tailieunhanh - Nghiên cứu ứng dụng học sâu trong dự báo công suất phát nguồn điện gió

Bài viết Nghiên cứu ứng dụng học sâu trong dự báo công suất phát nguồn điện gió đề xuất mô hình dự báo công suất phát điện gió ngắn hạn dựa trên thuật toán học sâu sử dụng ngôn ngữ lập trình Python dựa trên thư viện TensorFlow. | 6 Đinh Thành Việt Võ Văn Phương Dương Minh Quân Nguyễn Đình Ngọc Hải Chu Văn Long NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỌC SÂU TRONG DỰ BÁO CÔNG SUẤT PHÁT NGUỒN ĐIỆN GIÓ INVESTIGATION INTO AND APPLICATION OF DEEP LEARNING IN WIND POWER FORECASTING Đinh Thành Việt1 Võ Văn Phương2 Dương Minh Quân1 Nguyễn Đình Ngọc Hải3 Chu Văn Long3 1 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng 2 Công ty TNHH MTV Điện lực Đà Nẵng 3 Sinh viên Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng Tác giả liên hệ dtviet@ Nhận bài 14 12 2020 Chấp nhận đăng 19 3 2021 Tóm tắt - Ngày nay năng lượng gió đóng vai trò quan trọng trong Abstract - Nowadays wind energy plays a vital role in the energy lĩnh vực năng lượng đặt ra những yêu cầu trong quản lý và vận hành sector setting requirements in managing and operating this energy nguồn năng lượng này. Một trong những yêu cầu quan trọng đó là source. One important requirement is the forecasting of wind power dự báo công suất phát điện gió. Việc dự báo chính xác đem lại những generation. Accurate forecasting brings large benefits in the lợi ích to lớn trong việc khai thác vận hành hệ thống điện và thị exploitation operation of the power system and the electricity trường điện. Bài báo này đề xuất mô hình dự báo công suất phát điện market. This paper proposes a short-term wind power forecasting gió ngắn hạn dựa trên thuật toán học sâu sử dụng ngôn ngữ lập trình model based on the deep learning algorithm using Python Python dựa trên thư viện TensorFlow. Hơn nữa bài báo nghiên cứu programming language based on the TensorFlow library. Moreover so sánh đánh giá các mô hình huấn luyện máy học nhằm nâng cao in this paper the learning training models to improve the accuracy of độ chính xác của kết quả dự báo. Mô hình đã được thử nghiệm với forecasting results have been compared and evaluated. The model has dữ liệu thực tế thu thập từ nhà máy điện gió Tuy Phong Bình been tested with actual data collected from Tuy Phong - Binh Thuan Thuận. Kết quả thu thập cho thấy tính ưu .

• Năng lượng
• Dự báo công suất điện gió
• Nguồn điện gió
• Mô hình học sâu
• Trí tuệ nhân tạo
• Ngôn ngữ lập trình Python
• Bài thuyết trình Python
• Bài thuyết trình Ngôn ngữ lập trình Python
• Tổng quan về ngôn ngữ Python
• Kiểu dữ liệu ngôn ngữ Python
• Hàm ngôn ngữ Python
• Cấu trúc ngôn ngữ Python
• Bài giảng Ngôn ngữ lập trình Python
• Lập trình hướng đối tượng
• Lập trình giao diện đồ họa GUI
• Trình thông dịch Python
• Phép toán so sánh
• Nghi thức UDP
• Học lập trình Python cơ bản
• Lập trình Python
• Cấu trúc chương trình Python
• Biểu thức Boolean
• Ngôn ngữ lập trình
• Bài chỉ dẫn Python
• Sử dụng thông dịch Python
• Thông dịch Python
• Giới thiệu về Python
• Luồng điều khiển
• Cấu trúc dữ liệu
• Python cơ bản
• Tài liệu về Python
• Tìm hiểu về Python
• Bài giảng Lập trình Python
• Khai báo chuỗi
• Kiểu dữ liệu
• Ngôn ngữ python
• Nhập dữ liệu
• Cú pháp khai báo hàm
• Phép nạp chồng hàm
• Ứng dụng ngôn ngữ lập trình
• Lập trình hướng đối tượng Python
• Bài toán mô phỏng sự truyền Neutron
• Cấu trúc hình học phẳng
• Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu
• Lập trình cho khoa học dữ liệu
• Khoa học dữ liệu
• Lập trình căn bản với Python
• Cách thực hiện câu lệnh
• Kỹ thuật lập trình
• Python rất là cơ bản
• Phân chia module
• Xử lý file json
• Xử lý file XML
• Kết nối MySQL
• Kết nối redis
• Kết nối memcached
• Kết nối rabbitMQ
• thủ thuật lập trình
• tài liệu lập trình
• mẹo lập trình
• Đồ án tốt nghiệp
• Công nghệ thông tin
• Bài toán dự báo giá cổ phiếu
• Thị trường chứng khoán Việt Nam
• Sáng kiến kinh nghiệm
• Sáng kiến kinh nghiệm THPT
• Sáng kiến kinh nghiệm môn Tin học
• Xử lý mảng một chiều
• Bài giảng Nhập môn Tư duy tính toán
• Nhập môn Tư duy tính toán
• Tư duy tính toán
• Phần mềm python
• Soạn thảo mã python