Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/26643
Title: Моделирование энергопотока на конечном временном отрезке
Other Titles: Simulation of energy flow in a finite time interval
Authors: Пиротти, Евгений Леонидович
Олейник, Виталий Игоревич
Keywords: энергопоток; временной ряд; моделирование; тренд; случайный процесс; полиномиальная кривая; energy flow; time series modeling; trend; stochastic process; polynomial curve
Issue Date: 2016
Publisher: НТУ "ХПІ"
Citation: Пиротти Е. Л. Моделирование энергопотока на конечном временном отрезке / Е. Л. Пиротти, В. И. Олейник // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Сер. : Системний аналіз, управління та інформаційні технології. – Харків : НТУ "ХПІ", 2016. – № 37 (1209). – С. 13-16.
Abstract: Рассмотрена возможность использования случайного нестационарного процесса в качестве математической модели, позволяющей прогнозировать ежесуточное потребление электрической энергии на конкретном промежутке времени. Рассмотрено потребление электроэнергии в течение рабочих дней февраля. Как один из аспектов этого вопроса рассматривается задача повышения точности прогноза потребления электрической энергии. Для подтверждения правильности построенной модели, были найдены доверительные интервалы. Построенная модель случайного процесса является качественной аппроксимацией эмпирических данных.
The article describes the use of a random non-stationary process as a mathematical model to predict the consumption of electric energy, per diem at a particular period of time. In connection with the increase in industrial production and an increase in the number of electric vehicles of special interest acquires profile forecasting daily consumption on weekdays. Considered the power consumption during the working days of February. As one aspect of this issue we consider the problem of increasing the accuracy of the forecast electricity consumption. To simulate the resulting trend is enough to take a polynomial curve of the sixth degree. Trend parameters determined by least squares. To validate the model constructed confidence intervals were found for her. The constructed model of a random process is a qualitative approximation of empirical data.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/26643
Appears in Collections:Вісник № 37
Кафедра "Комп'ютерна математика і аналіз даних"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_KhPI_2016_37_Pirotti_Modelirovanie.pdf562,41 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.