Nghiên cứu hệ thống thu thập dữ liệu và giám sát tiêu thụ điện ứng dụng Deep Learning

Abstract

Đề tài “Nghiên cứu hệ thống thu thập dữ liệu và giám sát tiêu thụ điện bằng Deep Learning” sẽ tập trung xây dựng ba mô hình dự báo của thuật toán học sâu để dự báo chỉ số tiêu thụ điện của khu vực dân cư ở Đà Nẵng. Ba mô hình đó là Neural Hierarchical Interpolation for Time Series (N-HiTs), Long Short Term Memory (LSTM), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Kết quả mô hình được đánh giá thông qua hàm Căn bậc hai sai số bình phương trung bình (Root Mean Squared Error -RMSE) và hàm Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Percentage Error – MAPE). Kết quả đề tài cho thấy rằng mô hình N-HiTs cho kết quả tốt nhất trong ba mô hình. Và việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo chỉ số điện và dự báo bất thường trong tiêu thụ điện năng là hoàn toàn khả thi.