Bài viết trình bày phương pháp dự báo phụ tải ngắn hạn dựa trên kỹ thuật xử lý dữ liệu nhóm kết hợp với các kỹ thuật tiền xử lý trong xác suất thống kê. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VOL. 17 NO. 7 2019 1 MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU NHÓM A SHORT-TERM LOAD FORECASTING MODEL BASED ON GROUP METHOD OF DATA HANDLING Lê Đình Dương Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng ldduong@ Tóm tắt - Dự báo phụ tải nói chung và dự báo phụ tải ngắn hạn Abstract - Load forecasting in general and short-term load nói riêng đóng một vai trò rất quan trọng trong việc vận hành hiệu forecasting in particular plays a very important role in efficient and quả và tin cậy hệ thống điện. Hiện nay có nhiều phương pháp dự reliable operation of power systems. Currently there are many load báo phụ tải đã được đề xuất và mỗi phương pháp có ưu nhược forecasting methods that have been proposed and each method điểm riêng. Bài báo trình bày phương pháp dự báo phụ tải ngắn has its own advantages and disadvantages. This paper presents a hạn dựa trên kỹ thuật xử lý dữ liệu nhóm kết hợp với các kỹ thuật short-term load forecasting method based on Group Method of tiền xử lý trong xác suất thống kê. Phương pháp đề xuất cho kết Data Handling GMDH combined with pre-processing techniques quả có độ chính xác cao và linh hoạt do đó dễ sử dụng với các in probability and statistics. The proposed method can give high chuỗi số liệu trong thực tế. Kết quả đạt được từ phương pháp đề accurate results and is very flexible so it is easy to use with time xuất còn được so sánh với các phương pháp phổ biến khác để series data in practice. The results obtained from the proposed chứng tỏ ưu điểm của phương pháp được đề xuất. method are also compared with those obtained from other popular methods to demonstrate the advantages of the proposed method. Từ khóa - Dự báo phụ tải ngắn hạn phương pháp xử lý dữ liệu Key words - Load forecasting Short-term Group Method of Data nhóm mô hình chuỗi thời gian tự hồi quy tích hợp trung bình trượt Handling time series model ARIMA 1. Đặt vấn đề phương pháp mới dự
