Photovoltaic Power Generation Forecasting Utilizing Long Short Term Memory

Abstract

Sự hiện đại hóa của thế giới đã và đang giảm thiểu đáng kể các nguồn
năng lượng sơ cấp như than đá, dầu diesel và khí ga. Do đó, các nguồn
năng lượng thay thế như năng lượng tái tạo đang dần trở thành mối
quan tâm chính hiện nay để giải quyết nhu cầu toàn thế giới và đồng
thời hạn chế sự nóng lên của trái đất. Trong các nguồn năng lượng tái
tạo, năng lượng mặt trời là một trong những nguồn năng lượng chính
được sử dụng để phát điện thông qua hệ thống pin quang điện (PV).
Tuy nhiên, công suất đầu ra của PV phần lớn gián đoạn. Từ đó việc dự
báo chính xác công suất đầu ra PV là một yêu cầu quan trọng để đảm
bảo độ tin cậy và ổn định của lưới điện. Nghiên cứu này phát triển và
kiểm nghiệm mô hình dự báo ngắn hạn công suất phát của PV bằng
việc sử dụng sự kết hợp của giải thuật di truyền (GA) và mạng Long
Short-Term Memory (LSTM). Hiệu suất của mô hình đề xuất được so
sánh với mô hình LSTM cơ sở bằng ba sai số (Sai số trung bình bình
phương (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE) và sai số tuyệt
đối phần trăm trung bình (MAPE)) trong hai trường hợp nghiên cứu