Thứ năm, 16/04/2026 | 10:20
IMPROVEMENT OF SHORT-TERM ELECTRIC LOAD FORECAST Abstract: In this paper, the author has proposed a two-step power demand forecasting algorithm. In the first step, the algorithm with the best accuracy among the selected supervised learning prediction algorithms is selected. In the second step, the authors propose a method to calculate an offset to add to the forecast value with the desire to reduce the negative deviation and improve the accuracy of the method. The testing has showed the effectiveness of the improvement proposals. Keywords: Electric load forecasting, fuzzy time series, arima model, neural network, formula for calculating compensation value |
Sự ra đời của Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị đã đánh dấu bước ngoặt quan trọng trong tư duy và định hướng phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số. Không chỉ mang ý nghĩa chiến lược ở tầm quốc gia, nghị quyết còn mở ra “thời cơ vàng” để các địa phương tận dụng tiềm năng, bứt phá mạnh mẽ, nâng cao năng lực cạnh tranh và hướng tới phát triển bền vững trong bối cảnh kinh tế số và cách mạng công nghiệp 4.0.
16/04/2026
Sự ra đời của Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị đã đánh dấu bước ngoặt quan trọng trong tư duy và định hướng phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số. Không chỉ mang ý nghĩa chiến lược ở tầm quốc gia, nghị quyết còn mở ra “thời cơ vàng” để các địa phương tận dụng tiềm năng, bứt phá mạnh mẽ, nâng cao năng lực cạnh tranh và hướng tới phát triển bền vững trong bối cảnh kinh tế số và cách mạng công nghiệp 4.0.
16/04/2026
