TAILIEUCHUNG - Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn dựa trên mạng Nơron nhân tạo kết hợp thuật toán di truyền

Bài viết Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn dựa trên mạng Nơron nhân tạo kết hợp thuật toán di truyền trình bày mô tả một mô hình dự báo phụ tải được phát triển dựa trên mạng nơron nhân tạo (ANN). Trong mô hình này, thuật toán di truyền được nhúng trong quá trình học của mạng nơron. Các kết quả và tốc độ tính toán của mô hình được kiểm chứng thông qua so sánh với thuật toán lan truyền ngược,. . | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC (ISSN: 1859 - 4557) MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN DỰA TRÊN MẠNG NƠRON NHÂN TẠO KẾT HỢP THUẬT TOÁN DI TRUYỀN IMPLEMENTATION OF GENETIC ALGORITHM FOR AN ANN-BASED SHORT-TERM LOAD FORECASTING MODEL 1 2 Phạm Mạnh Hải, Vũ Thị Anh Thơ , Phạm Văn Duy 1 2 Trường Đại học Điện lực, Trung tâm Năng lượng mới và tái tạo Tóm tắt: Bài báo mô tả một mô hình dự báo phụ tải được phát triển dựa trên mạng nơron nhân tạo (ANN). Trong mô hình này, thuật toán di truyền được nhúng trong quá trình học của mạng nơron. Các kết quả và tốc độ tính toán của mô hình được kiểm chứng thông qua so sánh với thuật toán lan truyền ngược. Từ khoá: Dự báo phụ tải ngắn hạn, dự báo phụ tải điện ngày, thuật toán di truyền, thuật toán lan truyền ngược, mạng nơron nhân tạo. Abstract: This article describes a short-term load forecasting (STLF) model which developed on an artificial neural network (ANN). Using basic genetic algorithm (GA) in the learning process of ANN is tested and compared with the Back-Propagation algorithm (BP) about the error and the execution time. Keywords: Short-term load forecasting, genetic algorithm, back-propagation algorithm, artifical neural network. 1. GIỚI THIỆU CHUNG 3 Trong những nam gần đay, tình hình nghien cứu trong lĩnh vực dự báo phụ tải ngắn hạn (STLF) đang ngày càng phát triển để đáp ứng nhu cầu đảm bảo cung cấp đi n an toàn và lien tục. Trong nuớc có thể kể đến một số công trình nghien cứu của tác giả Trần Kỳ Phúc và các cộng sự [1], [2]. Tác giả đã nghien cứu ứng 3 Ngày nhận bài: 16/5/2017, ngày chấp nhận đăng: 3/10/2017, phản biện: TS. Trần Thanh Sơn. Số 13 tháng 11-2017 dụng mạng no ron nhân tạo một lớp ẩn để dự báo phụ tải ngày của thành phố Hà Nội có tính đến các yếu tố thời tiết nhu: nhi t độ và độ ẩm. Cùng giải thuật như các tác giả trên, tác giả Chu Nghĩa [3] thực hiện nghiên cứu STLF cho phụ tải Miền Bắc. Trên thế giới, các nghiên cứu về STLF được công bố rộng rãi và rất đa dạng

• Năng lượng
• Mô hình dự báo phụ tải
• Phụ tải ngắn hạn
• Phụ tải dựa trên mạng Nơron
• Nơron nhân tạo
• Thuật toán di truyền
• Dự báo phụ tải
• Bài giảng Dự báo phụ tải
• Thiết kế lưới điện truyền tải
• Phương pháp dự báo điện năng
• Hàm mũ dự báo năng lượng
• Mô hình dự báo nhu cầu điện năng
• Dự báo phụ tải điện ngắn hạn
• Điện lực miền Nam
• Nhu cầu phụ tải điện tiêu thụ
• Mô hình arima
• Công thức tính lượng bù phụ tải điện
• Tạp chí Khoa học Công nghệ Thực phẩm
• Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn
• Dự báo phụ tải ngắn hạn
• Phương pháp xử lý dữ liệu nhóm
• Vận hành hệ thống điện
• Quản lý hệ thống điện
• Dự báo phụ tải hàng ngày
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Thuật toán bộ nhớ ngắn hạn có trễ
• Thuật toán loan truyền ngược
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện
• Dự báo phụ tải điện năng
• Thuật toán xác định mô hình dự báo
• Phương pháp dự báo nhu cầu điện năng
• Tạp chí khoa học
• Giải thuật trừ nhóm
• Luật mờ Takagi Sugeno
• Dự báo phụ tải điện
• Mô hình tương quan luật mờ
• Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ 25
• Hội nghị Điện tử Truyền thông Công nghệ Thông tin
• Mô hình AN BEATS
• Biến đổi Fourier rời rạc
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Kỹ thuật dự báo
• Vận hành thị trường điện
• Biểu đồ phụ tải chuẩn hóa đơn vị
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử
• Kỹ thuật điện tử
• Mạng nơ rôn nhân tạo
• Tỉnh Quảng Ninh
• Mô hình dự báo phi tuyến
• Dự báo tải điện ngắn hạ
• Thuật toán tương đồng “similar shape algorithms”
• Thị trường điện toán dự báo tải điện
• Dữ liệu thị trường điện ở Italia
• Thuật toán máy học
• Phương pháp dự báo phụ tải ngắn hạn
• Lưới điện phân phối
• Dự báo tải điện 15 phút
• Thuật toán noron
• Bộ nhớ hồi tiếp ngắn – dài hạn
• Thị trường điện trong ngày
• Thị trường điện
• Mạng tích chập đồ thị
• Mạng nơ ron tích chập
• Mô hình kết hợp GCN Wavenet
• Hệ thống lưới điện nhỏ
• Mạng noron nhân tạo
• hệ thống điện miền bắc
• mô hình mạng noron nhân tạo
• xây dựng mạng Kohonen
• đồ thị phụ tải
• Phân cụm chuỗi thời gian
• Mô hình Long Short Term Memory
• Hệ thống quản lí lưới điện
• Mô hình học sâu