Здавалка
Главная | Обратная связь

Прогнозирование на основе модели авторегрессии



 

Модель авторегрессии AR: текущее значение стационарного процесса х,, t=l,..., п с нулевым средним значением выражается как конечная ли­нейная комбинация предыдущих значений процесса и белого шума W(t), т.е. последовательности некоррелированных и одинаково распреде­ленных случайных величин с нулевым средним и конечной дисперсией:

В данном случае, в модели AR любое последующее значение xt вклю­чает информацию, которая известна из прошлого, то есть предшествующие значения временного ряда, и информацию, приходящую из настоящего (белый шум). Чем меньше дисперсия белого шума, тем меньше новой ин­формации дает очередное наблюдение.

Модель скользящего среднего (МА) представляет стационарный про­цесс в виде линейной комбинации последовательных значений белого шу­ма:

Одним из эффективных методов моделирования нестационарных вре­менных рядов, имеющих выраженные гармонические составляющие, яв­ляются Фурье-модели, которые могут применяться для прогнозирования процессов.

Метод прогнозирования основан на Фурье-преобразовании из вре­менной области в частотную (спектральную) область (получение ампли­тудно-частотной и фазочастотиой характеристик) и обратно (восстановле­ние исходного временного ряда). Особенность данного Фурье- преобразования состоит в методике построения спектральной модели пу­тем исключения из спектра незначимых и шумовых составляющих и по­следующей адаптации такой модели к исходному временному ряду элек­тропотребления. Далее спектральная модель однозначно преобразуется во временную область, в результате чего получается искомая модель времен­ного ряда, отражающая основные гармонические составляющие. Эта мо­дель в последующем используется для прогнозирования. Степень адекват­ности модели оценивается обычными статистическими методами. При этом следует отметить, что в ряде случаев достаточно простая Фурье- модель может дать прогноз значительно лучше, чем широко популярная, алгоритмически неизмеримо более сложная ARIMA-модель (объем про­граммного кода ARIMA-процедуры сопоставим с совокупным кодом таких сложиейших процедур многомерной статистики, как кластерный, дискри- минантный, факторный анализ и многомерное шкалирование вместе взя­тые.)

Таким образом, рассмотренные модели являются многоцелевым инст­рументом исследования, а выбор той или иной модели определяется кон­кретными целями исследования и результатами анализа временного ряда.

 

Вопросы для самопроверки

1. Назовите основные модели прогнозирования электрических на­грузок.

2. Запишите формулу модели на основе МТР.

3. Назовите основные модели авторегрессии.

4. В чем заключается метод Фурье-преобразования.

 

ЛИТЕРАТУРА

 

1. Концепция энергосбережения в нефтяной отрасли в Тюмен­ской области-Тюмень: ОАО СибНИИЭНГ, 1998г.- 160с.

2. Сазыкин В.Г. Технические аспекты эксплуатации изношенного оборудования//Промышленная энергетика- 2000г. №1 - С.14-18.

3. Казьмин А.А., Кудряшов Р.А. Портативный регистратор гра­фика электропотребления для экспериментальных исследований. - В сб. «Опыт и проблемы проектирования обустройства нефтяных месторожде­ний Западной Сибири», Тюмень, 1981, с. 54-62.

4. Кудряшов Р.А., Новоселов Ю.Б, Фрайштетер В.П. Характери­стика электрических нагрузок и электроснабжения потребителей электро­энергии нефтяных месторождений// Гипротюменнефтегаз - 35 лет. Обуст­ройство нефтяных месторождений Западной Сибири. Сборник научных трудов. - Гипротюменнефтегаз, Тюмень, 1999. - с. 192-195.

5. Кудряшов Р.А, Новоселов Ю.Б., Фрайштетер В.П. Опыт иссле­довательской и методической работы по обоснованию уровней электропо­требления и электрических нагрузок нефтяных месторождений ОАО «Ги­протюменнефтегаз», Энергетика Тюменского региона, №4. 2002, с. 20-25.

6. Кудряшов Р.А. Расчет электрических нагрузок нефтепромы­словых объектов на стадии проектирования. - В сб. «Проектирование обу­стройства нефтяных месторождений Западной Сибири», Тюмень, 1980, вып. 48. С. 119-126.

7. Обоснование уровней электропотребления и электрических на­грузок при проектировании электроснабжения нефтяных месторождений / Кудряшов Р.А., Новоселов Ю.Б., Фрайштетер В.П., Евсеенко Д.В. Нефтя­ное хозяйство, №7, 2002, с. 39-41.

8. Кудряшов Р.А., Новоселов Ю.Б., Цехнов ATI. Электрические нагрузки технологических установок нефтяных промыслов Западной Си­бири. - М., ВНИИОЭНГ, 1982 (обзорная информация, серия «Машины и нефтяное оборудование»), 28 с.

9. Кудряшов Р.А. Методика определения расчетной электриче­ской нагрузки компрессорных станций газлифта на нефтяных месторожде­ниях Западной Сибири. - В сб. «Нефтепромысловое дело и транспорт неф­ти». М, ВНИИОЭНГ, 1985, с. 38-40.

10. Кудряшов Р.А., Фрайштетер В.П. Способ определения элек­трической нагрузки типовой промышленной установки// В сб. Применение достижений научно-технического прогресса при обустройстве нефтяных месторождений. - Тюмень, 1988. - с. 121-122.

11. РД 39-0147323-803-89-Р "Указания по расчету и регулирова­нию электрических нагрузок и потребления предприятий нефгяной про­мышленности", Главтюменнефтегаз, Гипротюменнефтегаз, 1989, 146 с.

12. Новоселов Ю.Б., Кудряшов Р.А., Казьмин А.А. Нормирование расхода электрической энергии по технологическим процессам добычи нефти. - М, ВНИИОЭНГ (обзорная информация, сер. «Машины и нефтя­ное оборудование»), 1984, 48 с.

13. Кудряшов Р.А., Новоселов Ю.Б., Фрайштетер В.П. Методы расчета удельного электропотребления в нефтедобыче. Энергетика Тю­менского региона, №1,2003, с. 10-15.

14. Нормативная база проектирования электроснабжения нефтя­ных месторождений /Кудряшов Р.А., Малкова З А., Новоселов Ю.Б., Фрайштетер В.П. / «Нефтяное хозяйство», вып. 3, 2004, с. 37-39.

15. Хронусов Г.С., Исрапилов Р.Б., Ручьев Н.В. Краткосрочное прогнозирование оплачиваемого максимума мощности и электропотребле­ния. - Изв. вузов. Горный журнал, 1983. №6, с.110-113.

16. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. прогнозирование количественных характеристик процессов. - М.: Советское радио, 1975. - 400 с.

 







©2015 arhivinfo.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.