СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ПЕРІОДИЧНОЇ АВТОРЕГРЕСІЇ З ВИПАДКОВИМИ КОЕФІЦІЄНТАМИ В ЗАДАЧАХ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ
А conditional linear random process (CLRP) has been defined as the stochastic integral of a random function with respect to a process with independent increments. When the process with independent increments is Poisson then CLRP represents the signal as a sum of a large amount of stochastically depe...
Gespeichert in:
| Datum: | 2019 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут електродинаміки НАН України, Київ
2019
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/524 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Technical Electrodynamics |
Institution
Technical Electrodynamics| id |
oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-524 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:ojs2.ted.new-point.com.ua:article-5242022-12-01T11:34:07Z STATISTICAL ANALYSIS OF RANDOM COEFFICIENT PERIODIC AUTOREGRESSION AND ITS APPLICATION FOR SHORT-TERM ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ПЕРІОДИЧНОЇ АВТОРЕГРЕСІЇ З ВИПАДКОВИМИ КОЕФІЦІЄНТАМИ В ЗАДАЧАХ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ Фриз, М.Є. Щербак, Л.М. mathematical model conditional linear random process period random coefficient autoregression parameter estimation computer simulation forecasting electricity consumption математична модель умовний лінійний випадковий процес період авторегресія з випадковими коефіцієнтами оцінювання параметрів імітаційна модель прогнозування електроспоживання А conditional linear random process (CLRP) has been defined as the stochastic integral of a random function with respect to a process with independent increments. When the process with independent increments is Poisson then CLRP represents the signal as a sum of a large amount of stochastically dependent impulses whose times of occurrence arethe times of a Poisson process. For example, the electricity loads of the electrical power systems, also the processes of gas and water consumption, electrophysiological signals et al. can be modelled using CLRP. Moreover, the stochastic periodicity of the signals can be taken into account. A random coefficient autoregressive model has been shown to be a member of the class of discrete-time CLRP and suitable for estimation purposes. The main goal of the paper is to develop the procedure for the parameter estimation of random coefficient periodic autoregressive (RCPAR) model. The model has periodic parameters and consequently periodic probability distribution. The estimations have been obtained as a result of applying the least squares method to the set of L (where L is a period) stationary and jointly stationary subsequences of RCPAR model. The simulation results have been presented which confirm the consistency of the developed estimations, that is, the precision of the estimates increases with the increase in the sample size. The results of short-term electricity consumption forecasting of the enterprise (which belongs to the class of small and medium-sized) have been presented and analyzed using RCPAR model. References 16, tables 2, figures 4. Охарактеризовано властивості та застосування періодичних умовних лінійних випадкових процесів (УЛВП) у задачах математичного моделювання, аналізу та оперативного прогнозування електроспоживання. Обгрунтовано можливість здійснення статистичного аналізу УЛВП з дискретним часом із використанням моделі авторегресії з випадковими коефіцієнтами. Така модель є частинним випадком УЛВП. Запропоновано методоцінювання параметрів послідовності періодичної авторегресії з випадковими коефіцієнтами, суть якого полягає у представленні досліджуваної послідовності у вигляді сукупності L (де L – період) стаціонарних і стаціонарно зв’язаних підпослідовностей та застосуванні до кожної з них двоетапного методу найменших квадратів для знаходження відповідних оцінок. Наведено результати комп’ютерного імітаційного моделювання, що підтверджують слушність запропонованих статистичних оцінок. Розглянуто приклад здійснення оперативного прогнозування електроспоживання організації, що належить до класу малих та середніх підприємств, з використанням моделі періодичної авторегресії з випадковими коефіцієнтами. Бібл. 16, рис. 4, табл. 2. Інститут електродинаміки НАН України, Київ 2019-02-28 Article Article application/pdf https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/524 10.15407/techned2019.02.038 Tekhnichna Elektrodynamika; No. 2 (2019): TEKHNICHNA ELEKTRODYNAMIKA; 038 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; № 2 (2019): ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА; 038 2218-1903 1607-7970 10.15407/techned2019.02 uk https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/524/402 Авторське право (c) 2022 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| institution |
