Dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng điện mặt trời mái nhà sử dụng mạng neuron nhân tạo

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Phú Cường Hà, Công Hưng Hoàng, Minh Huy Nguyễn, Phúc Khải Nguyễn, Kim Long Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 621 Applied physics

Thông tin xuất bản: Khoa học (Đại học Cần Thơ), 2023

Mô tả vật lý: 251-260

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 433678

Dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng điện mặt trời mái nhà là công cụ thiết yếu trong quá trình vận hành hệ thống điện một cách hiệu quả. Bài báo này trình bày khảo sát về dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng của một hệ thống điện năng lượng mặt trời sử dụng các mạng neuron nhân tạo. Dữ liệu được thu thập từ hệ thống giám sát với công suất điện và bức xạ mặt trời từ ngày 21/04/2022 đến 01/6/2022. Bốn mô hình mạng neuron được sử dụng để dự báo điện năng gồm mạng neuron lan truyền thẳng nhiều lớp (MLFF), mô hình neuron tự hồi quy phi tuyến tính với đa biến ngoại sinh (NARX), mô hình neuron bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) và mô hình kết hợp NARX-LSTM. Các phương pháp đề xuất để kiểm tra hiệu quả cho các bài toán dự báo 5 phút và 1 giờ. Kết quả cho thấy mô hình mạng neuron truyền thẳng nhiều lớp cho kết quả dự báo chính xác hơn so với các phương pháp khác trong cả 2 trường hợp tính toán.
1. 
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH