DỰ BÁO CÔNG SUẤT PHỤ TẢI CỰC ĐẠI TẠI CÔNG TY ĐIỆN LỰC VĨNH LONG BẰNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Hữu Tuyến Nguyễn, Phúc Khải Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm (Tên mới: Tạp chí Khoa học Đại học Công Thương), 2020

Mô tả vật lý: tr.156

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 329617

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Bài báo này trình bày kết quả dự báo công suất phụ tải cực đại Pmax của Công ty điện lực Vĩnh Long dựa trên phương pháp mạng nơron nhân tạo. Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mạng nơron là sản lượng điện thương phẩm của năm thành phần kinh tế, công suất phụ tải cực đại Pmax, tốc độ phát triển dân số và tăng trưởng Tổng sản phẩm trên địa bàn của tỉnh Vĩnh Long trong giai đoạn 2010 - 2019. Các tác giả đã sử dụng công cụ mạng nơron nhân tạo (ANN Toolbox) của phần mềm Matlab để xây dựng mạng nơron và thực hiện việc dự báo. Kết quả tính toán cho thấy, công suất phụ tải cực đại Pmax năm 2020 là 222,26 MW với sai số dự báo là 0,19%. Kết quả dự báo đã đáp ứng các quy định về dự báo phụ tải của Cục Điều tiết Điện lực.This paper presents the result of the forecasting for peak power load at the Vinhlong Power Company based on artificial neural networks. The training data for the neural network includes the total electricity consumption of five economic components, peak power demand, increasing population rate, increasing GRDP rate of Vinh Long province from 2010 to 2019. The authors have employed the ANN Toolbox of Matlab software to create the neural network and make the forecasting. The numerical results show the peak load of 2020 is 222.26 MW with a forecasting error is 0.19%. The forecasted result is suitable to the regulation of the Electricity Regulatory Authority.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR