Dự báo sản lượng điện tỉnh Bạc Liêu dùng mạng học sâu

Chỉ số đề mục

27

Lĩnh vực nghiên cứu

Toán học ứng dụng

Dạng tài liệu

Tác giả

Nguyễn Chí Ngôn⁽¹⁾, Trần Văn Thảo, Nguyễn Xuân Vinh

Nhan đề

Dự báo sản lượng điện tỉnh Bạc Liêu dùng mạng học sâu

Nhan đề tiếng anh

Electricity production forecasting for Bac Lieu province using deep learning neural networks

Nguồn trích

Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên

Năm xuất bản

2022

Số

02

Trang

104-112

ISSN

1859-2171

Từ khóa

Học sâu, Sản lượng điện, Mạng LSTM MATLAB, Quy hoạch hệ thống

Từ khóa tiếng anh

Deep learning, Electricity production, LSTM neural network, MATLAB, System planning, Forecasting

Tóm tắt

Quy hoạch hệ thống điện là một yêu cầu quan trọng trong việc chủ động xây dựng và phát triển cơ sở hạ tầng ngành điện. Nó vừa giúp đáp ứng tốt hơn yêu cầu ngày càng cao của khách hàng, nhất là yêu cầu phát triển công nghiệp, vừa mang lại lợi ích trong kinh doanh, truyền tải, phân phối và cung cấp điện. Công cụ dự báo các chỉ số điện năng đóng vai trò quan trọng, quyết định cho công tác quy hoạch khả thi và bám sát thực tiễn phát triển của xã hội. Nghiên cứu này nhằm đề xuất một giải pháp ứng dụng mạng học sâu LSTM (long short-term memory) để dự báo sản lượng và doanh thu điện thương phẩm của tỉnh Bạc Liêu đến năm 2050. Mô hình dự báo này được so sánh với hàm dự báo toán học tuyến tính thường dùng và giá trị dự báo về sản lượng điện trong Đề án quy hoạch phát triển điện lực tỉnh Bạc Liêu giai đoạn 2016-2025, có xét đến 2035. Kết quả dự báo sản lượng điện của tỉnh Bạc Liêu là phù hợp với xu thế phát triển trong quá khứ của các quốc gia ở châu Âu. Ngoài ra, khả năng mở rộng ứng dụng mô hình dự báo này là hoàn toàn khả thi.

Tóm tắt tiếng anh

Electricity system planning is an important requirement in actively building and developing the infrastructure of the power system. It not only supports to meet the increasing requirements of customers, especially for demands of industrial development, but also brings benefits in business, transmission, distribution, and power supply. The electricity indicator forecasting tool plays an important and decisive role for feasible and reliable planning follows the eco-social development. This study aims to propose a solution to apply the long short-term memory (LSTM) neural network to forecast the electricity production and revenue of Bac Lieu province by 2050. This forecasting model is compared with the linear mathematical forecasting model, and the forecasted values of electricity production in the Project of electricity development planning of Bac Lieu province in the period 2016-2025 with a view to 2035. The forecasting results on electricity production of Bac Lieu province is consistent with past trends of the electricity production of developed countries in Europe. And the extension of using this model for other forecasting applications is feasible.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CTv 178

File toàn văn

Xem toàn văn