Dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng điện mặt trời mái nhà sử dụng mạng neuron nhân tạo - Khải, Nguyễn Phúc; Long, Trần Kim; Cường, Hà Phú; Huy, Nguyễn Minh; Hưng, Hoàng Công (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2023)
Dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng điện mặt trời mái nhà là công cụ thiết yếu trong quá trình vận hành hệ thống điện một cách hiệu quả. Bài báo này trình bày khảo sát về dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng của một hệ thống điện năng lượng mặt trời sử dụng các mạng neuron nhân tạo. Dữ liệu được thu thập từ hệ thống giám sát với công suất điện và bức xạ mặt trời từ ngày 21/04/2022 đến 01/6/2022. Bốn mô hình mạng neuron được sử dụng để dự báo điện năng gồm: mạng neuron lan truyền thẳng nhiều lớp (MLFF), mô hình neuron tự hồi quy phi tuyến tính với đa biến ngoại sinh (NARX), mô hình neuron bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) và mô hình kết hợp NARX-LSTM. Các phương pháp đề xuất để kiểm tra hiệu quả cho các bài toán dự báo 5 phút và 1 giờ. Kết quả cho thấy mô hình mạng neuron truyền thẳng nhiều lớp cho kết quả dự báo chính xác hơn so với các phương pháp khác trong cả 2 trường hợp tính toán.