Курсовой проект (работа) по Моделям оптимизации и развития энергосистем — различия между версиями
Windsl (обсуждение | вклад) м (→Индивидуальные варианты заданий) |
Windsl (обсуждение | вклад) (→Индивидуальные варианты заданий) |
||
Строка 62: | Строка 62: | ||
# <math>O</math> - значение освещённости в баллах, от 0 до 10. | # <math>O</math> - значение освещённости в баллах, от 0 до 10. | ||
# <math>t</math> - значение средней температуры в градусах Цельсия. | # <math>t</math> - значение средней температуры в градусах Цельсия. | ||
+ | |||
+ | Последние 3 значения фактических данных использовать только для оценки и проверки прогноза. При разработке моделей использовать только N-3 отсчётов данных. | ||
Варианты заданий принимать согласно номеру по журналу. Номер уточнить у старосты группы. | Варианты заданий принимать согласно номеру по журналу. Номер уточнить у старосты группы. |
Текущая версия на 12:31, 11 ноября 2023
Цель работы — Выполнить прогноз максимума электропотрбления энергосистемы.
Все проекты по модулю обязательно должны быть загружены студентами в портфолио (в личном кабинете) до защиты.
Содержание
Задание
- Выполнить прогноз максимума электропотребления на 3 периода.
- Разработать две группы моделей: авторегрессионные модели и регрессионные модели.
- В каждой группе необходимо рассмотреть не менее 2 моделей.
- Выбрать наиболее удачную модель для выполнения результирующего прогноза.
Содержание работы
Необходимо составить две группы моделей:
- регрессионные модели;
- авторегерссионные модели.
По результатам расчётов необходимо сделать выбрать наиболее оптимальную модель прогнозирования и обосновать выбор. Для выполнения расчётов рекомендуется использовать программный код, разработанный в рамках лабораторных работ.
В качестве моделей рассматривать только линейные модели вида:
- [math]\displaystyle P = \sum\limits_{i=1}^N a_i \cdot x_i [/math],
- [math]P[/math] - модельное значение максимума электропотребления;
- [math]N[/math] - число влияющих факторов, принятых к рассмотрению;
- [math]a_i[/math] - параметр модели;
- [math]x_i[/math] - значение влияющего фактора.
Этапы работы
- Выполнить анализ временной зависимости электропотребления для выдвижения гипотезы о виде модели графическим методом: построить точечный график зависимости мощности от напряжения.
- Для каждой группы моделей необходимо выполнить:
- Выдвинуть гипотезу о виде модели на основе предварительного анализа характера изменения наблюдений во времени. В первую очередь, рекомендуется подбирать модели следующего вида: для случая регрессионной модели – в виде алгебраического многочлена первого-третьего порядков, а для случая авторегрессионной модели – рассмотреть от 2 до 5 слагаемых в модели.
- Рассчитать коэффициенты линейной корреляции между всеми влияющими факторами и прогнозируемым параметром.
- Составить план-матрицу влияющих факторов регрессионной модели.
- Оценить точечные и интервальные параметры регрессионной модели.
- Оценить наличие авторегрессии по критерию Дарбина-Ватсона (DW критерий).
- Проверить статистическую состоятельность выбранной модели применением критерия Фишера (F-тест).
- Рассчитать точечную оценку значения прогнозируемого параметра на заданный интервал упреждения.
- Оценить доверительные интервалы для каждого полученного прогнозного значения параметра.
- Представить полученные оценки значения прогнозируемого параметра и доверительные интервалы в графическом виде. На этом же графике показать точками ретроспективные значения.
- Оценить среднюю погрешность модели по ретроспективным данным.
- Выбрать наилучшую модель для прогнозирования из всех рассмотренных.
Срок сдачи
Работу необходимо сдать до конца семестра.
Требование к оформлению
- Исходные данные, полученный тренд и доверительные интревалы прогнозов представить в графическом виде.
- Пояснительную записку с расчётами оформить в соответствии с правилами оформления курсовых и дипломных работ средствами MS Word или LaTex.
- Выполненные работы сдавать на проверку подшитыми в папку со скоросшивателем. Первая страница — титульный лист (с подписью автора работы). Вторая страница — индивидуальный вариант задания.
Индивидуальные варианты заданий
В качестве исходных данных заданы массивы данных упорядоченных по времени:
- [math]P[/math] - максимум электропотребления. Положительное значение соответсвует максимальному потреблению, а отрицательное - генерации.
- [math]O[/math] - значение освещённости в баллах, от 0 до 10.
- [math]t[/math] - значение средней температуры в градусах Цельсия.
Последние 3 значения фактических данных использовать только для оценки и проверки прогноза. При разработке моделей использовать только N-3 отсчётов данных.
Варианты заданий принимать согласно номеру по журналу. Номер уточнить у старосты группы.
Файлы с индивидуальными вариантами заданий:
Шаблоны и бланки
Бланки задания:
Титульный лист: