tailieunhanh - Ứng dụng mạng nơron nhân tạo để dự báo phụ tải ngắn hạn trong hệ thống điện có xét đến ảnh hưởng của thông số nhiệt độ

Bài báo này đưa ra vấn đề ứng dụng thuật toán lan truyền ngược BPA (Back Propagation Algorithm) trong mạng Nơron nhân tạo để dự báo phụ tải ngắn hạn có xét đến ảnh hưởng của thông số nhiệt độ. Chương trình dự báo được viết trên ngôn ngữ visual C. bài viết để nắm rõ nội dung chi tiết. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG (ISSN: 1859 – 4557) ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ĐỂ DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN TRONG HỆ THỐNG ĐIỆN CÓ XÉT ĐẾN ẢNH HƯỞNG CỦA THÔNG SỐ NHIỆT ĐỘ APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR SHORT-TERM LOAD FORECASTING IN POWER SYSTEMS CONSIDERING THE INFLUENCE OF TEMPERATURE PARAMETERS Phạm Ngọc Hùng, Nguyễn Tùng Linh Trường Đại học Điện lực Tóm tắt: Công việc dự báo có ý nghĩa vô cùng quan trọng trong vận hành các hệ thống điện. Việc dự báo chính xác giúp đảm bảo tính ổn định của hệ thống điện (ổn định điện áp, ổn định tần số), bảo đảm sự cân bằng giữa điện năng sản xuất và điện năng tiêu thụ. Bài báo này đưa ra vấn đề ứng dụng thuật toán lan truyền ngược BPA (Back Propagation Algorithm) trong mạng Nơron nhân tạo để dự báo phụ tải ngắn hạn có xét đến ảnh hưởng của thông số nhiệt độ. Chương trình dự báo được viết trên ngôn ngữ Visual C. Từ khóa: Dự báo, mạng nơron, nhiệt độ, ngắn hạn. Abstract: Load forecasting is of great importance in power system operation. Accurate forecasting will help ensure the stability of power systems (voltage stability, frequency stability), balancing energy production and energy consumption. This paper addresses the application of Back Propagation Algorithm (BPA) in artificial neural network for short-term load forecast with consideration for the influence of temperature parameters. The forecast software is developed in Visual C. Keywords: Forecast, neural network, temperature, short-term. 1. GIỚI THIỆU Công tác dự báo luôn giữ vai trò quan SỐ 7 - 2014 trọng trong nhiều lĩnh vực: quyết định kế hoạch sản xuất, hướng đầu tư phát triển trong tương lai, do đó có rất nhiều 59 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG (ISSN: 1859 – 4557) các mô hình toán học áp dụng cho dự báo [1]. Cũng như các dự báo khác, dự báo phụ tải điện ngắn hạn cũng phải dựa vào số liệu thống kê, phân tích và áp dụng thuật toán để xác định mối quan hệ giữa phụ tải và các yếu tố ảnh hưởng, từ đó dự báo phụ tải dựa .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
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.