Một trong những phát hiện quan trọng của nghiên cứu này là việc áp dụng xử lý hậu kỳ (hiệu chỉnh, tinh chỉnh lại kết quả từ các mô hình dự báo thời tiết ban đầu) có thể cải thiện đáng kể độ chính xác cho các dự báo năng lượng mặt trời. Nhờ vậy các nhà quản lý năng lượng có thể dự đoán tốt hơn sản lượng điện mặt trời, từ đó giảm sự phụ thuộc vào nguồn điện dự phòng tốn kém và hạn chế việc lãng phí điện năng do chênh lệch cung cầu.

Nghiên cứu cho thấy việc xử lý hậu kỳ các dự báo về lượng bức xạ mặt trời trong một khu vực không tạo ra nhiều cải thiện, nhưng nếu áp dụng hiệu chỉnh trực tiếp vào các dự báo sản lượng điện thì độ chính xác lại tăng lên đáng kể. Sự khác biệt này rất quan trọng đối với những người ra quyết định, giúp họ tinh chỉnh chiến lược dự báo và cắt giảm chi phí vận hành.

Những phát hiện này giúp cho các nhà sản xuất tấm quang điện có nhiều cơ hội nâng cao được hiệu suất thiết bị, tối ưu hóa thiết kế để các tấm quang điện hoạt động được hiệu quả hơn dưới điều kiện thời tiết biến động.

Bên cạnh đó, các mô hình dự báo thông minh hơn còn thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống quản lý năng lượng do AI (trí tuệ nhân tạo) điều khiển, giúp điều chỉnh hiệu suất theo dữ liệu thời gian thực. Khi các phương pháp học máy (machine learning) trong dự báo ngày càng phổ biến, ngành công nghiệp này có thể chuyển từ chuỗi mô hình dự báo truyền thống sang dự báo do AI điều khiển trực tiếp, giúp đơn giản hóa quy trình nhưng vẫn duy trì độ chính xác cao.

Dự báo chính xác hơn giúp các nhà vận hành lưới điện lập kế hoạch tích trữ và phân phối điện hiệu quả, giảm các khoản phạt tài chính do mất cân bằng lưới điện và tận dụng tốt hơn cơ hội mua bán điện trên thị trường.

Ngoài ra, khi thế giới ngày càng thúc đẩy việc sử dụng năng lượng tái tạo, những cải tiến trong dự báo này giúp việc lập kế hoạch năng lượng dài hạn được hiệu quả hơn và tăng cường độ ổn định của lưới điện.

Việc chuyển đổi sang dự báo năng lượng mặt trời bằng AI là một bước tiến đầy hứa hẹn. Nghiên cứu cho thấy các mô hình dự báo dựa trên học máy có thể đạt hiệu suất tương đương hoặc thậm chí tốt hơn so với các chiến lược xử lý hậu kỳ tốt nhất.

Điều này cho thấy AI có thể dần thay thế các chuỗi mô hình dự báo vật lý phức tạp, mang lại một phương pháp dự báo linh hoạt, dễ mở rộng và chính xác hơn. Nhờ khả năng thích ứng và cải thiện liên tục, các mô hình AI sẽ giúp các công ty năng lượng đưa ra quyết định thông minh hơn khi triển khai hệ thống tấm quang điện, đầu tư vào tích trữ điện năng và quản lý lưới điện.