ISSN: 1859-1531
BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 16,077,654
MÔ HÌNH DỰ BÁO PHỤ TẢI NGẮN HẠN DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ DỮ LIỆU NHÓM
A SHORT-TERM LOAD FORECASTING MODEL BASED ON GROUP METHOD OF DATA HANDLING
 Tác giả: Lê Đình Dương*
Đăng tại: Vol. 17, No. 7, 2019; Trang: 1-4
Tóm tắt bằng tiếng Việt:
Dự báo phụ tải nói chung và dự báo phụ tải
ngắn hạn nói riêng đóng một vai trò rất quan trọng trong việc vận hành hiệu
quả và tin cậy hệ thống điện. Hiện nay, có nhiều phương pháp dự báo phụ tải đã
được đề xuất và mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng. Bài báo trình bày
phương pháp dự báo phụ tải ngắn hạn dựa trên kỹ thuật xử lý dữ liệu nhóm kết
hợp với các kỹ thuật tiền xử lý trong xác suất thống kê. Phương pháp đề xuất
cho kết quả có độ chính xác cao và linh hoạt do đó dễ sử dụng với các chuỗi số
liệu trong thực tế. Kết quả đạt được từ phương pháp đề xuất còn được so sánh
với các phương pháp phổ biến khác để chứng tỏ ưu điểm của phương pháp được đề
xuất.
Từ khóa: Dự báo phụ tải; ngắn hạn; phương pháp xử lý dữ liệu nhóm; mô hình chuỗi thời gian; tự hồi quy tích hợp trung bình trượt.
Abstract:
Load forecasting in general and short-term load
forecasting in particular plays a very important role in efficient and reliable
operation of power systems. Currently, there are many load forecasting methods
that have been proposed and each method has its own advantages and disadvantages.
This paper presents a short-term load forecasting method based on Group Method
of Data Handling (GMDH) combined with pre-processing techniques in probability
and statistics. The proposed method can give high accurate results and is very
flexible so it is easy to use with time series data in practice. The results
obtained from the proposed method are also compared with those obtained from
other popular methods to demonstrate the advantages of the proposed method.
Key words: Load forecasting; Short-term; Group Method of Data Handling; time series model; ARIMA.
Tài liệu tham khảo:
[1] G. E. P. Box and G. M. Jenkins, Time Series Analysis: Forecasting and Control, San Francisco, CA: Holden Day, 1976.
[2] Luis Hernández, Carlos Baladrón, Javier M. Aguiar, Lorena Calavia, Belén Carro, Antonio Sánchez-Esguevillas, Francisco Pérez, Ángel Fernández, Jaime Lloret, Artificial Neural Network for Short-Term Load Forecasting in Distribution Systems, Energies 2014, 7, 1576-1598.
[3] Papia Ray, Debani Prasad Mishra, Rajesh Kumar Lenka, Short term load forecasting by artificial neural network, International Conference on Next Generation Intelligent Systems (ICNGIS), 2016.
[4] Jinliang Zhang, Yi-Ming Wei, Dezhi Li, Zhongfu Tan, Jianhua Zhou, Short term electricity load forecasting using a hybrid model, Energy, vol. 158, pp. 774-781, 2018.
[5] A.G. Ivakhnenko, The group method of data handling in prediction problems, Soviet Automatic Control c/c of Avtomatika, vol.9, no.6, pp.21-30, 1976.
[6] J.A. Muller, A.G. Ivachnenko, F. Lemke, GMDH algorithms for complex systems modelling, Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, vol. 4, no. 4, pp. 275-316, 1998.
[7] Wei Liu, Zhenhai Dou, Weiguo Wang, Yueyu Liu, Hao Zou, Bo Zhang, Shoujun Hou, Short-Term Load Forecasting Based on Elastic Net Improved GMDH and Difference Degree Weighting Optimization, Appl. Sci., 8, 1603, 2018.
[8] D. A. Dickey, W. A. Fuller, Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Journal of the American Statistical Association, 74 (366), 427-431, 1979.
[9] D. Kwiatkowski, P. C. B. Phillips, P. Schmidt, Y. Shin, Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root, Journal of Econometrics, 54 (1-3), 159-178, 1992.
[10] Online: https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood_estimation
[11] Online: https://en.wikipedia.org/wiki/Ordinary_least_squares
[12] F. E. Grubbs, Procedures for Detecting Outlying Observations in Samples, Technometrics, Feb. 1969.
[13] P. J. Davis, Interpolation and approximation, Dover, New York, 1976.
[14] Cort J. Willmott, Kenji Matsuura, Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance, Climate Research, 30: 79–82, 2005.

BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 16,077,654