Dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng điện mặt trời mái nhà sử dụng mạng neuron nhân tạo

Phúc Khải Nguyễn, Long Trần Kim, Cường Hà Phú, Huy Nguyễn Minh, Hưng Hoàng Công
{"title":"Dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng điện mặt trời mái nhà sử dụng mạng neuron nhân tạo","authors":"Phúc Khải Nguyễn, Long Trần Kim, Cường Hà Phú, Huy Nguyễn Minh, Hưng Hoàng Công","doi":"10.22144/ctu.jvn.2023.051","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng điện mặt trời mái nhà là công cụ thiết yếu trong quá trình vận hành hệ thống điện một cách hiệu quả. Bài báo này trình bày khảo sát về dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng của một hệ thống điện năng lượng mặt trời sử dụng các mạng neuron  nhân tạo. Dữ liệu được thu thập từ hệ thống giám sát với công suất điện và bức xạ mặt trời từ ngày 21/04/2022 đến 01/6/2022. Bốn mô hình mạng neuron  được sử dụng để dự báo điện năng gồm: mạng neuron  lan truyền thẳng nhiều lớp (MLFF), mô hình neuron tự hồi quy phi tuyến tính với đa biến ngoại sinh (NARX), mô hình neuron  bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) và mô hình kết hợp NARX-LSTM. Các phương pháp đề xuất để kiểm tra hiệu quả cho các bài toán dự báo 5 phút và 1 giờ. Kết quả cho thấy mô hình mạng neuron truyền thẳng nhiều lớp cho kết quả dự báo chính xác hơn so với các phương pháp khác trong cả 2 trường hợp tính toán.","PeriodicalId":9403,"journal":{"name":"Can Tho University Journal of Science","volume":"15 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Can Tho University Journal of Science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2023.051","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng điện mặt trời mái nhà là công cụ thiết yếu trong quá trình vận hành hệ thống điện một cách hiệu quả. Bài báo này trình bày khảo sát về dự báo ngắn hạn sản lượng điện năng của một hệ thống điện năng lượng mặt trời sử dụng các mạng neuron  nhân tạo. Dữ liệu được thu thập từ hệ thống giám sát với công suất điện và bức xạ mặt trời từ ngày 21/04/2022 đến 01/6/2022. Bốn mô hình mạng neuron  được sử dụng để dự báo điện năng gồm: mạng neuron  lan truyền thẳng nhiều lớp (MLFF), mô hình neuron tự hồi quy phi tuyến tính với đa biến ngoại sinh (NARX), mô hình neuron  bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) và mô hình kết hợp NARX-LSTM. Các phương pháp đề xuất để kiểm tra hiệu quả cho các bài toán dự báo 5 phút và 1 giờ. Kết quả cho thấy mô hình mạng neuron truyền thẳng nhiều lớp cho kết quả dự báo chính xác hơn so với các phương pháp khác trong cả 2 trường hợp tính toán.
太阳能屋顶预测短期发电量使用人工神经元网络
屋顶太阳能发电的短期预测是有效运行电力系统的关键工具。这篇文章介绍了使用人工神经元网络的太阳能发电系统的短期发电预测。从2022年4月21日到2022年6月1日,电力和太阳辐射监测系统收集的数据。用于电力预测的四个神经元网络模型包括:多层线性扩散网络(MLFF)、具有多外变的非线性自回归神经元模型(NARX)、短期记忆神经元模型(LSTM)和NARX-LSTM组合模型。对5分钟1小时预测问题的有效性进行测试的方法。结果表明,在这两种情况下,多层神经元网络模型的预测结果都比其他方法更准确。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信