Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов, 2005

Гнатюк В.И. Закон оптимального построения техноценозов, 2005 – главная страница

Адрес монографии в сети – http://gnatukvi.narod.ru/ind.html

5.2. Построение статической модели электропотребления

5.2.1. Интервальное оценивание процесса

электропотребления объектами техноценоза

Подготовка и линеаризация данных. Определение доверительного интервала распределения. Выявление объектов с аномальным электропотреблением.

Одной из аналитических процедур рангового анализа является интервальное оценивание параметрического распределения (п. 4.1). Оно позволяет определить, какие из объектов техноценоза потребляют ресурсы аномально. Применительно к электропотреблению, если точка на ранговом распределении входит в доверительный интервал, то в пределах гауссового разброса параметров можно судить, что данный объект потребляет электроэнергию нормально. Если точка находится вне доверительного интервала, то это свидетельствует о нарушении нормального технологического процесса электропотребления [15,20].

Подготовка и линеаризация данных

Задаем начало отсчета и считываем исходные данные (r – вектор рангов объектов; Y – вектор электропотребления; n – количество объектов, «Time» – временной интервал):

Линеаризуем и логарифмируем вектора эмпирических данных «Y» и рангов «r». Создаем вектор единиц «р» и объединяем его с вектором «r»:

Считываем коэффициенты регрессии, вычисленные методом наименьших квадратов для Y, и получаем уравнение аппроксимационной кривой:

Определение доверительного интервала распределения

Вычислим остаточное среднее квадратическое отклонение и коэффициент Стьюдента [23,24]:

Рассчитаем ковариационную матрицу для линеаризованной статической модели:

С помощью подпрограммы извлечем диагональные элементы из квадратной матрицы:

Определим и покажем доверительные границы (рис. 5.12):

Рис. 5.12.

Доверительный интервал для линеаризованного

рангового параметрического распределения

техноценоза (фрагмент):

абсцисса – логарифм ранга объекта;

ордината – логарифм электропотребления (кВт·ч);

точки – эмпирические данные;

сплошные линии: аппроксимационная прямая,

верхняя и нижняя доверительные границы

Определим нелинейные границы переменного доверительного интервала (рис. 5.13):

Рис. 5.13.

Доверительный интервал для полного рангового

параметрического распределения в линейных осях:

абсцисса – ранг объекта;

ордината – электропотребление, кВт·ч;

точки – эмпирические данные;

сплошные линии: аппроксимационная кривая,

верхняя и нижняя доверительные границы

Выявление объектов с аномальным электропотреблением

Определим количество точек, находящихся выше и ниже доверительного интервала, а также попавших в него (рис. 5.14):

Рис. 5.14.

График, иллюстрирующий попадание точек

в доверительный интервал:

абсцисса – ранг объекта;

ордината – индикатор, который принимает значение

0, 1 или -1, если точка соответственно лежит:

внутри, выше или ниже доверительного интервала

Чтобы получить список очередности проведения энергоаудита, определим относительную величину отклонения точек от границ доверительного интервала, а затем проранжируем объекты по данному параметру [15]:

Используя приведенную ниже подпрограмму, определим номер объекта (столбца) в начальной базе данных по электропотреблению (созданная ранее в MS Excel матрица V – см. параграф 5.1). В итоге получаем список очередности аудита на объектах (в результирующем векторе указан их номер в исходной базе данных по электропотреблению):

При использовании материалов ссылки обязательны

E-mail: gnatukvi@mail.ru