Đề tài nghiên cứu phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và xây dựng các mô hình dự báo nhu cầu tiêu thụ điện năng nhằm nâng cao độ chính xác trong dự báo và hỗ trợ quản lý năng lượng hiệu quả. Nghiên cứu khảo sát các phương pháp thống kê, học máy và học sâu, bao gồm SARIMA, Prophet, XGBoost và LSTM, kết hợp quy trình tiền xử lý dữ liệu, trích xuất đặc trưng, tối ưu tham số và đánh giá hiệu năng mô hình trên bộ dữ liệu tiêu thụ điện năng. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình hiện đại có khả năng dự báo chính xác xu hướng tiêu thụ điện, góp phần tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, giảm chi phí vận hành và hỗ trợ ra quyết định trong quản lý năng lượng. Nghiên cứu cũng đề xuất tiếp tục mở rộng nguồn dữ liệu và phát triển các mô hình dự báo tiên tiến nhằm đáp ứng yêu cầu quản lý năng lượng bền vững trong tương lai.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Dương Mạnh Cường
Người đóng góp:	GVHD: Nguyễn Mạnh Cường
Thông tin nhan đề:	Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và dự báo nhu cầu tiêu thụ điện năng
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	88tr.
Năm xuất bản:	2026