Применение регрессионных методов прогнозирования детерминированных временных рядов на примере графика нагрузки. Требования потребителей и возможности их обеспечения в ЭЭС, а также случайные факторы потребления электроэнергии на электронном уровне.
При низкой оригинальности работы "Регрессионные методы прогнозирования графика нагрузки электрооборудования", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
РЕГРЕССИОННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГРАФИКА НАГРУЗКИ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯВ статье рассматривается применение регрессионных методов прогнозирования детерминированных временных рядов на примере графика нагрузки. Потребление электроэнергии происходит на электронном уровне, складировать электроэнергию в промышленных масштабах нельзя, потребление зависит от множества случайных факторов. Основными элементами прогноза электрических нагрузок потребителей энергии являются следующее: графики активных и реактивных нагрузок для различных временных циклов: суточных, сезонных, годовых; потребление электроэнергии за определенные периоды в функции времени; основные характеристики графиков нагрузок за заданные периоды времени в перспективе. Модели данного типа обладают достаточно высокой степенью адекватности для решения многих задач прогнозирования процессов в электроэнергетике и не только. При применении статистических методов можно выделить следующие этапы процесса прогнозирования: формирование выборки статистической информации из массива данных, приведение данных к однородным свойствам, группировка данных по структурным свойствам процесса, изучение динамики процесса, выбор периода ретроспекции, сглаживание информации, ввод дополнительной информации для повышения достоверности модели [1, 2].
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
