Tối ưu chiến lược điều phối năng lượng bằng Pypsa, tích hợp dự báo năng lượng tái tạo với LSTM

Abstract

Việc tích hợp nhanh chóng các nguồn năng lượng tái tạo như điện mặt trời và điện gió vào lưới điện mang lại thách thức do tính không ổn định và khó dự báo, ảnh hưởng đến cân bằng cung cầu và chi phí vận hành. Để giải quyết, các phương pháp tối ưu hóa hiện đại kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là mạng LSTM, giúp dự báo công suất chính xác hơn, tăng hiệu quả điều phối và giảm lãng phí. Các công cụ như Python, PyPSA và Linopy hỗ trợ mô phỏng, tối ưu hóa phân bổ công suất và giảm chi phí trong thời gian thực. Nghiên cứu này góp phần quan trọng vào sự phát triển bền vững của ngành năng lượng, đảm bảo cung cấp điện liên tục và tối ưu hóa hệ thống điện hiện đại