Vượt qua 463 đề tài từ 98 cơ sở giáo dục đại học, nhóm sinh viên đến từ Trường Điện – Điện tử – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã xuất sắc giành giải Nhì cuộc thi sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Bộ trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật công nghệ. TS. Nguyễn Đức Tuyên, giảng viên hướng dẫn của nhóm, tự hào nhưng không quá bất ngờ, “vì đó là thành quả xứng đáng với sự nỗ lực của các em trong thời gian dài”.
Năng lượng mặt trời là một nguồn năng lượng tái tạo (NLTT) sạch đang phát triển bùng nổ ở Việt Nam những năm vừa qua. Tuy nhiên, hiệu quả thu thập nguồn năng lượng này chịu nhiều biến động bởi bản chất không liên tục của năng lượng mặt trời do ảnh hưởng của hiện tượng ngày – đêm và sự phụ thuộc vào thời tiết. Để phần nào ổn định hệ thống điện cũng như giảm sự bất ổn của nguồn điện mặt trời, nhóm cho ra đời phần mềm dự báo công suất phát của các tấm pin thông qua bức xạ mặt trời sử dụng trí tuệ nhân tạo.
Một nghiên cứu liên ngành có tính mới
Theo trưởng nhóm Vũ Xuân Sơn Hữu, chưa có nhiều nghiên cứu về bài toán dự báo năng lượng mặt trời ở Việt Nam hiện nay do nhiều nguyên nhân: Thiếu dữ liệu, thiếu chính sách, cơ chế hay sự phát triển quá nhanh và mạnh đến không ngờ của điện mặt trời.
Một báo cáo của tập đoàn EVN cho biết nguồn năng lượng mặt trời có sự bùng nổ mạnh mẽ, tăng từ 0% đến 28% công suất đặt trong hệ thống điện Việt Nam từ năm 2017 đến năm 2021.
Chính bởi sự phát triển của năng lượng mặt trời trội hơn các nguồn năng lượng khác, nó có ảnh hưởng lớn nhất lên sự ổn định của hệ thống điện trong các nguồn NLTT. Đây là lý do nhóm quyết định tập trung giải quyết bài toán dự báo cho năng lượng mặt trời.
Một trong những nhược điểm lớn nhất của năng lượng mặt trời là độ che phủ mặt trời không nhất quán. Tuỳ thời gian trong ngày sẽ có cường độ ánh sáng khác nhau. Đặc biệt vào những thời điểm có nhiều mây, cường độ ánh sáng có thể giảm sâu, đột ngột.
Theo Phan Văn Long, một thành viên của nhóm, các mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng học từ dữ liệu quá khứ. Dựa vào dữ liệu đã có, mô hình này tổng hợp những thay đổi đột ngột trong quá khứ và dự báo được những thay đổi đột ngột có thể xảy ra ở tương lai.
Trong khi đó, mô hình vật lý sử dụng một phép tính định trước thường đưa ra kết quả sai khi có trường hợp giảm sâu hay thay đổi đột ngột. Nếu tệp dữ liệu quá khứ tốt và đủ lớn, mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ đưa kết quả dự báo sát thực tế với sai số nhỏ, khắc phục được nhược điểm của các mô hình truyền thống.
“Chúng tôi chạy nhiều mô hình để tham chiếu và chọn mô hình bám sát kết quả thực tế nhất để mang đi thi”, Long nhấn mạnh.
Một trong những khó khăn khi giải quyết bài toán của nhóm chính là ứng dụng của công nghệ thông tin. Cả nhóm phải tự tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo và cách lập trình ứng dụng. “Tôi chỉ đọc những bài báo liên quan đến mô hình mình đang tìm hiểu và những áp dụng của nó trong ngành hệ thống điện. Cứ gặp vướng mắc ở đâu lại đọc và học thêm ở đó”, Hữu cho biết. Sau cuộc thi, nhóm dự kiến tiếp tục phát triển ứng dụng trên nhiều nền tảng khác như trang web hay ứng dụng trên điện thoại.
Theo TS. Đức Tuyên, việc ứng dụng phần mềm và lập trình trong ngành điện không hiếm gặp khi các công cụ tính toán của trí tuệ nhân tạo cũng đang được cộng đồng công nghệ hỗ trợ với mã nguồn mở. “Việc kết hợp cả hai ngành thậm chí còn tạo nhiều động lực cho các em”, giảng viên trẻ khẳng định.
Không có áp lực, không có kim cương
Long cho biết, mỗi thành viên trong nhóm đều có những điểm mạnh riêng, kết hợp cùng nhau như “hổ mọc thêm cánh”. Sơn Hữu là “bộ não” của cả nhóm, Trọng Thành và Đăng Dương có khả năng lập trình vượt trội so với các bạn cùng khoá, Tuấn Anh có khả năng điều phối hoạt động nhóm và Phan Long có khả năng tốt về thuyết trình, ứng biến. Thầy Tuyên cho rằng đây là một “sự phối hợp hoàn hảo”.
“Trong mùa dịch, chúng tôi chủ động thay đổi hình thức làm việc sang trực tuyến, đưa tất cả các tài nguyên chung lên mạng. Mỗi thành viên có một thời gian biểu riêng để đảm bảo công việc của mình”, Đăng Dương chia sẻ thêm.
Nhóm nghiên cứu do TS. Nguyễn Đức Tuyên hướng dẫn đang có khoảng 30 sinh viên tham gia với 7-8 hướng nghiên cứu về NLTT. Long chia sẻ lý do ban đầu tham gia vào nhóm của thầy Tuyên bởi “nghe đồn” tham gia nhóm rất khó và áp lực. “Không có áp lực sẽ không thành kim cương”, Long cười.
Hữu là một trong những sinh viên đầu tiên tham gia nhóm. Suốt 7 tháng tiếp theo, Hữu luôn cảm thấy áp lực vì thời gian không còn nhiều nhưng chưa có sản phẩm đột phá. Khao khát muốn chứng minh bản thân đã giúp Hữu bắt nhịp rất nhanh ngay khi có ý tưởng.
Theo TS. Đức Tuyên, việc tham gia vào các nhóm nghiên cứu giúp các sinh viên học nhiều hơn và thực tế hơn. Vận hành theo nhóm nghiên cứu là cái gốc của sự phát triển nghiên cứu trong các trường đại học và đào tạo sinh viên chất lượng. “Ở các nước tiên tiến, sinh viên bắt buộc phải tham gia nhóm nghiên cứu khoảng 1 năm trước khi ra trường. Còn với nhóm nghiên cứu của chúng tôi tại Bách khoa Hà Nội, các em có thể tham gia ngay từ năm thứ nhất”, thầy Tuyên cho biết.
Cả 5 chàng trai đều hi vọng có cơ hội học tập ở nước ngoài và theo đuổi con đường nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực của mình. Xuân Hữu, sinh viên năm cuối sắp tốt nghiệp, đã có dự định đi du học ở châu Âu về năng lượng hoặc điện theo hướng nghiên cứu sinh giống như người thầy mà cậu vẫn ngưỡng mộ.
“Sống ở Nhật Bản khá lâu, tôi có cái nhìn rõ ràng về sinh viên nước ngoài và sinh viên Việt Nam. Các em sinh viên Việt Nam, đặc biệt là sinh viên Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, không thua kém mà thậm chí còn vượt trội về tư duy so với các sinh viên từ nước khác trong khu vực.”
TS. Nguyễn Đức Tuyên
Hà Kim
