Thứ năm, 28/03/2024 | 18:32 - GMT+7

Mô hình kết hợp hho-gcn-lstm ứng dụng trong dự báo đồ thị phụ tải cho lưới điện nhỏ

Nhằm đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo, nghiên cứu này sử dụng Thuật toán tối ưu hóa HHO để đưa vào tính toán cho mạng GCN-LSTM. Để so sánh kết quả của mô hình với các mô hình dự báo khác, chúng tôi thực hiện với tập dữ liệu phụ tải của một mô hình MG thuộc lưới điện TP Hồ CHí Minh.

31/05/2023 - 14:14
TÓM TẮT 
Dự báo biểu đồ phụ tải điện được quan tâm nhiều trong quản ly năng lượng của microgrid (MG). Nhu cầu trong việc xác định biểu đồ phụ tải chính xác trong ngắn hạn là đặc biệt quan trọng để quả lý điện năng hiệu quả cho MG. Bài báo này đề xuất một phương pháp mới để dự báo phụ tải ngắn hạn (STLF). Phương pháp này sử dụng chuỗi dự liệu phụ tải và nhiệt độ theo thời gian được cung cấp cho mô hình dựa trên Mô hình Mạng đồ thị tích chập(GCN) để kết hợp đặc tính của các dữ liệu ngõ vào, ngõra được đưa vào tính toán cho mạng LSTM tương ứng đểdự báo đồ thị phụ tải hàng giờ trong tương lai. Nhằm đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo, nghiên cứu này sử dụng Thuật toán tối ưu hóa HHO để đưa vào tính toán cho mạng GCN-LSTM. Để so sánh kết quả của mô hình với các mô hình dự báo khác, chúng tôi thực hiện với tập dữ liệu phụ tải của một mô hình MG thuộc lưới điện TP Hồ CHí Minh. Mô hình dự báo được so sánh với các mô hình dự báo trước đây. Kết quả cho thấy rằng mô hình được đề xuất trong nghiên cứu này có kết quả vượt trội so với các mô hình dựa trên học sâu khác về sai sô bình phương trung bình gốc (RMSE) và sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE). 
Từ khóa: HHO, GCN, tối ưu hóa giải thuật Harris hawks, phép biến đổi Wavenet, dự báo phụ tải ngắn hạn, mạng neuron tích chập
Sơ đồ tổng quát phương pháp HHO
Xem chi tiết TẠI ĐÂY
Dương Ngọc Hùng1,2, Nguyễn Tùng Linh3,*, Nguyễn Thanh Hoan4, Nguyễn Minh Tâm2
1Trường Đại học Tiền Giang 
2Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM 
3Trường Đại học Điện lực 
4Tổng công ty Điện lực TP.HCM
Nguồn: Tạp chí Khoa học và Công nghệ; Tập 58 - Số 4 (8/2022)

Xem thêm

Tổng số lượt truy cập :
  • 1
  • 4
  • 0
  • 0
  • 1
  • 4
  • 9
  • 9