Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ: Nghiên cứu và áp dụng mô hình LSTM cho bài toán dự báo công suất phát điện nhà máy điện gió

Tăng trưởng nhanh chóng của năng lượng gió tại Việt Nam đặt ra thách thức lớn cho vận hành lưới điện quốc gia, đặc biệt là do tính biến động và khó dự đoán của công suất phát điện từ nhà máy điện gió. Để đảm bảo ổn định hệ thống và tối ưu hóa việc khai thác nguồn năng lượng tái tạo quan trọng này, nhu cầu về các phương pháp dự báo công suất phát điện chính xác là cấp thiết. Đề tài này tập trung nghiên cứu và áp dụng mô hình Long Short-Term Memory (LSTM) – một kỹ thuật học sâu tiên tiến – vào bài toán dự báo công suất phát điện cho nhà máy điện gió, nhằm phát triển một giải pháp hiệu quả và đáng tin cậy.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư điện, chuyên gia vận hành hệ thống điện, và sinh viên sau đại học trong các lĩnh vực năng lượng tái tạo, học máy, trí tuệ nhân tạo và điều khiển hệ thống điện.

Nghiên cứu này giải quyết bài toán dự báo công suất phát điện từ nhà máy điện gió, một yếu tố then chốt để quản lý và vận hành hệ thống điện ổn định trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của năng lượng tái tạo. Do đặc tính biến động và phi tuyến của công suất điện gió, các phương pháp dự báo truyền thống thường gặp hạn chế về độ chính xác. Đề tài tập trung vào việc nghiên cứu và áp dụng mô hình Long Short-Term Memory (LSTM) – một kiến trúc mạng nơ-ron học sâu chuyên biệt cho xử lý chuỗi thời gian. Mô hình LSTM được lựa chọn vì khả năng học các phụ thuộc dài hạn và xử lý hiệu quả dữ liệu phi tuyến, vốn là những đặc điểm nổi bật của dữ liệu công suất điện gió.

Phương pháp tiếp cận bao gồm việc tìm hiểu sâu về kiến trúc mạng LSTM và các thuật toán tối ưu đi kèm, nghiên cứu các mô hình dự báo khác để so sánh, cùng với các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu cần thiết. Tác giả tiến hành thu thập và xử lý bộ dữ liệu huấn luyện từ dữ liệu gió thực tế tại các nhà máy điện gió, xây dựng cấu trúc mạng LSTM phù hợp, sau đó thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của mô hình đề xuất. Mô hình LSTM được thiết kế để dự báo công suất phát điện trong các khoảng thời gian ngắn hạn và trung hạn, nhằm hỗ trợ việc điều độ lưới điện, tối ưu hóa vận hành nhà máy và nâng cao hiệu quả tham gia thị trường điện. Kết quả nghiên cứu dự kiến sẽ cung cấp một cơ sở quan trọng cho việc xây dựng các hệ thống dự báo công suất phát điện tiên tiến tại Việt Nam, góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành năng lượng.