Công ty TNHH MTV NL mặt trời Anh Minh Global được thành lập vào 11/12/2017 và dựa trên niềm đam mê của những người sáng lập và mong muốn tạo ra một điều kiện tốt hơn cho xã hội. Chúng tôi tập trung vào tối ưu hóa năng lượng, tự động hóa doanh nghiệp, giải phóng lãnh đạo và bảo vệ môi trường. Mục tiêu của chúng tôi là sử dụng các công nghệ mới nhất từ các đối tác nước ngoài kết hợp với nguồn nhân lực bên trong và trải nghiệm tuyệt vời của khách hàng. Từ đó đưa ra các, giải pháp tối ưu cho hoạt động kinh doanh của chúng tôi. Dù họ là ai, người dùng, người liên hệ hay đối tác. Chúng tôi luôn giúp họ có một trải nghiệm dịch vụ tốt nhất
Công tác dự báo phụ tải điện ngắn hạn đóng vai trò quan trọng trong việc vận hành hệ thống điện Việt nam, đặc biệt là trên lưới điện Tp.HCM – Thành phố có sản lượng điện thương phẩm cũng như nhu cầu cung ứng điện cao nhất cả nước trong những năm qua. Qua khảo sát, phụ tải điện thuộc khu vực Tp.HCM thường xuyên xuất hiện những thay đổi đột biến và tạo nên những nhiễu động khi quan sát bộ cơ sở dữ liệu quá khứ. Theo đó, việc đánh giá độ tin cậy của bộ dữ liệu này sẽ rất cần thiết trong giai đoạn xử lý dữ liệu (còn gọi là khâu lọc dữ liệu) trước khi đưa vào các mô hình dự báo phụ tải điện để xuất kết quả dự báo. Nghiên cứu này trình bày một phương pháp lọc dữ liệu có xem xét đến độ tin cậy của nguồn dữ liệu bằng cách phân tích trên nhiều mức độ tin cậy khác nhau và có thực hiện đối chiếu, so sánh kết quả với các phương pháp lọc dữ liệu trước đây. Hiện nay, hệ thống lưới điện phân phối ở Việt Nam đang bám sát lộ trình định hướng phát triển bền vững đã hoạch định sẵn. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các nguồn năng lượng tái tạo (Renewable Energy Source - RES ) cùng với sự đa dạng của các mô hình phụ tải đã ảnh hưởng đến nhiều mặt công tác như dự báo, quy hoạch và vận hành hệ thống điện. Trong một cụm khu vực gồm nhiều dạng tải khác nhau, phụ tải điện công nghiệp thường cao hơn nhiều so với phụ tải khu dân cư. Điều này dẫn đến các phụ tải dân cư có thể bị hiểu nhầm là nhiễu trong các thuật toán lọc dữ liệu. Nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu thập từ trạm trung gian thuộc lưới điện Tp.HCM và được đưa vào mô hình dự báo .
Tác hại của sóng hài với lưới điện khi giá trị hiệu dụng và giá trị biên độ của tín hiệu điện áp hay dòng điện tăng do sóng hài sẽ kéo theo một loạt những nguy hại xảy ra với toàn bộ hệ thống lưới điện như làm tăng phát nóng của dây dẫn điện, thiết bị điện sinh ra nhiệt cao gây hư hỏng thiết bị, hỏa hoạn và nguy cơ cháy nổ; làm cho tụ điện bị quá nhiệt và trong nhiều trường hợp có thể dẫn tới phá hủy chất điện môi. Các sóng điều hòa bậc cao còn có thể làm momen tác động của rơle biến dạng gây ra hiện tượng nhảy rơle dẫn đến thời điểm tác động của rơle sai lệch, gây cảnh báo nhầm của các UPS đồng thời gây ra tổn thất đồng, tổn thất từ thông tản và tổn thất sắt làm tăng nhiệt độ MBA dẫn đến làm tăng tổn thất điện năng. Ngoài ra, sóng hài còn làm tổn hao trên cuộn dây và lõi thép động cơ tăng, làm méo dạng momen, giảm hiệu suất máy, gây tiếng ồn, ảnh hưởng đến sai số của các thiết bị đo, làm cho kết quả đo bị sai lệch. Nguy hại hơn, các sóng điều hòa bậc cao còn có thể sinh ra momen xoắn trục động cơ hoặc gây ra dao động cộng hưởng cơ khí làm hỏng các bộ phận cơ khí trong động cơ. Nếu phải thay thế thiết bị hư hỏng nguyên nhân gây ra do sóng hài, điều này có thể làm tăng kinh phí đầu tư đến 15% và kinh phí vận hành đến 10%. Trong ngành công nghiệp, bảo vệ lợi nhuận là ưu tiên hàng đầu, kiểm soát được thiết bị và kinh phí vận hành là nhân tố quan trọng.
Xuất phát từ yêu cầu thực tế nên Dự án “Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo để phân tích và dự báo sự cố và sóng hài cũng như dự đoán phụ tải phụ tải trong hệ thống điện mặt trời” được phát triển nhằm:
- Giảm SAIDI (System Average Interruption Duration Index): Chỉ số về thời gian mất điện trung bình của lưới điện phân phối) và SAIFI (System Average Interruption Frequency Index): Chỉ số về số lần mất điện trung bình của lưới điện phân phối).
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích sự cố và sóng hài cũng như dự đoán phụ tải trong hệ thống điện mặt trời (HT ĐMT).