Thế giới đang chuyển dịch mạnh mẽ về phía nguồn năng lượng tái tạo, và điện mặt trời đóng vai trò trung tâm trong cuộc chuyển đổi này. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, chi phí thấp và tính bền vững lâu dài, điện mặt trời đang dần trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều quốc gia trên khắp thế giới. Việt Nam, với vị trí địa lý thuận lợi và lượng bức xạ mặt trời dồi dào, đang nổi lên như một điểm sáng trong làn sóng năng lượng xanh.
Tuy nhiên, để khai thác triệt để tiềm năng này, cần có sự hiểu biết sâu sắc về các điều kiện khí tượng tại mỗi địa điểm cụ thể. Đây là nơi khái niệm “Năm khí tượng điển hình” (Typical Meteorological Year – TMY) trở nên vô cùng quan trọng. TMY là một tập hợp dữ liệu thời tiết được chọn lọc kỹ lưỡng, đại diện cho một khoảng thời gian dài, thường là 20-30 năm, nhằm phản ánh chính xác các điều kiện khí tượng mà một địa điểm có thể trải qua.
Sử dụng TMY giúp đảm bảo rằng các hệ thống điện mặt trời không chỉ được tối ưu hóa cho điều kiện “lý tưởng” mà còn có thể đối phó với các biến động thời tiết thực tế. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường độ tin cậy, đồng thời cung cấp dự báo hiệu suất chính xác dựa trên dữ liệu thực tế, không chỉ dựa trên ước lượng.
Với tiềm năng phát triển điện mặt trời lớn Việt Nam đang trở thành một thị trường hấp dẫn cho các nhà đầu tư và chuyên gia trong lĩnh vực này. Đây là thời điểm tuyệt vời để học sinh, sinh viên và kỹ sư tham gia vào ngành công nghiệp đang phát triển mạnh mẽ này, góp phần vào tương lai bền vững và xanh hơn cho đất nước.
Cách thức xây dựng dữ liệu TMY
Để xây dựng dữ liệu TMY, các kỹ sư cần thu thập dữ liệu thời tiết hàng giờ trong ít nhất 10 đến 25 năm đã qua. Bộ dữ liệu mở rộng này thường bao gồm nhiệt độ, bức xạ mặt trời, tốc độ gió và độ ẩm. Từ tập dữ liệu lớn này, tập dữ liệu của từng tháng được phân tích để tìm ra năm đại diện cho điều kiện thời tiết trung bình trong tháng đó. Những tháng được chọn này từ những năm điển hình nhất sau đó được ghép lại để tạo thành một năm dữ liệu, tổng hợp một cách hiệu quả một năm điển hình.
Trong những năm gần đây, đã có nhiều phương pháp để tạo ra bộ dữ liệu thời tiết điển hình. Phương pháp thống kê Filkenstein–Schafer là phổ biến nhất ở Mỹ, trong khi ở châu Âu, phương pháp Lund thường được sử dụng. Bộ dữ liệu năm điển hình bao gồm 12 tháng điển hình với 8760 bộ dữ liệu hàng giờ về các thông số thời tiết khác nhau như tốc độ gió, nhiệt độ và bức xạ mặt trời.
Hơn nữa, nó được tạo ra từ bộ dữ liệu dài hạn để đại diện cho dự báo và phân tích biến động dài hạn. Tuy nhiên, nếu thiếu dữ liệu thời tiết hàng giờ trong kho lưu trữ dữ liệu, thì chúng có thể được tạo ra thông qua tóm tắt thống kê của dữ liệu hàng giờ hoặc hàng tháng có sẵn.
Nhiều nhà nghiên cứu đề xuất rằng phương pháp thống kê Filkenstein-Schafer là phương pháp tốt nhất với độ chính xác cao so với các phương pháp khác. Hơn nữa, việc xác nhận TMY đã được thực hiện ở Nigeria, Hy Lạp và Thái Lan; kết quả thu được là tích cực, tức là cho thấy sự phù hợp chặt chẽ với giá trị trung bình của nhiều năm.
Sử dụng TMY trong nghiên cứu và thực tế
Việc thu thập dữ liệu bức xạ mặt trời tại Việt Nam hiện nay còn nhiều hạn chế, chủ yếu do các yếu tố khách quan như địa hình phức tạp gây thiếu trạm quan trắc và sự thay đổi thất thường của điều kiện khí hậu. Điều này dẫn đến tình trạng thiếu thông tin cần thiết để xây dựng một bộ dữ liệu Năm Khí Tượng Điển Hình (TMY) đầy đủ và chính xác cho Việt Nam.
