Xây dựng mô hình ước lượng công suất ĐMTMN tích hợp vào hệ thống IoT để ước lượng mức suy giảm hiệu suất của hệ thống theo thời gian thực

Abstract

Đề tài này trình bày một khung tích hợp giữa nền tảng IoT giám sát thời gian thực và mô hình hai đi-ốt (DDM) cải tiến nhằm tối ưu hóa hệ PV mái nhà. Về hạ tầng, chuỗi thành phần Raspberry Pi thu thập tín hiệu, SmartLogger giao tiếp inverter, MQTT truyền thông, Node-RED xử lý luồng sự kiện, InfluxDB lưu trữ chuỗi thời gian và Grafana trực quan hóa được triển khai tại Đà Nẵng, cho phép lấy mẫu mọi biến môi trường (bức xạ, nhiệt độ) và điện (dòng, áp, công suất) mỗi 5 phút, duy trì tỉ lệ truyền tải thành công gần như tuyệt đối trong suốt một tháng vận hành. Về mô hình hóa, DDM được rút gọn tham số theo lý thuyết khuếch tán Shockley, giải hệ phương trình phi tuyến bằng Newton–Raphson và tự động hiệu chỉnh trở nối tiếp cùng trở song song theo bức xạ và nhiệt độ tế bào thông qua thuật toán PSO. Kết quả kiểm chứng với PVSyst, dữ liệu I–V/P–V đa hãng và thử nghiệm thực địa cho thấy sai số mô phỏng luôn dưới 2%, vượt trội so với DDM khác. Với phần cứng chi phí thấp và kiến trúc phần mềm linh hoạt, giải pháp có thể mở rộng từ các hệ PV dân dụng nhỏ lẻ đến trang trại megawatt, góp phần nâng cao tính bền vững và thông minh của các hệ thống năng lượng tái tạo phân tán.