Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Phương pháp tổ hợp có hiệu chỉnh các mô hình dự báo phụ tải điện ngắn hạn cho điện lực miền Nam

Bài viết "Phương pháp tổ hợp có hiệu chỉnh các mô hình dự báo phụ tải điện ngắn hạn cho điện lực miền Nam" đã đề xuất thuật toán dự báo nhu cầu phụ tải điện tiêu thụ gồm hai bước. Bước một, sẽ chọn thuật toán cho kết quả học tốt nhất trong số các thuật toán dự báo thuộc loại học có giám sát được lựa chọn. Ở bước hai, nhóm tác giả đề xuất phương pháp tính một lượng bù để thêm vào giá trị dự báo với mong muốn làm giảm độ lệch âm và cải thiện độ chính xác của phương pháp. Quá trình thử nghiệm với dữ liệu thật đã chứng minh được hiệu quả của các đề xuất cải tiến. | Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm 22 3 2022 359-366 PHƯƠNG PHÁP TỔ HỢP CÓ HIỆU CHỈNH CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI ĐIỆN NGẮN HẠN CHO ĐIỆN LỰC MIỀN NAM Ca Chí Thuần1 Lâm Xuân Tuấn1 Hoàng Tuấn Long2 Hoàng Xuân Bách3 Ngô Thanh Hùng3 Tổng Công ty Điện lực miền Nam 1 Trường Đại học Cảnh sát Nhân dân 2 3 Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.HCM Email hungnthanh@hufi.edu.vn Ngày nhận bài 10 6 2022 Ngày chấp nhận đăng 13 7 2022 TÓM TẮT Trong bài báo này nhóm tác giả đã đề xuất thuật toán dự báo nhu cầu phụ tải điện tiêu thụ gồm hai bước. Bước một sẽ chọn thuật toán cho kết quả học tốt nhất trong số các thuật toán dự báo thuộc loại học có giám sát được lựa chọn. Ở bước hai nhóm tác giả đề xuất phương pháp tính một lượng bù để thêm vào giá trị dự báo với mong muốn làm giảm độ lệch âm và cải thiện độ chính xác của phương pháp. Quá trình thử nghiệm với dữ liệu thật đã chứng minh được hiệu quả của các đề xuất cải tiến. Từ khóa Dự báo phụ tải chuỗi thời gian mờ mô hình arima mạng nơ - ron công thức tính lượng bù phụ tải điện. 1. MỞ ĐẦU Trong những năm qua với sự tiến bộ của khoa học và công nghệ đặc biệt sự phát triển công nghệ thông tin đã tác động mạnh mẽ góp phần tạo ra nhiều thay đổi tích cực những ứng dụng công nghệ thông tin trong việc dự báo được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực thời tiết việc làm thị trường chứng khoán . Nhiều ứng dụng dự báo không chỉ cung cấp một dự đoán phát hiện sớm mà còn gắn liền thực tiễn và có ảnh hưởng trực tiếp cuộc sống hằng ngày chúng ta. Các ứng dụng dự báo có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao hỗ trợ rất lớn trong việc quy hoạch lập chính sách v.v. một cách hiệu quả. Hiện nay dự báo phụ tải Điện được Nhà nước quan tâm và chỉ đạo sâu sắc cụ thể là một số văn bản quản lý Nhà nước cũng đã có hướng dẫn 1 2 . Tuy nhiên thực tế các thuật toán khi áp dụng dự báo phụ tải điện còn tồn tại giá trị dự đoán thấp so thực nhu cầu sử dụng điện thực tế lệch âm và kết quả dự đoán sai số lớn chưa chính xác dẫn đến khó khăn lựa chọn quyết định phù