PTN NC Hệ thống điện và năng lượng tái tạo
Trường Điện - Điện tửPower Grid and Renewable Energy Lab
Nguyễn Đức Tuyên
Personal Information
Senior Lecturer
Associate Professor
Ph.D.
School of Electrical – Electronics
Power Grid and Renewable Energy Lab

Room E505, C7 Building, PGRE LAB, School of Electrical and Electronic Engineering, Hanoi University of Science and Technology, No. 1 Dai Co Viet Street, Bach Mai, Hanoi, Vietnam.

Assoc. Prof. Nguyen Duc Tuyen is a lecturer at the School of Electrical and Electronic Engineering, Hanoi University of Science and Technology (HUST) and a member of IEEE. He obtained his Ph.D. in Japan and spent the period 2008–2018 studying and working there. Assoc. Prof. Tuyen has established extensive international collaborations with partners in Japan, Australia, Taiwan, South Korea, and the United Kingdom. He has published around 200 scientific papers in reputable international journals and conferences, and has been actively involved in training and supervising graduate and doctoral students in the field of modern energy and power systems. He is also a member of the editorial boards of the Journal of Science and Technology (JST) and the MCA journal in Vietnam. He currently serves as the Chairman of the IEEE Power & Energy Society (PES) Vietnam Chapter.

