Trong bối cảnh năng lượng tái tạo đang bùng nổ tại Việt Nam, nhu cầu đánh giá tiềm năng điện mặt trời tại một vị trí cụ thể (Site assessment) không chỉ dừng lại ở tổng xạ hàng năm. Các nhà đầu tư và kỹ sư cần những con số chi tiết hơn: Sản lượng từng giờ trong ngày và biến thiên theo mùa.
Hệ thống WebGIS mới được phát triển đã giải quyết bài toán này một cách trực quan. Chỉ với một thao tác "Click chuột" vào bất kỳ điểm nào trên bản đồ lãnh thổ Việt Nam, người dùng sẽ nhận được báo cáo chi tiết về tiềm năng năng lượng tại tọa độ đó.
Link sản phẩm: https://marinemekong.com/app/solar/
1. Tính năng cốt lõi: Phân tích sản lượng điện theo giờ (Hourly Profile)
Điểm mạnh nhất của hệ thống là khả năng mô phỏng sản lượng điện đầu ra (PVOUT) chi tiết đến từng giờ trong 12 tháng.
Dựa trên biểu đồ nhiệt (Heatmap) từ hệ thống, người dùng có thể dễ dàng nhận định:
Khung giờ vàng: Xác định khoảng thời gian hệ thống phát điện tốt nhất trong ngày (thường từ 10:00 - 14:00).
Biến thiên mùa: Nhìn vào biểu đồ, ta thấy rõ sự chênh lệch sản lượng giữa các tháng. Ví dụ: Tháng 5, 6, 7 là cao điểm với tổng sản lượng lên tới ~3500 đơn vị, trong khi tháng 1 chỉ đạt ~1800 đơn vị.
Hỗ trợ vận hành: Dữ liệu này cực kỳ quan trọng để tính toán bài toán lưu trữ (Storage/Battery) hoặc cân bằng tải cho các hệ thống Hybrid.
2. Phân tích đa biến: Tương quan giữa Bức xạ và Nhiệt độ
Không chỉ đưa ra con số sản lượng cuối cùng, WebGIS còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố khí tượng đầu vào, giúp kỹ sư hiểu rõ "tại sao" sản lượng lại đạt mức đó.
Biểu đồ kết hợp thể hiện mối tương quan giữa các thông số quan trọng:
GHI (Global Horizontal Irradiance - Cột xanh lá): Tổng xạ ngang, thành phần quan trọng nhất quyết định sản lượng pin mặt trời.
DNI (Direct Normal Irradiance - Cột tím than): Bức xạ trực tiếp, quan trọng cho các hệ thống có bộ dẫn hướng (Tracker).
DIF (Diffuse Horizontal Irradiance - Cột xanh dương): Bức xạ tán xạ.
TEMP (Temperature - Đường màu đỏ): Nhiệt độ môi trường.
Phân tích từ biểu đồ: Hệ thống cho thấy mối liên hệ thực tế - khi GHI đạt đỉnh vào các tháng giữa năm (Tháng 5-7), sản lượng điện (PVOUT - Cột cam) cũng đạt đỉnh tương ứng. Đồng thời, đường biểu diễn nhiệt độ cũng cho thấy xu hướng tăng nhiệt vào mùa hè, giúp kỹ sư tính toán hệ số suy giảm hiệu suất do nhiệt (Temperature Coefficient) chính xác hơn.
3. Công nghệ và Thuật toán phía sau (Technical Stack)
Để thực hiện việc tính toán tức thời (On-the-fly calculation) cho bất kỳ tọa độ nào, hệ thống vận hành dựa trên nền tảng công nghệ mạnh mẽ:
Dữ liệu đầu vào (Input Data): Sử dụng các bộ dữ liệu khí hậu chuẩn quốc tế (như ERA5, SolarGIS hoặc WorldBank Global Solar Atlas) định dạng NetCDF/GRIB, bao gồm chuỗi số liệu nhiều năm về bức xạ và nhiệt độ.
Core xử lý (Backend): Sử dụng Python (với các thư viện như
xarray,pandas,pvlib) để nội suy dữ liệu tại tọa độ người dùng chọn, sau đó chạy mô hình mô phỏng hệ thống PV (dựa trên công suất lắp đặt giả định, ví dụ 1kWp) để ra sản lượng điện.Hiển thị (Frontend): Sử dụng các thư viện bản đồ số (Leaflet/OpenLayers) kết hợp với thư viện biểu đồ tương tác để trực quan hóa dữ liệu JSON trả về từ Server.
4. Giá trị thực tiễn
Hệ thống WebGIS này là công cụ đắc lực cho nhiều đối tượng:
Hộ gia đình: Ước tính nhanh chóng lượng điện tiết kiệm được trước khi quyết định lắp đặt áp mái.
Đơn vị tư vấn thiết kế: Có số liệu đầu vào chính xác để chạy các phần mềm chuyên dụng như PVSyst mà không cần mua dữ liệu thời tiết đắt đỏ.
Nhà quản lý lưới điện: Dự báo công suất phát lên lưới của các nguồn điện mặt trời phân tán tại từng khu vực địa lý cụ thể.
Kết luận
Việc tích hợp dữ liệu Big Data khí hậu vào giao diện WebGIS đơn giản đã xóa bỏ rào cản kỹ thuật, giúp bất kỳ ai cũng có thể tiếp cận thông tin năng lượng mặt trời một cách khoa học và chính xác. Đây là bước tiến quan trọng trong việc thúc đẩy chuyển đổi số ngành năng lượng tại Việt Nam.
Đăng nhận xét