fbpx

SỬ DỤNG MEC-TLL TRONG DỰ BÁO TIÊU THỤ ĐIỆN NĂNG

Dự báo tiêu thụ điện năng là một vấn đề thú vị, thách thức và quan trọng trong quản lý năng lượng và nâng cao hiệu quả sử dụng của thiết bị. Các phương pháp tiếp cận hiện tại là các mô hình dự báo có khả năng dự đoán cho một hồ sơ tiêu thụ điện năng cụ thể, tức là một chuỗi thời gian của toàn bộ tòa nhà hoặc một hộ gia đình riêng lẻ trong tòa nhà thông minh. Trên thực tế, có rất nhiều hồ sơ trong mỗi tòa nhà thông minh, dẫn đến tốn kém thời gian và tài nguyên hệ thống. 

Với lý do này, nhóm tác giả đến từ trường Đại học Tôn Đức Thắng, Đại học Duy Tân, trường Đại học Khoa học Tự nhiên ĐHQG TPHCM, Đại học Hàn Quốc và Đại học Sejeong đã thực hiện một nghiên cứu phát triển một khung lý thuyết cho việc dự báo mức tiêu thụ nhiều điện năng được gọi là MEC-TLL. Nhóm tác giả đã công bố kết quả nghiên cứu của mình trên tạp chí Sensors, với tiêu đề “Multiple Electric Energy Consumption Forecasting Using a Cluster-Based Strategy for Transfer Learning in Smart Building ”. Sensors là một tạp chí truy cập mở thuộc nhà xuất bản MDPI, có CiteScore = 5.0 và 2019 JIF = 3.275. 

Kết quả thử nghiệm chỉ ra rằng phương pháp tiếp cận được đề xuất của nhóm tác giả có khả năng tiết kiệm chi phí trong khi vẫn đạt được hiệu suất vượt trội. Do đó, cách tiếp cận đề xuất có thể được áp dụng hiệu quả để quản lý năng lượng thông minh trong các tòa nhà thông minh. Quý vị quan tâm có thể tìm đọc bản toàn văn được truy cập miễn phí tại: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/9/2668

Tài liệu tham khảo

Le, T., Vo, M. T., Kieu, T., Hwang, E., Rho, S., & Baik, S. W. (2020). Multiple Electric Energy Consumption Forecasting Using a Cluster-Based Strategy for Transfer Learning in Smart Building. Sensors, 20(9), 2668.

Đăng ký Nhận bản tin

error: Content is protected !!