Technical Electrodynamics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2022-12-01T11:34:07Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
математична модель умовний лінійний випадковий процес період авторегресія з випадковими коефіцієнтами оцінювання параметрів імітаційна модель прогнозування електроспоживання |
| spellingShingle |
математична модель умовний лінійний випадковий процес період авторегресія з випадковими коефіцієнтами оцінювання параметрів імітаційна модель прогнозування електроспоживання Фриз, М.Є. Щербак, Л.М. СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ПЕРІОДИЧНОЇ АВТОРЕГРЕСІЇ З ВИПАДКОВИМИ КОЕФІЦІЄНТАМИ В ЗАДАЧАХ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ |
| topic_facet |
mathematical model conditional linear random process period random coefficient autoregression parameter estimation computer simulation forecasting electricity consumption математична модель умовний лінійний випадковий процес період авторегресія з випадковими коефіцієнтами оцінювання параметрів імітаційна модель прогнозування електроспоживання |
| format |
Article |
| author |
Фриз, М.Є. Щербак, Л.М. |
| author_facet |
Фриз, М.Є. Щербак, Л.М. |
| author_sort |
Фриз, М.Є. |
| title |
СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ПЕРІОДИЧНОЇ АВТОРЕГРЕСІЇ З ВИПАДКОВИМИ КОЕФІЦІЄНТАМИ В ЗАДАЧАХ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ |
| title_short |
СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ПЕРІОДИЧНОЇ АВТОРЕГРЕСІЇ З ВИПАДКОВИМИ КОЕФІЦІЄНТАМИ В ЗАДАЧАХ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ |
| title_full |
СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ПЕРІОДИЧНОЇ АВТОРЕГРЕСІЇ З ВИПАДКОВИМИ КОЕФІЦІЄНТАМИ В ЗАДАЧАХ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ |
| title_fullStr |
СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ПЕРІОДИЧНОЇ АВТОРЕГРЕСІЇ З ВИПАДКОВИМИ КОЕФІЦІЄНТАМИ В ЗАДАЧАХ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ |
| title_full_unstemmed |
СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ПЕРІОДИЧНОЇ АВТОРЕГРЕСІЇ З ВИПАДКОВИМИ КОЕФІЦІЄНТАМИ В ЗАДАЧАХ ОПЕРАТИВНОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРОСПОЖИВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ |
| title_sort |
статистичний аналіз періодичної авторегресії з випадковими коефіцієнтами в задачах оперативного прогнозування електроспоживання підприємств |
| title_alt |
STATISTICAL ANALYSIS OF RANDOM COEFFICIENT PERIODIC AUTOREGRESSION AND ITS APPLICATION FOR SHORT-TERM ELECTRICITY CONSUMPTION FORECASTING |
| description |
А conditional linear random process (CLRP) has been defined as the stochastic integral of a random function with respect to a process with independent increments. When the process with independent increments is Poisson then CLRP represents the signal as a sum of a large amount of stochastically dependent impulses whose times of occurrence arethe times of a Poisson process. For example, the electricity loads of the electrical power systems, also the processes of gas and water consumption, electrophysiological signals et al. can be modelled using CLRP. Moreover, the stochastic periodicity of the signals can be taken into account. A random coefficient autoregressive model has been shown to be a member of the class of discrete-time CLRP and suitable for estimation purposes. The main goal of the paper is to develop the procedure for the parameter estimation of random coefficient periodic autoregressive (RCPAR) model. The model has periodic parameters and consequently periodic probability distribution. The estimations have been obtained as a result of applying the least squares method to the set of L (where L is a period) stationary and jointly stationary subsequences of RCPAR model. The simulation results have been presented which confirm the consistency of the developed estimations, that is, the precision of the estimates increases with the increase in the sample size. The results of short-term electricity consumption forecasting of the enterprise (which belongs to the class of small and medium-sized) have been presented and analyzed using RCPAR model. References 16, tables 2, figures 4. |
| publisher |
Інститут електродинаміки НАН України, Київ |
| publishDate |
2019 |
| url |
https://techned.org.ua/index.php/techned/article/view/524 |
| work_keys_str_mv |
AT frizmê statisticalanalysisofrandomcoefficientperiodicautoregressionanditsapplicationforshorttermelectricityconsumptionforecasting AT ŝerbaklm statisticalanalysisofrandomcoefficientperiodicautoregressionanditsapplicationforshorttermelectricityconsumptionforecasting AT frizmê statističnijanalízperíodičnoíavtoregresíízvipadkovimikoefícíêntamivzadačahoperativnogoprognozuvannâelektrospoživannâpídpriêmstv AT ŝerbaklm statističnijanalízperíodičnoíavtoregresíízvipadkovimikoefícíêntamivzadačahoperativnogoprognozuvannâelektrospoživannâpídpriêmstv |
| first_indexed |
2025-09-24T17:38:15Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:38:15Z |
| _version_ |
1844167831447404544 |