Прогнозування функції зміни швидкості вітру методом лінійної регресії

1
Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”
2
Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”
3
Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”

У статті зроблено апроксимацію функції зміни швидкості вітру лінійними функціями на основі функцій Уолша та прогнозування значень функцій методом лінійної регресії. Показано, що за умови лінійної зміни внутрішнього опору вітрогенератора в часі доцільно ввести функцію зміни швидкості вітру з лінійною апроксимацією. Наведено систему ортонормальних лінійних функцій на основі функцій Уолша. Як приклад наведено наближення лінійно-зростаючої функції із системою з 4, 8 та 16 лінійних функцій на основі функцій Уолша. Показано результат наближення функції зміни швидкості вітру із системою з 8 лінійних функцій на основі функцій Уолша. Розраховано коефіцієнти розкладення, середньоквадратичні та середні відносні похибки такої апроксимації. Для знаходження коефіцієнтів множинної лінійної регресії використано метод найменших квадратів. Наведено рівняння множинної лінійної регресії в матричній формі. Показано приклад застосування методу лінійної регресії в простих функціях. Показано результат відновлення функції зміни швидкості вітру. Розраховано коефіцієнти розкладення, середньоквадратичні та середні відносні похибки апроксимації для відновлення функції зміни швидкості вітру методом лінійної регресії.

  1. J. Butcher, Numerical Methods for Ordinary Differential Equations, New York, John Wiley & Sons, 2003.
  2. G.Korn and T. Korrn, Mathematical handbook for scientists and engineers, Moscow, USSR: Science, 1974.
  3. E. Dagman, Fast discrete orthogonal transformations, Novosibirsk, Science, 1983.
  4. A. Trahtman, V. Trahtman, The fundamentals of the theory of discrete signals on finite intervals, Moscow, USSR: Soviet radio, 1975.
  5. K. Osypenko and V. Zhuikov, “Heisenberg’s uncertainty principle in evaluating the renewable sources power level”, Technical Electrodynamics, vol. 1, pp. 10-16, 2017.
  6. V. Zhuikov and K. Osypenko, “Compensator currents form determination considering wind generator aerodynamic resistance”, in Proc. IEEE International Conference, Intelligent Energy and Power Systems (IEPS), pp. 168-170, 2014.
  7. K.Osypenko and V. Zhuikov, “The linearization of primary energy flow parameters change function Franklin discrete functions”, Electronics and communication, vol. 4, pp. 33-37, 2016.
  8. K. Osypenko, V. Zhuikov, and V. Martynyuk, “The linear approximation of wind speed change function”, Generacja – Przesył – Wykorzystanie GPW 2017. Praca zbiorowa pod redakcją Macieja Gwoździewicza, pp. 31-37, 2017.
  9. Ostap Semerak, “Ukraine pledged to increase its share of renewable energy up to 11% by 2035”, https://www.kmu.gov.ua/ua/news/ostap-semerak-ukrayina-zobovyazalasya-do-11-zbilshiti-chastku-vidnovlyuvanoyi-energetiki-do-2035-roku
  10. “Development of renewable energy sources in Ukraine, National Institute for Strategic Studies, Analytical report”, http://energymagazine.com.ua/wp-content/uploads/2017/03/Rozvitok-VDE-v-Ukrai-ni.pdf, 2017
  11.  “The weather at the airports”, http://pogoda.by/avia/?icao=UKBB
  12. “Multiple linear regression. Improving the regression model”, https://function-x.ru/statistics_regression2.html