Trong bối cảnh đó, để đánh giá tìm năng của bộ dữ liệu TMY nhiều nước trên thế giới đã có những nghiên cứu và xây dựng riêng một bộ dữ liệu TMY cho quốc gia mình, ví dụ như Hàn Quốc nơi đã thành công trong việc thu thập và phân tích dữ liệu khí tượng để xây dựng bộ TMY.
Hàn Quốc đã áp dụng các công nghệ tiên tiến trong quan trắc khí tượng và sử dụng phần mềm mô phỏng hiệu suất năng lượng mặt trời như PVSyst để dự đoán hiệu quả sử dụng năng lượng mặt trời và dữ liệu TMY.
Trong nghiên cứu này, hiệu suất năng lượng mặt trời của TMY đã được đánh giá định lượng bằng cách so sánh với dữ liệu thời tiết trung bình nhiều năm (2008-2017) dựa trên phương pháp phân tích thống kê. Sản lượng điện của hệ thống quang điện có công suất 100kW đã được sản xuất sử dụng phần mềm PVsyst tại sáu địa điểm.
Kết quả cho thấy sự khác biệt giữa sản lượng điện của TMY-PV và sản lượng điện PV lâu dài (được đo phần trăm) nhỏ hơn 9%, điều này có nghĩa là có sự phù hợp chặt chẽ giữa TMY và sản lượng điện PV trung bình lâu dài thực tế. Những phát hiện này cho thấy TMY có thể cung cấp ước tính đáng tin cậy về sản lượng điện PV trong nghiên cứu khả thi của dự án PV.
Bảng bên dưới là số liệu thống kê của tỉnh Gangwon một trong 6 tỉnh được chọn làm nghiên cứu bộ dữ liệu TMY.
Một điểm quan trọng cần lưu ý là mặc dù dữ liệu TMY nhằm mục đích cung cấp một kịch bản trung bình nhưng nó không phải lúc nào cũng thể hiện các điều kiện cao điểm. Điều này rất quan trọng trong việc thiết kế hệ thống và đánh giá rủi ro trong các dự án điện mặt trời. Nơi sẽ cần các điểm dữ liệu bổ sung về điều kiện thời tiết khắc nghiệt để tối ưu hóa khả năng phục hồi và hiệu quả của hệ thống năng lượng.
Theo thống kê, việc sử dụng dữ liệu TMY có thể nâng cao đáng kể độ tin cậy của các dự đoán sản lượng năng lượng cho hệ thống năng lượng mặt trời, điều này rất quan trọng đối với các nghiên cứu khả thi về mặt kỹ thuật và mô hình tài chính. Bằng cách dựa vào một năm khí tượng điển hình thay vì dữ liệu của một năm, các mô phỏng sản lượng năng lượng của bạn sẽ phù hợp hơn với các điều kiện trung bình dài hạn, mang lại cơ sở ổn định hơn cho các quyết định kỹ thuật và lập kế hoạch đầu tư.
Các phần mềm mô phỏng như PVsyst, SAM (System Advisor Model), và Helioscope đóng một vai trò thiết yếu trong việc thiết kế, phân tích và tối ưu hóa các hệ thống năng lượng mặt trời. Chúng không chỉ cung cấp các công cụ để hỗ trợ tính toán kỹ thuật chi tiết mà còn giúp cải thiện tổng thể hiệu suất của hệ thống thông qua việc sử dụng dữ liệu Mẫu Năm Thời Tiết Điển Hình (TMY).
Để đạt được độ chính xác cao trong mô phỏng, việc lựa chọn nguồn dữ liệu TMY uy tín là rất quan trọng. Các công ty dịch vụ sau đây là những nhà cung cấp dữ liệu TMY hàng đầu, được nhiều nhà phát triển dự án tin tưởng:
Solargis: Cung cấp dữ liệu thời tiết và bức xạ mặt trời toàn cầu, được sử dụng rộng rãi trong việc mô phỏng và phân tích hiệu suất năng lượng mặt trời.
NSRDB (National Solar Radiation Database): Một nguồn dữ liệu miễn phí từ Cơ quan Đại dương và Khí quyển Quốc gia Hoa Kỳ (NOAA), cung cấp dữ liệu bức xạ mặt trời và khí hậu.
PVGIS (Photovoltaic Geographical Information System): Do Trung tâm Nghiên cứu chung của Ủy ban Châu Âu cung cấp, PVGIS là một công cụ mô phỏng năng lượng mặt trời phổ biến ở Châu Âu và các khu vực khác.
Thông qua việc tích hợp dữ liệu TMY từ các nguồn này, các phần mềm mô phỏng như PVsyst, SAM và Helioscope giúp đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể lập kế hoạch và triển khai các hệ thống năng lượng mặt trời một cách hiệu quả và bền vững nhất.