Применение метода экспоненциального сглаживания для восстановления утерянных данных технического учета электроэнергии на промышленных предприятиях

• Veröffentlicht in: Електротехніка і електромеханіка
• Datum: 2014
• 1. Verfasser: Бедерак, Я.С.
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Інститут технічних проблем магнетизму НАН України 2014
• Schlagworte: Електричні станції, мережі і системи
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/148673
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Применение метода экспоненциального сглаживания для восстановления утерянных данных технического учета электроэнергии на промышленных предприятиях / Я.С. Бедерак // Електротехніка і електромеханіка. — 2014. — № 4. — С. 61–64. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.

В статье детально исследована проблема восстановления одиночных данных технического учета электроэнергии методом экспоненциального сглаживания. Проверена гипотеза об эффективности находить оптимальное значение постоянной сглаживания α в диапазоне 0 < α < 2. Установлены диапазоны изменения значений средней абсолютной процентной ошибки прогноза в зависимости от значений коэффициента вариации временного ряда для конкретных процессов электропотребления с различным разбросом данных. У статті детально досліджена проблема відновлення одиночних даних технічного обліку електроенергії методом експоненційного згладжування. Перевірена гіпотеза про ефективність знаходження оптимального значення постійної згладжування α в діапазоні 0 < α < 2. Встановлено діапазони зміни значень середньої абсолютної відсоткової помилки прогнозу залежно від значень коефіцієнта варіації часового ряду для конкретних процесів електроспоживання з різним розкидом даних. The paper studies in detail a problem of restoring single data of electric power technical record-keeping systems by means of exponential smoothing. A hypothesis of efficient finding the optimal value of smoothing constant α in the range of 0 < α < 2 is tested. Variation ranges for the mean absolute percentage error of the forecast are specified versus values of the time series variation coefficient for specific electricity consumption processes with different data spread.