SỬ DỤNG THUẬT TOÁN SVM ĐỂ PHÂN LOẠI PHỤ TẢI ĐIỆN

Tóm tắt

Với sự phát triển của công nghiệp 4.0, hầu hết tất cả mọi lĩnh vực trong đời sống nói chung đều áp dụng các thuật toán thông minh, hệ thống IoT, trí tuệ nhân tạo với mục đích để tăng sự hiệu quả, năng suất trong công việc quản lý, giám sát, tăng hiệu quả kinh tế. Với ngành điện hiện tại cũng chú trọng việc sử dụng và truyền tải điện năng một cách thông minh, một trong những sự thông minh đó là tự phân loại được các loại tải sử dụng hàng ngày của các khu vực khác nhau như nhà hàng, khách sạn, khu vực vui chơi giải trí,…bên cạnh việc phân loại tải sử dụng điện năng còn có thêm các thông tin khách hàng, thông tin người dùng, những nhà sản xuất và cung cấp điện năng có thể dựa vào sự phân loại tải những khu vực cụ thể để dự đoán được thói quen của người sử dụng dịch vụ, từ những dự đoán này nhà sản xuất có những phương án tối ưu hơn cho việc cân bằng pha phù hợp trong quá trình cung cấp điện năng cho từng khu vực. Trong bài báo này, tác giả trình bày kết quả thực hiện phân loại phụ tải dựa vào học sâu đối với các lưới điện, cụ thể là sử dụng phương pháp Support Vector Machine (SVM) để thực hiện việc phân loại phụ tải. Kết quả đạt được cao hơn các phương pháp phân loại truyền thống, tỷ lệ chính xác của phương pháp lớn hơn 0,93.