Research Interests
Assoc. Prof. Nguyen Duc Tuyen focuses his research on renewable energy and modern power systems, with particular interests in renewable energy sources and optimal operation, smart grids and distributed power systems, and energy storage technologies, especially hydrogen. His work also emphasizes the integration of renewable energy into power systems as well as cybersecurity and reliable operation of modern electrical networks.
Associate Professor. Ph.D.. Nguyễn Đức Tuyên
Trưởng Phòng
Scientific Publications
Protection of Sensitive Loads using Sliding Mode Controlled Three-Phase DVR with Adaptive Notch Filter
Protection of Sensitive Loads using Sliding Mode Controlled Three-Phase DVR with Adaptive Notch Filter
Tạp chí/Proceedings:
IEEE Transactions on Industrial Electronics (10.1109/TIE.2018.2868303)
Tác giả:
Samet Biricik, Hasan Komurcugil, Nguyen Duc Tuyen, Malabika Basu
Lĩnh vực nghiên cứu:
Điện - Điện tử
Loại công bố:
Tạp chí ISI (Q1)
Thời gian:
07/2021
Advanced frequency control schemes and technical analysis for large-scale PEM and Alkaline electrolyzer plants in renewable-based power systems
Advanced frequency control schemes and technical analysis for large-scale PEM and Alkaline electrolyzer plants in renewable-based power systems
Tạp chí/Proceedings:
International Journal of Hydrogen Energy (10.1016/j.ijhydene.2024.09.360)
Tác giả:
Long Van Phan, Nghia Phu Nguyen-Dinh, Khai Manh Nguyen, Tuyen Nguyen-Duc
Lĩnh vực nghiên cứu:
Năng lượng và môi trường bền vững
Loại công bố:
Tạp chí SCIE (Q1)
Thời gian:
10/2024
Research Projects
Xây dựng hệ thống giám sát dự báo điện mặt trời thời gian thực ứng dụng mô hình học sâu (Implement real-time monitoring and forecasting PV system employing Deep Learning model)
Xây dựng hệ thống giám sát dự báo điện mặt trời thời gian thực ứng dụng mô hình học sâu (Implement real-time monitoring and forecasting PV system employing Deep Learning model)
Mã số đề tài:T2022-PC-001
Cấp đề tài:Đề tài Cơ sở phân cấp
Chủ nhiệm đề tài:TS. Trần Thanh Sơn
Thành viên:Trần Thanh Sơn; Nguyễn Đức Tuyên; Vũ Xuân Sơn Hữu
Thời gian:01/10/2022 - 31/10/2024
Trạng thái:Đã nghiệm thu
Đề tài này đề xuất xây dựng phần mềm thu thập, giám sát, dự báo công suất phát pV thời gian thực với khoảng thời gian dự báo là trước 1 ngày. Trong đó, dữ liệu về công suất phát và các biến khí tượng được đo bằng các cảm biến đặt tại mái nhà tòa D9 - Đại học Bách Khoa Hà Nội và được thu thập với độ phân giải là 5 giây đồng thời được lưu trữ tại cơ sở dữ liệu (CSDL) dưới nền tảng SQL Server tại phòng D9 - 300. Dữ liệu thô sau khi được thu thập sẽ được trích ra một phần và tiền xử lý nhằm mục đích huấn luyện các mô hình dự báo. Mô hình dự báo sử dụng là mô hình lai học sâu. • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu thực tế tại mái nhà tòa D9 - Đại học Bách Khoa Hà Nội • Xây dựng mô hình lai học sâu cho dự báo công suất phát PV ngắn hạn • Kết hợp các nguồn dự báo để phục vụ vận hành dự báo thời gian thực • Xây dựng phần mềm nhằm giúp người dùng dễ dàng quan sát giá trị thực tế, giá trị dự báo công suất phát dưới dạng hình vẽ và con số
Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo công suất phát nguồn điện mặt trời sử dụng các mô hình Học sâu và dữ liệu ảnh vệ tinh
Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo công suất phát nguồn điện mặt trời sử dụng các mô hình Học sâu và dữ liệu ảnh vệ tinh
Mã số đề tài:T2024-TĐ-016
Cấp đề tài:Đề tài Cơ sở Trọng điểm
Chủ nhiệm đề tài:PGS. TS. Nguyễn Đức Tuyên
Thành viên:Nguyễn Đức Tuyên; Trần Thanh Sơn; Đỗ Đình Hiếu
Thời gian:Từ 01/12/2024
Trạng thái:Đã duyệt
Đề tài: “Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo công suất phát nguồn điện mặt trời sử dụng các mô hình Học sâu và dữ liệu ảnh vệ tinh” đặt ra mục tiêu nghiên cứu và phát triển các mô hình học máy/hoc sâu sử dụng nhiều nguồn dữ liệu (bao gồm dữ liệu ảnh vệ tinh, dữ liệu thời tiết…) nhằm dự báo công suất phát PV với độ chính xác cao. Đề tài hướng tới việc giải quyết các vấn đề sau: • Nâng cao độ chính xác dự báo công suất phát NLTT, đặc biệt là trong khung thời gian ngắn hạn, góp phần hỗ trợ các đơn vị vận hành hệ thống điện và thị trường điện nâng cao hiệu quả công tác lập kế hoạch và điều độ hệ thống thời gian thực. • Phát triển các phương pháp luận cho việc tích hợp nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm dữ liệu ảnh vệ tinh, dữ liệu thời tiết và dữ liệu công suất phát quá khứ, làm đầu vào cho mô hình dự báo. • Thiết kế và huấn luyện các mô hình Học máy/Học sâu, tích hợp cùng các kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhằm xây dựng các mô hình dự báo công suất phát NLTT với độ chính xác cao, phù hợp với thực tế và dữ liệu tại Việt Nam. • Đề xuất giải pháp triển khai mô hình vào thực tế, hỗ trợ đơn vị vận hành hệ thống điện và thị trường điện trong công tác dự báo công suất phát các nguồn NLTT, từ đó nâng cao hiệu quả vận hành và điều độ hệ thống điện.
Postgraduate Students
Nghiên cứu đề xuất mô hình chương trình điều chỉnh phụ tải (DR) hiệu quả trong hệ thống điện
Loại đồ án: Luận án tiến sĩ
Sinh viên: Nguyễn Thị Thùy Dương
GV hướng dẫn: Nguyễn Đức Tuyên
Tính toán kinh tế kỹ thuật của dự án điện mặt trời áp mái và vấn đề điều chỉnh điện áp trong lưới phân phối có điện mặt trời phân tán.
Loại đồ án: Luận văn Thạc sỹ Kỹ thuật
Sinh viên: Đặng Bảo Tuấn
GV hướng dẫn: Nguyễn Đức Tuyên