ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ОБЪЕКТОВ ГЕНЕРАЦИИ ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.19202033Ключевые слова:
котельная, потребление газа, температура, линейная регрессия, зависимая и независимая переменная, уравнение регрессииЛицензия
Аннотация
В работе рассматриваются возможности использования методов регрессионного анализа для оценки эффективности работы объектов генерации тепловой энергии. На основе фактических данных о потреблении природного газа, а также фактических погодных данных были построены модели зависимости потребления топлива от погодных условий для трёх отопительных котельных. На основе разработанных моделей был проведен анализ общей эффективности работы котельных. Также сделаны выводы о применимости моделей для прогнозирования потребления топливных ресурсов.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Гужов, С. В. Составление прогнозного топливно–энергетического баланса котельной в условиях недостаточности данных / С. В. Гужов, Е. Г. Гашо, В. А. Шепель // Энергетические системы. – 2019. – № 1. – С. 33–39.
2. Гашо, Е. Г. О прогнозировании трендов изменения удельных смешанных нагрузок электропотребителей микрорайонов и городов в условиях недостаточности данных / Е. Г. Гашо, С. В. Гужов, А. А. Кролин // Энергетические системы: III Междунар. науч.–техн. конф.: сб. трудов. – 2018. – С. 87–94
3. Максимюк, Е. В. Прогнозирования зависимых контролируемых параметров работы источников теплоснабжения / Е. В. Максимюк // Современные проблемы науки и образования. —2014. — № 6 (приложение «Технические науки»). – С. 22.
4. Максимюк, Е. В. Применение регрессионного анализа для выявления степени влияния отдельных узлов оборудования на эффективность работы котельных / Е. В. Максимюк, B. C. Микшина // Вестник кибернетики. – 2014. – №4(16) – С.12–21.
5. Максимюк, Е. В. Математическое моделирование для поддержки принятия решений в области обеспечения энергетической эффективности / Е. В. Максимюк, B. C. Микшина // Качество. Инновации. Образование. – 2014. – № 8. – С. 54–63.
6. Baseline Energy Use Modeling and Characterization in Tertiary Buildings Using an Interpretable Bayesian Linear Regression Methodology / B. Grillone, G. Mor, S. Danov [et al.] // Energies. – 2021. – V. 14. – №17. – P. 556. – DOI 10.3390/en14175556.
7. Вуколов, Э. А. Регрессионный анализ. Методические указания по курсу «Статистика» / Э. А. Вуколов. – М.: МИЭТ, 2000. – 52 с.
8. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ: В 2–х ч./ Н. Дрейпер, Г. Смит. – М.: Финансы и статистика, 1986 г. – 367 с.
9. Себер, Дж. Линейный регрессионный анализ / Дж. Себер. – М.: Мир, 1980 г. – 456 с.
10. Рао, С. Р. Линейные статистические методы и их применения / С. Р. Рао. – Наука, 1968 г. – 548 с.
REFERENCES LIST
1. Guzhov, S. V. Sostavlenie prognoznogo toplivno–energeticheskogo balansa kotelnoi v usloviiakh nedostatochnosti dannykh / S. V. Guzhov, E. G. Gasho, V. A. Shepel // Energeticheskie sistemy. – 2019. – № 1. – S. 33–39.
2. Gasho, E. G. O prognozirovanii trendov izmeneniia udelnykh smeshannykh nagruzok elektropotrebitelei mikroraionov i gorodov v usloviiakh nedostatochnosti dannykh / E. G. Gasho, S. V. Guzhov, A. A. Krolin // Energeticheskie sistemy: III Mezhdunar. nauch.–tekhn. konf.: sb. trudov. – 2018. – S. 87–94
3. Maksimiuk, E. V. Prognozirovaniia zavisimykh kontroliruemykh parametrov raboty istochnikov teplosnabzheniia / E. V. Maksimiuk // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniia. —2014. — № 6 (prilozhenie «Tekhnicheskie nauki»). – S. 22.
4. Maksimiuk, E. V. Primenenie regressionnogo analiza dlia vyiavleniia stepeni vliianiia otdelnykh uzlov oborudovaniia na effektivnost raboty kotelnykh / E. V. Maksimiuk, B. C. Mikshina // Vestnik kibernetiki. – 2014. – №4(16) – S.12–21.
5. Maksimiuk, E. V. Matematicheskoe modelirovanie dlia podderzhki priniatiia reshenii v oblasti obespecheniia energeticheskoi effektivnosti / E. V. Maksimiuk, B. C. Mikshina // Kachestvo. Innovatsii. Obrazovanie. – 2014. – № 8. – S. 54–63.
6. Baseline Energy Use Modeling and Characterization in Tertiary Buildings Using an Interpretable Bayesian Linear Regression Methodology / B. Grillone, G. Mor, S. Danov [et al.] // Energies. – 2021. – V. 14. – №17. – P. 556. – DOI 10.3390/en14175556.
7. Vukolov, E. A. Regressionnyi analiz. Metodicheskie ukazaniia po kursu «Statistika» / E. A. Vukolov. – M.: MIET, 2000. – 52 s.
8. Dreiper, N. Prikladnoi regressionnyi analiz: V 2–kh ch./ N. Dreiper, G. Smit. – M.: Finansy i statistika, 1986 g. – 367 s.
9. Seber, Dzh. Lineinyi regressionnyi analiz / Dzh. Seber. – M.: Mir, 1980 g. – 456 s.
10. Rao, S. R. Lineinye statisticheskie metody i ikh primeneniia / S. R. Rao. – Nauka, 1968 g. – 548 s.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 04. Технические науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
