Модели анализа и прогнозирования спроса на электроэнергию : На примере предприятий электроснабжения

Модели анализа и прогнозирования спроса на электроэнергию : На примере предприятий электроснабжения

Автор: Сербиновская, Алла Александровна

Шифр специальности: 08.00.13

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2005

Место защиты: Новочеркасск

Количество страниц: 259 с. ил.

Артикул: 2851759

Автор: Сербиновская, Алла Александровна

Стоимость: 250 руб.

Модели анализа и прогнозирования спроса на электроэнергию : На примере предприятий электроснабжения  Модели анализа и прогнозирования спроса на электроэнергию : На примере предприятий электроснабжения 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ТЕОРИИ, МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЮ.
1.1 Состояние теории моделирования и прогнозирования временных рядов спроса на электроэнергию.
1.2 Анализ опыта и специфики объекта исследования.
1.3 Проблемы анализа и прогнозирования и пути их решения
2 МОДЕЛИ И ПРОЦЕДУРА АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЮ.
2.1 Классификация временных рядов спроса на электроэнергию
2.2 Модель анализа и прогнозирования спроса на электроэнергию
2.3 Разработка системы анализа и прогнозирования
3 ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТА ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ И ПРОЦЕДУР.
3.1 Алгоритмический базис системы анализа и прогноза временных рядов АСПрогноз..
3.2 Исследование точности и возможностей системы АСПрогноз.
3.3 Эффективность применения системы АСПрогноз в решении задач анализа и прогнозирования спроса на электроэнергию.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Второй вид методов использует специальный аппарат анализа количественной и качественной информации, содержащейся в научнотехнической информации, для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники. Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа. В первом случае используются специальные процедуры формирования вопросов, организации получения на них ответов, обработки полученных ответов и формирования окончательного результата. Во втором основным аппаратом исследования является целенаправленный анализ объекта прогнозирования со стороны эксперта или коллектива экспертов, которые сами ставят и решают вопросы, ведущие к поставленной цели. Экспертные оценки с обратной связью в своем аппарате имеют три вида методов экспертный опрос генерацию идей игровое моделирование. Первый вид характеризуется процедурами регламентированного неконтактного опроса экспертов перемежающимися обратными связями в рассмотренном выше смысле. Он характеризуется отсутствием вопросов и ответов и направлен на взаимное стимулирование творческой деятельности экспертов. Третий вид использует аппарат теории игр и ее прикладных разделов. Как правило, реализуется на сочетании динамического взаимодействия коллективов экспертов и вычислительной машины, имитирующих объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях. Четвертый уровень классификации подразделяет виды методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из которых указать один общий для всего уровня в целомневозможно. Широкое применение стохастических моделей в задачах моделирования спроса на электроэнергию объясняется наибольшей степенью их адекватности по сравнению с другими типами моделей для целого ряда задач теории и практики изучения его динамики. Наиболее общей и изученной математической моделью спроса на электроэнергию является модель случайного процесса Колмогоров, Бартлетт, Андерсон, Свешников, . Случайные процессы представляют собой семейство случайных функций И, зависящих от одного параметра, которым в большинстве случаев является время. Современная методика статистического анализа случайных процессов построена на постулате непрерывности динамической траектории. В центре внимания находятся общие закономерности, скрытые в эмпирических данных и отражающие внутреннюю структуру явления. Трендом или тенденцией является неслучайная медленно меняющаяся составляющая временного ряда, на которую могут накладываться случайные колебания. Временной ряд представляется аддитивной моделью и описывается формулой 1. 1. В процессе математического моделирования экономических явлений и объектов часто возникает необходимость оценки как существующих тенденций, так и колебательных процессов. Причинами колебаний являются особенности товарного предложения, покупательского спроса, изменения затрат в зависимости от изменения климатических условий в разные временные промежутки рассматриваемого периода и т. Практическое значение изучения сезонных колебаний состоит в том, что получаемые при анализе рядов внутригодовой динамики количественные характеристики отображают специфику развития изучаемых явлений по месяцам кварталам годового цикла . Учет сезонных колебаний приводит к снижению ошибки при расчете теоретических значений показателей деятельности организации и при их прогнозировании. Использование более точных величин позволит приблизить разрабатываемую модель экономического объекта к действительности . Первые методы исследования сезонности метод простых средних, метод Персона, способ относительных чисел и др. В последующие годы получили развитие итеративные методы фильтрации компонент временных рядов например, методы Четверикова, Ферстера, ШискинаЕйзенпресса и т. Многие из этих подходов уже отказывались от предпосылки о неизменности сезонной волны, делая процесс более гибким. Однако, опираясь на процедуры скользящих средних, эти методы приводят к потере части информации на концах временных рядов.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.212, запросов: 128