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.

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.