Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn sử dụng thuật toán bộ nhớ ngắn hạn có trễ
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn sử dụng thuật toán bộ nhớ ngắn hạn có trễ
San San
57
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Trong bài viết này, mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn sử dụng thuật toán bộ nhớ ngắn hạn có trễ (Long Short–Term Memory - LSTM) được miêu tả một cách chi tiết. Đây là một trong các phương pháp dự báo phụ tải dựa trên mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN). Bộ số liệu sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu phụ tải của Đài Loan được thu thập trong giai đoạn từ ngày 1/6/2014 đến 30/6/2014. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC ISSN 1859 - 4557 MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN SỬ DỤNG THUẬT TOÁN BỘ NHỚ NGẮN HẠN CÓ TRỄ THE SHORT-TERM LOAD FORECAST MODEL USING LONG SHORT TERM ALGORITHM Vũ Thị Anh Thơ Trường Đại học Điện lực Ngày nhận bài 16 08 2021 Ngày chấp nhận đăng 14 09 2021 Phản biện TS. Nguyễn Đức Tuyên Tóm tắt Trong bài báo này mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn sử dụng thuật toán bộ nhớ ngắn hạn có trễ Long Short Term Memory - LSTM được miêu tả một cách chi tiết. Đây là một trong các phương pháp dự báo phụ tải dựa trên mạng nơ ron nhân tạo Artificial Neural Network ANN . Bộ số liệu sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu phụ tải của Đài Loan được thu thập trong giai đoạn từ ngày 1 6 2014 đến 30 6 2014. Kết quả dự báo của mô hình LSTM được so sánh với kết quả dự báo bằng thuật toán mạng nơ ron lan truyền ngược Back Propagation Neural Network BPNN cho thấy hiệu quả cao hơn rõ rêt. Từ khóa Dự báo phụ tải ngắn hạn dự báo phụ tải hàng ngày mạng nơ ron nhân tạo thuật toán bộ nhớ ngắn hạn có trễ thuật toán loan truyền ngược. Abstract In this paper a short- term load forecast model using the Long Short Term Memory LSTM algorithm is described in detail. This is one of load forecast methods based on the Artificial Neural Network ANN . The input data using in this research is the load data of Taiwan collected from 01 6 2014 to 30 6 2014. The load forecasting result using LSTM model is compared to the result obtained from forecasting model using the Back-Propagation Neural Network BPNN algorithm show a visibly better efficacity. Keywords Short-term load forecast daily load forecast Artificial Neural Network Long Short- Term Memory Algorithm Back Propagation Algorithm. 1. GIỚI THIỆU CHUNG vi dự báo từ khoảng 1h cho đến 1 tuần Dự báo phụ tải bao gồm dự báo phụ tải chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố như thời dài hạn trung hạn và ngắn hạn là công cụ gian ngày trong năm ngày trong tuần hỗ trợ đắc lực trong các công việc liên giờ trong ngày
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng Dự báo phụ tải & thiết kế lưới điện truyền tải: Phần 1 - Vũ Đình Tài
Xác định các hệ số mô hình dự báo lún Asadi phù hợp đặc điểm khai thác vỉa dốc tại bể than Quảng Ninh
Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn dựa trên phương pháp xử lý dữ liệu nhóm
Phương pháp tổ hợp có hiệu chỉnh các mô hình dự báo phụ tải điện ngắn hạn cho điện lực miền Nam
Đánh giá một số mô hình dự báo chấn động khi nổ mìn tại mỏ đá vôi Ninh Dân, huyện Thanh Ba, tỉnh Phú Thọ
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu dự báo phụ tải điện năng khu vực quận 10; quận 11 thuộc công ty điện lực Phú Thọ đến năm 2020 có xét đến 2025
Mô hình dự báo phụ tải ngắn hạn dựa trên mạng Nơron nhân tạo kết hợp thuật toán di truyền
Khóa luận tốt nghiệp: Nghiên cứu phát triển mô hình du lịch sinh thái cộng đồng tại khu bảo tồn thiên nhiên Phù Luông, tỉnh Thanh Hóa
Dự báo phụ tải điện theo mô hình tương quan dựa trên luật mờ
Tối ưu thứ tự các Block cho mô hình AN-BEATS trong dự báo phụ tải điện ngắn hạn ở Việt Nam
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.