Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ứng dụng phân tích thống kê để đánh giá độ tin cậy của nguồn dữ liệu đầu vào nhằm nâng cao chất lượng dự báo phụ tải điện ngắn hạn trên lưới điện TP.HCM

Bài viết trình bày một phương pháp lọc dữ liệu có xem xét đến độ tin cậy của nguồn dữ liệu bằng cách phân tích trên nhiều mức độ tin cậy khác nhau và có thực hiện đối chiếu, so sánh kết quả với các phương pháp lọc dữ liệu trước đây (chẳng hạn như các phương pháp lọc Kalman, DBSCAN, Wavelet Transform và SSA). | Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ Kĩ thuật và Công nghệ 2 4 223-239 Open Access Full Text Article Bài nghiên cứu Ứng dụng phân tích thống kê để đánh giá độ tin cậy của nguồn dữ liệu đầu vào nhằm nâng cao chất lượng dự báo phụ tải điện ngắn hạn trên lưới điện TP.HCM Lê Duy Phúc1 2 Bùi Minh Dương2 Phạm Anh Duy3 Nguyễn Thanh Hoan1 Bành Đức Hoài1 Nguyễn Minh Tùng1 Nguyễn Minh Khôi1 Đoàn Ngọc Minh1 Nguyễn Việt Dũng1 TÓM TẮT Công tác dự báo phụ tải điện ngắn hạn đóng vai trò quan trọng trong việc vận hành hệ thống điện đặc biệt là trên lưới điện Tp.HCM Thành phố có sản lượng điện thương phẩm cũng như Use your smartphone to scan this nhu cầu cung ứng điện cao nhất cả nước trong những năm qua. Qua khảo sát phụ tải điện thuộc QR code and download this article khu vực Tp.HCM thường xuyên xuất hiện những thay đổi đột biến và tạo nên những nhiễu động khi quan sát bộ cơ sở dữ liệu quá khứ. Theo đó việc đánh giá độ tin cậy của bộ dữ liệu này sẽ rất cần thiết trong giai đoạn xử lý dữ liệu còn gọi là khâu lọc dữ liệu trước khi đưa vào các mô hình dự báo phụ tải điện để xuất kết quả dự báo. Nghiên cứu này trình bày một phương pháp lọc dữ liệu có xem xét đến độ tin cậy của nguồn dữ liệu bằng cách phân tích trên nhiều mức độ tin cậy khác nhau và có thực hiện đối chiếu so sánh kết quả với các phương pháp lọc dữ liệu trước đây chẳng hạn như các phương pháp lọc Kalman DBSCAN Wavelet Transform và SSA . Nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu thập từ hơn 50 trạm trung gian thuộc lưới điện Tp.HCM và được đưa vào mô hình dự báo mạng nơ-ron ANN Artificial Neural Network và mô hình dự báo ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average để chứng minh hiệu quả của phương pháp lọc dữ liệu đề xuất. Các kết quả mô phỏng xuất ra từ mô hình dự báo ANN và ARIMA cho thấy sự hiệu quả của phương pháp đề xuất cụ thể độ tin cậy dữ liệu của lưới điện Tp. Hồ Chí Minh ở mức 95 thì kết quả dự báo phụ tải tốt hơn so với khi không có áp dụng phương pháp lọc và khi sử dụng 1 những phương pháp