Українською     Русский

Про институт

Аспирантура, докторантура

Поиск

Contact Us   SiteMap   Searsh  
Главная arrow Библиотека arrow Авторефераты arrow Крысанов Д.В. Методы и средства обнаружения закономерностей при исследовании прогнозов энергопотребл
Крысанов Д.В. Методы и средства обнаружения закономерностей при исследовании прогнозов энергопотребл Печать E-mail

Крысанов Д.В.

Методы и средства обнаружения закономерностей при исследовании прогнозов энергопотребления. - Рукопись.

 

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.14.01 – Энергетические системы и комплексы; 05.13.16 – Применение вычислительной техники и математических методов в научных исследованиях (энергетика). - Институт проблем энергосбережения АН Украины, г. Киев, 1990.

 

     При построении моделей прогнозирования динамических рядов процессов энергопотребления предложено использовать принцип рандомизации для повышения эффективности классических методов восстановления зависимостей по данным наблюдений. Отличие такого подхода от известных ранее состоит в применении специальных процедур, обеспечивающих с помощью ЭВМ имитацию случайных изменений условий проведения наблюдений, что позволяет получать несмещенные оценки параметров моделей энергопотребления, оценивать ошибки прогноза и характеристики устойчивости этих моделей.

 

     Для прогнозирования графиков электрической нагрузки разработан метод взвешенного выделения временного тренда, в котором, в отличие от ранее известных методов, для вычисления критерия адекватности функциональной зависимости аппроксимируемому динамическому ряду, применяется метод «складного ножа», что позволяет вычислять весовые коэффициенты функций, обеспечивающие при прогнозировании минимальную ошибку.

 

     Предложено в качестве критерия выбора переменных, включаемых в регрессионное уравнение энергопотребления, использовать оценку ошибки прогноза, вычисляемую методом перепроверки. Отличие такого подхода от традиционного состоит в том, что выбирается уравнение регрессии, более устойчивое к изменению исходных данных и обеспечивающее более прогнозные оценки, что позволяет повысить эффективность применения методов регрессионного анализа в задачах прогнозирования энергопотребления.

 

     Для оценивания неизвестных параметров эконометрических моделей энергопотребления предложено применять бутстреп-метод, который в отличие от применяемых ранее, не накладывает ограничений на вид закона распределения остатков и достаточно эффективно работает при условии недиагональности ковариационной матрицы возмущений. Применение этого метода позволяет более качественно определять параметры регрессионных моделей энергопотребления, построенных на основе динамических рядов.

 

     Проведенное на основе реальных данных сравнение традиционных методов обнаружения зависимостей и методов, основанных на принципе рандомизации, показало, что модели, построенные на основе последних, имеют меньшую ошибку прогнозирования и лучшую устойчивость к изменению входных данных.

 

     На основе методов рандомизации разработана система моделей прогнозирования уровней и режимов энергопотребления, а также программное обеспечение этих методов, вошедшие в состав комплексов средств решения задач развития ТЭК УССР, что позволило получить прогнозные оценки уровней и режимов энергопотребления по УССР на период до 2005 года, получить решения по оптимизации перспективной структуры угольной промышленности УССР, а также электроэнергетической системы УССР.