Моделювання та розробка методів та засобів для управління енерговикористанням

Август 20, 2022

Главная
Разное
Моделювання та розробка методів та засобів для управління енерговикористанням

Содержание

3. ОГЛЯД ІСНУЮЧИХ МОДЕЛЕЙ ТА ЗАСОБІВ УПРАВЛІННЯ ЕНЕРГОВИКОРИСТАННЯМ. модель на основі стохастичного диференційного рівняння (СДР), яка дозволяє
5. Основними оцінювальними характеристиками якості прогнозної моделі є: 1. Середній процент помилки MPE (the mean percentage error):
6. ДОСЛІДЖЕННЯ ФАКТОРІВ, ЩО ВПЛИВАЮТЬ НА ЕНЕРГОВИКОРИСТАННЯ У ДВНЗ «КНУ» Об’єкт досліду - статистичні данні, тобто показники
7. СХЕМА ЕЛЕКТРОПОСТАЧАННЯ ГОЛОВНОГО КОРПУСУ ДВНЗ «КНУ»
8. Потужності в аудиторіях
9. Частина таблиці «Статистика споживання електроенергії першим корпусом ДВНЗ «КНУ» у відносних одиницях протягом дня»
10. Як бачимо, електроспоживання взимку більше по причині ранішого заходу сонця і ввімкнення освітлення в аудиторіях. Стрибки
11. Порівняння навантаження першого та другого поверхів корпусу
12. Можна побачити, що в деякі моменти навантаження на першому поверсі ненадовго збільшується у порівнянні з другим
13. В першу чергу основними засобами обробки статистичних даних є середнє значення, кореляція та дисперсія. Кореляція може
14. Дисперсія – це міра розсіювання, яка описує відхилення між значеннями даних та середньою величиною. Дисперсія є
15. Розроблення заходів по покращенню якості енерговикористання у ДВНЗ «КНУ»
17. Скачать презентацию

Слайд 2

Слайд 3

ОГЛЯД ІСНУЮЧИХ МОДЕЛЕЙ ТА ЗАСОБІВ УПРАВЛІННЯ ЕНЕРГОВИКОРИСТАННЯМ.
модель на основі стохастичного

диференційного рівняння (СДР), яка дозволяє спрогнозувати споживання електроенергії:

модель споживання енергії:

Слайд 4

Слайд 5

Основними оцінювальними характеристиками якості прогнозної моделі є:
1. Середній процент помилки MPE (the

mean percentage error):

де – фактичне значення споживання в i-тий момент часу;
– розрахункове значення споживання в i-тий момент часу;
n − число спостережень;
Коефіцієнт невідповідності Тейла:

Індекс Тейла показує степінь схожості часових рядів та Чим ближче до нуля, тим ближче ряди, що порівнюються.

Слайд 6

ДОСЛІДЖЕННЯ ФАКТОРІВ, ЩО ВПЛИВАЮТЬ НА ЕНЕРГОВИКОРИСТАННЯ У ДВНЗ «КНУ»
Об’єкт досліду -

статистичні данні, тобто показники потужності та струму, які споживаються ВУЗом протягом року, дня та по сезонам.
Першим кроком є визначення цих статистичних даних, для досліду обрано потужність та струм, які споживаються ДВНЗ «КНУ», так як просадок по напрузі не виявлено. Далі визначаються масиви випадкових чисел, максимальні та мінімальні показники, коефіцієнт кореляції.

Слайд 7

СХЕМА ЕЛЕКТРОПОСТАЧАННЯ ГОЛОВНОГО КОРПУСУ ДВНЗ «КНУ»

Слайд 8

Потужності в аудиторіях

Слайд 9

Частина таблиці «Статистика споживання електроенергії першим корпусом ДВНЗ «КНУ» у відносних

одиницях протягом дня»

Слайд 10

Як бачимо, електроспоживання взимку більше по причині ранішого заходу сонця і

ввімкнення освітлення в аудиторіях. Стрибки навантаження виникають із-за підключення потужних приладів для виконання лабораторних робіт (асинхронні двигуни, постійні двигуни, трансформатори і т.д.)

Слайд 11

Порівняння навантаження першого та другого поверхів корпусу

Слайд 12

Можна побачити, що в деякі моменти навантаження на першому поверсі ненадовго

збільшується у порівнянні з другим поверхом. Це пояснюється вмиканням потужних двигунів для виконання лабораторних робіт.

Слайд 13

В першу чергу основними засобами обробки статистичних даних є середнє значення,

кореляція та дисперсія.

Кореляція може бути позитивною та негативною (можлива також ситуація відсутності статистичного зв'язку — наприклад, для незалежних випадкових величин). Від'ємна кореляція — кореляція, при якій збільшення однієї змінної пов'язане зі зменшенням іншої, при цьому коефіцієнт кореляції від'ємний. Додатна кореляція — кореляція, при якій збільшення однієї змінної пов'язане зі збільшенням іншої, при цьому коефіцієнт кореляції додатній.

Слайд 14

Дисперсія – це міра розсіювання, яка описує відхилення між значеннями даних

та середньою величиною. Дисперсія є найбільш використовуваною мірою розсіювання у статистиці, яка розраховується шляхом сумування, зведеного у квадрат, відхилення від середньої величини. Формула для розрахунку дисперсії представлена нижче

Слайд 15