Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Điện - Điện tử
Ứng dụng phân cụm chuỗi thời gian dự báo phụ tải điện trong Smart Grid
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ứng dụng phân cụm chuỗi thời gian dự báo phụ tải điện trong Smart Grid
Phi Long
49
5
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết đề xuất phương pháp dự báo phụ tải tháng tiếp theo của các trạm bằng mô hình Long Short Term Memory đồng thời phân cụm các trạm theo dữ liệu chuỗi thời gian tải dựa trên biến đổi Fourier rời rạc nhằm cải thiện độ hiệu quả của mô hình, khắc phục các bất lợi về số lượng các mô hình cần huấn luyện khi số lượng trạm quá lớn và khắc phục nhược điểm về số lượng điểm dữ liệu tại mỗi trạm. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2021 Ứng Dụng Phân Cụm Chuỗi Thời Gian Dự Báo Phụ Tải Điện Trong Smart Grid Đặng Tiến Đạt1 Nguyễn Tiến Dũng1 Nguyễn Khánh Tùng2 Lê Anh Ngọc3 1 Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội 2 Trường Đại học Điện Lực 3 Swinburne VietNam Đại học FPT Email ngocla2@fe.edu.vn Tóm tắt nội dung Trong hệ thống lưới điện thông minh AR ARMA ARIMA 1 2 ii Mô hình học máy smart grid các trạm điện đóng một vai trò quan trọng như ANN RNN LSTM 2 3 trong việc phân phối điện đến các điểm tiêu thụ. Chính vì Bằng cách phân tích sâu các thành phần của chuỗi vai trò quan trọng của các trạm điện này mà việc thu thời gian các mô hình thống kê thường hoạt động tốt thập các dữ liệu liên quan của chúng là rất quan trọng. đối với các dự báo dài hạn trong trường hợp bộ dữ liệu Nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động cho các trạm điện này cũng như lưới điện nói chung chúng tôi đã tích hợp đủ lớn còn nếu với bộ dữ liệu nhỏ thì việc sử dụng các được vào hệ thống quản lí lưới điện các tính năng thu mô hình thống kê cổ điển không đem lại hiệu quả. thập dữ liệu phân tích và dự báo phụ tải dài hạn. Do Ngoài ra các mô hình cổ điển gặp phải bất lợi là chỉ xử lượng năng lượng được phân phối tại mỗi một trạm rất lý được số ít các thông tin đầu vào cụ thể là hầu hết chỉ lớn nên việc có một mô hình dự báo chính xác là rất cần sử dụng thông tin của chuỗi thời gian phụ tải. Mô hình thiết. Bài báo đề xuất phương pháp dự báo phụ tải tháng LSTM hoạt động rất tốt với dữ liệu dạng chuỗi đặc tiếp theo của các trạm bằng mô hình Long Short Term biệt là dữ liệu có nhiều chuỗi thời gian thành phần. Sự Memory đồng thời phân cụm các trạm theo dữ liệu chuỗi so sánh giữa LSTM và các mô hình thống kê cổ điển thời gian tải dựa trên biến đổi Fourier rời rạc nhằm cải được thực hiện trong các bài báo 2 và kết quả thu thiện độ hiệu quả của mô hình khắc phục các bất lợi về số lượng các mô hình cần huấn luyện khi số lượng trạm được là sai số của mô hình LSTM giảm đi .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Ứng dụng phân cụm bán giám sát mờ trong phân tích và dự báo dữ liệu sản lượng cây nông nghiệp tỉnh Thái Nguyên
Ứng dụng thuật toán phân cụm dữ liệu để khai thác kết quả thi nhằm chuẩn hóa chất lượng đề thi trắc nghiệm
Cải tiến thuật toán K-Means và ứng dụng hỗ trợ sinh viên chọn chuyên ngành theo học chế tín chỉ
Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính: PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM VÀ ỨNG DỤNG
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm nửa giám sát ứng dụng cho bài toán phân cụm dữ liệu Web Server Logs
LUẬN VĂN: Tìm hiểu một số phƣơng pháp phân cụm dữ liệu và ứng dụng
Ebook Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS: Tập 2 - Phần 2
Ứng dụng phân cụm trừ mờ cho bài toán nhận dạng hệ điều khiển tự động từ dữ liệu
Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Các thuật toán phân tích phân cụm và ứng dụng
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Phân cụm đa mô hình và ứng dụng trong phân đoạn ảnh viễn thám
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.