Thứ sáu, 25/10/2024 | 01:57 - GMT+7
Bài báo này 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.
14/04/2023 - 13:54THE APPLICATION OF HYBRID GCN-WAVENET MODEL IN SHORT-TERM LOAD FORECASTING FOR MICROGRID SYSTEM Abstract: Load forecasting is an important issue in Microgrid Grid (MG) energy management. Load forecasting with consideration of many influencing factors to improve the accuracy and response for the fluctuations of those factors is a concerning matter in MG. This paper proposes a new integrated method for short-term load forecasting (STLF); And consider using both long and short data series of loads and several factors such as peak load, temperature, etc. to forecast hourly load demand of MG. We consider a predictive model with many factors, in which there is an integration of the Graph Convolutional Network (GCN) into the nodes of the Wavenet network. The forecasting model is compared with the previous forecasting ones. The results show that, our proposed model is more superior than other deep learning-based ones in both RMSE and MAPE. Key words: Graph Convolutional Network (GCN); Wavenet; ShortTerm Load Forecasting (STLF); Convolutional Neural Network (CNN) |
Ô nhiễm không khí là một vấn đề nan giải của toàn thế giới, ảnh hưởng nghiêm trọng tới sức khoẻ của con người. Do đó, việc giám sát chất lượng môi trường không khí để sớm đưa ra cảnh báo và giải pháp khắc phục khi có ô nhiễm không khí là rất cần thiết.