Ứng dụng mô hình kết hợp GCN-Wavenet trong dự báo tải ngắn hạn cho hệ thống lưới điện nhỏ

Bài viết Ứng dụng mô hình kết hợp GCN-Wavenet trong dự báo tải ngắn hạn cho hệ thống lưới điện nhỏ đề xuất một phương pháp tích hợp mới để dự báo phụ tải ngắn hạn (STLF); Xem xét sử dụng cả chuỗi dữ liệu dài và ngắn của phụ tải và một số yếu tố như công suất đỉnh, nhiệt độ, để dự báo nhu cầu tải hàng giờ của MG. | 136 Nguyễn Thanh Hoan Lê Duy Phúc Trương Việt Anh Nguyễn Hữu Vinh Trương Đình Nhơn Lê Kim Hùng ỨNG DỤNG MÔ HÌNH KẾT HỢP GCN-WAVENET TRONG DỰ BÁO TẢI NGẮN HẠN CHO HỆ THỐNG LƯỚI ĐIỆN NHỎ THE APPLICATION OF HYBRID GCN-WAVENET MODEL IN SHORT-TERM LOAD FORECASTING FOR MICROGRID SYSTEM Nguyễn Thanh Hoan1 Lê Duy Phúc1 Trương Việt Anh2 Nguyễn Hữu Vinh1 Trương Đình Nhơn2 Lê Kim Hùng3 1 Tổng công ty Điện lực Tp. Hồ Chí Minh 2 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh 3 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng Tác giả liên hệ hoannguyen1609@ Nhận bài 22 8 2022 Chấp nhận đăng 05 10 2022 Tóm tắt - Dự báo phụ tải điện là một vấn đề quan trọng trong quản lý Abstract - Load forecasting is an important issue in Microgrid Grid năng lượng lưới điện nhỏ Microgrid - MG . Dự báo phụ tải với việc MG energy management. Load forecasting with consideration of xem xét nhiều yếu tố tác động để nâng cao độ chính xác và đáp ứng many influencing factors to improve the accuracy and response for the cho những biến động của các yếu tố đó là vấn đề đang được quan tâm fluctuations of those factors is a concerning matter in MG. This paper trong MG. Bài báo này đề xuất một phương pháp tích hợp mới để dự proposes a new integrated method for short-term load forecasting báo phụ tải ngắn hạn STLF Xem xét sử dụng cả chuỗi dữ liệu dài STLF And consider using both long and short data series of loads and và ngắn của phụ tải và một số yếu tố như công suất đỉnh nhiệt độ several factors such as peak load temperature etc. to forecast hourly để dự báo nhu cầu tải hàng giờ của MG. Nhóm tác giả xem xét một load demand of MG. We consider a predictive model with many mô hình dự đoán với nhiều yếu tố nghiên cứu này đã tích hợp Mạng factors in which there is an integration of the Graph Convolutional tích chập đồ thị Graph Convolutional Network - GCN vào các nút Network GCN into the nodes of the Wavenet network. The của mạng Wavenet. Mô

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.