Эта публикация цитируется в
1 статье
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Разработка и сравнительный анализ математических моделей функционирования
региональной энергосистемы Самарской области
В. Е. Зотеев,
Л. А. Сагитова,
А. А. Гаврилова Самарский государственный технический университет, г. Самара, 443100, Россия
Аннотация:
Системные исследования деятельности региональной энергосистемы с целью
повышения эффективности управления энергетическим комплексом с учетом вклада
используемых ресурсов принципиально невозможны без совершенствования
математических моделей и методов их идентификации на основе статистических
данных.
В статье приводятся результаты анализа известного математического описания
функционирования региональной энергосистемы, на основе которого отмечаются
существенные недостатки, негативно влияющие как на достоверность оценок
основных показателей эффективности энергетического комплекса, так и на
точность прогноза, сделанного на основе построенной модели.
В работе рассматриваются и систематизируются по трем основным группам как
различные трехфакторные регрессионные модели, так и
ковариационно-стационарные модели временных рядов на основе линейной и
нелинейной регрессии. Описаны алгоритмы численных методов
среднеквадратического оценивания параметров этих моделей на основе
результатов наблюдений.
Приведены результаты математического моделирования динамики выпуска
продукции энергосистемы на основе статистических данных, публикуемых в
ежегодной отчетности региональных министерств и энергетических компаний.
Проведен статистический анализ полученных результатов. Сравнительный анализ
разработанных математических моделей на основе оценки погрешности прогноза
позволил выбрать из рассматриваемой совокупности моделей наиболее
эффективную математическую модель с минимальной ошибкой прогноза на период
времени от одного года до пяти лет.
Ключевые слова:
региональная энергосистема, мультипликативно-степенная производственная функция, факторная эластичность, ковариационно-стационарные модели временных рядов, авторегрессионные модели, статистический анализ
УДК:
519.862.53
MSC: 91B84,
91B82 Получение: 10 марта 2024 г.Исправление: 16 сентября 2024 г.Принятие: 27 сентября 2024 г.Публикация онлайн: 5 ноября 2024 г.
DOI:
10.14498/vsgtu2091