Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Dự báo tốc độ gió sử dụng mô hình Convolutional Neural Network - Long Short Term Memory Network kết hợp Wavelet Packet Decomposition và điều chỉnh sai số

Việc đưa ra dự báo năng lượng gió dựa vào tốc độ gió có độ chính xác cao rất quan trọng đối với việc vận hành và điều tiết hệ thống điện. Bài viết này đề xuất một mô hình dự báo tốc độ gió dựa vào WPD (Wavelet Packet Decomposition), CNN (Convolutional Neural Network) và LSTM (Long Short Term Memory Network) và GARCH (Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity). | CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC- SESSION ONE DỰ BÁO TỐC ĐỘ GIÓ SỬ DỤNG MÔ HÌNH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK - LONG SHORT TERM MEMORY NETWORK KẾT HỢP WAVELET PACKET DECOMPOSITION VÀ ĐIỀU CHỈNH SAI SỐ Lê Anh Tuấn 1 Nguyễn Văn Nghiệp 1 Nguyễn Thị Hoài Thu 1 sinh viên viện Điện - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Corresponding author thu.nguyenthihoai@hust.edu.vn TÓM TẮT Việc đưa ra dự báo năng lượng gió dựa và GARCH Generalized Auto Regressive vào tốc độ gió có độ chính xác cao rất Conditional Heteroskedasticity . Ở mô quan trọng đối với việc vận hành và điều hình đã đề xuất WPD được sử dụng để tiết hệ thống điện. Bài viết này đề xuất phân tách dữ liệu gió thành một số các lớp một mô hình dự báo tốc độ gió dựa vào phụ CNN đưa ra dự báo cho các lớp tần số WPD Wavelet Packet Decomposition cao nhận được LSTM đưa ra dự báo cho CNN Convolutional Neural Network và lớp tần số thấp GARCH cải thiện độ chính LSTM Long Short Term Memory Network xác dự báo từ kết quả dự báo. Keywords wavelet packet decomposition convolutional neural network long-short term memory network Generalized Auto-Regressive conditionally heteroskedasticity 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay sự phát triển kinh tế kéo theo vận hành một cách kinh tế và ổn định hệ nhu cầu năng lượng tăng cao. Năng lượng thống điện có sự tham gia của điện gió tái tạo đang nhận được sự quan tâm lớn cần phải tiến hành dự báo về tốc độ gió vì đó là nguồn năng lượng vô tận đặc một cách chính xác nhất. biệt rất thân thiện với môi trường có thể Cho đến nay đã có nhiều nghiên cứu về dùng để thay thế các nguồn năng lượng các phương pháp dự báo tốc độ gió. truyền thống từ nhiên liệu hóa thạch 1 3 . Một vài phương pháp có thể kể đến như Trong đó gió là một trong những nguồn phương pháp vật lý phương pháp dự báo năng lượng đầy hứa hẹn. Tuy nhiên gió có dựa trên thống kê phương pháp dự báo đặc trưng là dao động và mang tính ngẫu dựa vào trí tuệ nhân tạo . 4 Phương pháp nhiên không ổn định. Do đó để có thể vật lý dự báo năng lượng gió bằng các 30 DIỄN