Solar Prediction — Dự báo điện mặt trời
Ước lượng sản lượng và doanh thu vòng đời cho một hệ thống điện mặt trời, có tính suy giảm tấm pin theo năm.
Mỗi cột là 654,810 kWh nhân 0.9940 luỹ thừa số năm. Năm 20 còn 89.2% sản lượng năm đầu — đây là suy giảm tấm pin, chưa tính hỏng hóc inverter hay bụi bẩn.
Dải điển hình ở Việt Nam là 1.100–1.500 kWh/kWp/năm; công cụ chỉ cảnh báo khi ra ngoài 1.000–1.600 để chừa biên cho khác biệt vùng miền và cách đo. Vượt biên đó thì hoặc giờ nắng đỉnh, hoặc performance ratio đang được đặt lạc quan hơn thực tế.
Suy giảm 0.60%/năm cộng dồn theo cấp số nhân. Bảo hành công suất của nhà sản xuất thường cam kết 80–85% sau 25 năm; đặt cao hơn mức đó là đang lạc quan hơn cả người bán.
Đây là DOANH THU, chưa trừ vận hành, vệ sinh, bảo hiểm và thay inverter giữa vòng đời. Muốn ra con số quyết định đầu tư thì phải chiết khấu về hiện tại — công cụ LCOE làm việc đó.
PR đã gộp tổn thất dây, nghịch lưu, nhiệt độ. Bụi bẩn khu công nghiệp lấy thêm 5–15%: PR 70% kéo sản lượng năm 1 xuống 589,329 kWh.
| Sản lượng năm cuối | 584,059 kWh |
| Suy giảm luỹ kế | 10.8% |
| Doanh thu trung bình / năm | 1,175,712,180.82 |
| Công thức | kWh = kWp × giờ nắng đỉnh × 365 × PR |
Mỗi cột là 654,810 kWh nhân 0.9940 luỹ thừa số năm. Năm 20 còn 89.2% sản lượng năm đầu — đây là suy giảm tấm pin, chưa tính hỏng hóc inverter hay bụi bẩn.
Cộng dồn sản lượng từng năm nhân giá 1,900. Đường hơi cong xuống vì mỗi năm đóng góp ít hơn năm trước; nó KHÔNG trừ chi phí vận hành, bảo hiểm hay thay inverter.
| Năm | Sản lượng (kWh) | % so với năm 1 | Doanh thu | Doanh thu luỹ kế |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 654,810 | 100.0% | 1,244,139,000.00 | 1,244,139,000.00 |
| 2 | 650,881 | 99.4% | 1,236,674,166.00 | 2,480,813,166.00 |
| 3 | 646,976 | 98.8% | 1,229,254,121.00 | 3,710,067,287.00 |
| 4 | 643,094 | 98.2% | 1,221,878,596.28 | 4,931,945,883.28 |
| 5 | 639,235 | 97.6% | 1,214,547,324.70 | 6,146,493,207.98 |
| 6 | 635,400 | 97.0% | 1,207,260,040.75 | 7,353,753,248.73 |
| 7 | 631,588 | 96.5% | 1,200,016,480.51 | 8,553,769,729.24 |
| 8 | 627,798 | 95.9% | 1,192,816,381.62 | 9,746,586,110.87 |
| 9 | 624,031 | 95.3% | 1,185,659,483.33 | 10,932,245,594.20 |
| 10 | 620,287 | 94.7% | 1,178,545,526.43 | 12,110,791,120.64 |
| 11 | 616,565 | 94.2% | 1,171,474,253.28 | 13,282,265,373.91 |
| 12 | 612,866 | 93.6% | 1,164,445,407.76 | 14,446,710,781.67 |
| 13 | 609,189 | 93.0% | 1,157,458,735.31 | 15,604,169,516.98 |
| 14 | 605,534 | 92.5% | 1,150,513,982.90 | 16,754,683,499.88 |
| 15 | 601,900 | 91.9% | 1,143,610,899.00 | 17,898,294,398.88 |
| 16 | 598,289 | 91.4% | 1,136,749,233.61 | 19,035,043,632.48 |
| 17 | 594,699 | 90.8% | 1,129,928,738.21 | 20,164,972,370.69 |
| 18 | 591,131 | 90.3% | 1,123,149,165.78 | 21,288,121,536.47 |
| 19 | 587,584 | 89.7% | 1,116,410,270.78 | 22,404,531,807.25 |
| 20 | 584,059 | 89.2% | 1,109,711,809.16 | 23,514,243,616.40 |
| Sản lượng năm cuối | 584,059 kWh |
| Suy giảm luỹ kế | 10.8% |
| Doanh thu trung bình / năm | 1,175,712,180.82 |
| Công thức | kWh = kWp × giờ nắng đỉnh × 365 × PR |
kWh = kWp × giờ nắng đỉnh × 365 × PR × (1−suy giảm)ᵗ
Đây là công thức thật mà mã nguồn chạy, không phải mô tả gần đúng.
API tại /api/v1/tools/pv-yield gọi đúng hàm
này, nên kết quả trên trang và qua API không thể lệch nhau.
Dự báo điện mặt trời quy về dự báo bức xạ tới mặt phẳng tấm pin, rồi chuyển đổi qua hiệu suất hệ thống. Nguồn bất định lớn nhất là mây — và mây thay đổi nhanh hơn mọi biến khí tượng khác.
| nRMSE | sai số chuẩn hoá theo công suất đặt |
| Sai số ở giờ cao điểm | quan trọng hơn sai số trung bình ngày |
| Độ tin cậy khoảng dự báo | cần cho đấu thầu thị trường điện |
Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.
Chưa có mô hình nào gắn riêng cho chủ đề này. Đây là những mô hình của cả ngành — liên quan ở cấp ngành, không phải cấp chủ đề.
Dự báo điện mặt trời quy về dự báo bức xạ tới mặt phẳng tấm pin, rồi chuyển đổi qua hiệu suất hệ thống. Nguồn bất định lớn nhất là mây — và mây thay đổi nhanh hơn mọi biến khí tượng khác.
1. Dùng ảnh vệ tinh hoặc camera bầu trời cho dự báo dưới một giờ. 2. Dùng mô hình khí tượng số (NWP) cho dự báo ngày tới. 3. Chuyển bức xạ sang công suất bằng mô hình pin có tính nhiệt độ tấm. 4. Hiệu chỉnh theo dữ liệu vận hành thực tế của chính nhà máy.
Bụi bẩn và suy giảm tấm pin làm mô hình hiệu chỉnh một lần trôi dần theo năm. Đánh giá sai số trung bình cả ngày gồm cả ban đêm — con số đẹp vô nghĩa.
nRMSE — sai số chuẩn hoá theo công suất đặt; Sai số ở giờ cao điểm — quan trọng hơn sai số trung bình ngày; Độ tin cậy khoảng dự báo — cần cho đấu thầu thị trường điện.
Chưa xây dựng. Mục này hiện là điều hướng và tài liệu tham chiếu; chúng tôi không gắn nhãn 'live' cho thứ chưa chạy.