghiên cứu này sẽ nghiên cứu đưa ra một ứng dụng cụ thể của một mô hình học máy hiện đại là tăng cường độ dốc (Gradient Boosting) trong việc dự báo năng lượng pin mặt trời từ nhiệt độ môi trường, lượng bức xạ nhiệt và nhiệt độ pin mặt trờiThe increasing global energy demand, along with the need for clean and sustainable energy sources, has led to a significant increase in solar power projects worldwide in general and Vietnam in particular. In Vietnam, technology and the ability to develop solar power projects are still heavily dependent on foreign countries, leading to large-scale solar panel power deployment facing many difficulties, especially about price. This makes it difficult for solar power to compete with other traditional power sources. However, the evaluation and design of solar panel power using Solar photovoltaic technology in Vietnam still has many limitations, mainly due to foreign consulting units. It would be extremely meaningful if we could make a preliminary assessment of the solar cell energy source. The use of ML machine learning in solar panel power forecasting has attracted significant attention in recent years, with several studies demonstrating the potential of ML-based models to improve accuracy and reliability of solar forecasts. Therefore, this study will research and present a specific application of a modern machine learning model, Gradient Boosting, in predicting solar cell energy from environmental temperature, heat radiation and solar cell temperature

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR