Mô hình kết hợp HHO-GCN-LSTM ứng dụng trong dự báo đồ thị phụ tải cho lưới điện nhỏ

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Ngọc Hùng Dương, Minh Tâm Nguyễn, Thanh Hoan Nguyễn, Tùng Linh Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 621 Applied physics

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, 2022

Mô tả vật lý: 45519

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 443261

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

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 đồphụ tải chính xác trong ngắn hạn là đặc biệtquan 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 sửdụng 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. Đểso sánh kết quả của mô hình với các mô hình dự báo khác, chúng tôi thực hiện với tập dữliệu phụ tải của một mô hình MG thuộc lướ điện TP Hồ CHí Minh. Mô hình dự báo được so sánh với các mô hình dự báo trướcđây. Kết quảcho 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).

Tạo bộ sưu tập với mã QR