So sánh thuật toán tối ưu của mạng WAVENET trong bài toán dự báo phụ tải điện

Abstract

Dự báo phụ tải điện là một vấn đề quan trọng trong quản lý lưới điện nhỏ. Dự báo phụ tải chính xác là yêu cầu cấp thiết để quản lý điện hiệu quả cho lưới điện nhỏ. Bài báo này xem xét việc đánh giá hiệu quả của việc áp dụng các thuật toán tối ưu hóa khác nhau sử dụng mạng noron học sâu để giải quyết đó là mạng Wavenet. Các mô hình kết hợp các thuật toán tối ưu hóa với Wavenet được áp dụng cho dự báo phụ tải ngắn hạn. Để đánh giá độ chính xác của các mô hình dự báo, nghiên cứu này đã sử dụng các thuật toán tối ưu hóa (HHO, Adam, RMSprop, SGD, Adagrad) để tính toán mạng Wavenet. Để thực hiện tính toán cho mô hình, phương pháp thực hiện với tập dữ liệu phụ tải của mô hình lưới điện nhỏ thuộc lưới điện Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy mô hình HHO hoạt động tốt hơn mô hình dựa trên các thuật toán tối ưu hóa khác về lỗi bình phương trung bình gốc (RMSE) và lỗi tỷ lệ phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE).