Zastosowanie dekompozycji sezonowej (Census 1) w analizie szeregów czasowych i prognozowania w energetyce

• Autorzy: Malska W. , Wachta H.

Identyfikatory

DOI

10.7862/re.2015.4

Warianty tytułu

EN

Application of the factors method (Census 1) in time series analysis and forecasting in the power industry

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano zastosowanie jednej z metod służących do analizy szeregów czasowych z trendem i sezonowością. Szereg czasowy jest jednym z rodzajów szeregów statystycznych, który można zdefiniować jako ciąg obserwacji pewnego zjawiska w kolejnych jednostkach czasu (latach, miesiącach, dobach, itp.). Rozważane zjawisko może podlegać pewnym prawidłowościom, których wykrycie i opis jest głównym celem analizy szeregów czasowych. W wielu przypadkach modele szeregów czasowych wykorzystywane są w celu wnioskowania o przyszłości badanego zjawiska (do prognozowania). W artykule przedstawiono zastosowanie metody wskaźników do analizy szeregów czasowych i prognozowania w odniesieniu do zagadnień energetyki. Otrzymane wyniki obliczeń mogą być przydatne w podejmowaniu decyzji i monitorowaniu funkcjonowania systemu elektroenergetycznego Polski pod kątem relacji mocy dyspozycyjnej elektrowni krajowych w odniesieniu do maksymalnego zapotrzebowania na moc w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym Polski. Wyniki obliczeń zaprezentowano z wykorzystaniem pakietu STATISTICA v. 10.0, wspomagającego analizę i obliczenia.

EN

The article presents the use of a method for the analysis of time series with trend and seasonality. Time series is one of the types of statistical series, which can be defined as a series of observations of a phenomenon in the following units of time (years, months, days of, etc.). Considered phenomenon may be subject to certain regularities, which detect and description is the main objective of the analysis of time series. In many cases, time series models are used to apply for the future of the studied phenomenon (to predict). This paper presents an application of the method of indicators to time series analysis and forecasting in relation to the energy sector. The results of calculations can be useful in making decisions and monitoring the functioning of the Polish power system in terms of the relationship of the national power available capacity for the maximum power demand in the Polish National Power System. The calculation results are presented using STATISTICA v. 10.0, supporting the analysis and calculation.

Słowa kluczowe

PL

szereg czasowy; metoda wskaźników; dekompozycja sezonowa; prognozowanie; model Census 1

EN

time series; method of indicators; Seasonal Decomposition; forecasting; model Census 1

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika
• Rocznik: 2015
• Tom: z. 34 [292], nr 1
• Strony: 41--50
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Malska W.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Energoelektroniki i Elektroenergetyki, ul. W. Pola 2, 35-959 Rzeszów

autor

Wachta H.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Energoelektroniki i Elektroenergetyki, ul. W. Pola 2, 35-959 Rzeszów

Bibliografia

• [1] Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA PL, Wydawnictwo Beck, Warszawa, 2008
• [2] Starzyńska W., Statystyka praktyczna, PWN, Warszawa, 2005
• [3] Stanisławek J., Podstawy statystyki, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2010
• [4] Ostasiewicz W., Myślenie statystyczne, Oficyna a Wolters Kluwer business, Warszawa, 2012
• [5] Nowak E., Prognozowanie gospodarcze, Agencja Wydawnicza PLACET, Warszawa, 1998
• [6] Rabiej M., Statystyka z programem Statistica, Helion, 2012
• [7] Kot S., Jakubowski J., Sokołowski A., Statystyka, Wydawnictwo Difin, Warszawa, 2011
• [8] Sokołowski A., Analiza szeregów czasowych i prognozowanie, Statistica w badaniach naukowych i nauczaniu statystyki, Statsoft, Kraków 2010
• [9] www.statsoft.pl
• [10] tge.pl/pl/155/raporty-miesięczne, Urząd Regulacji Energetyki, Raporty Roczne Prezesa URE
• [11] http://www.ure.gov.pl/pl/publikacje/raporty-dla-komisji-eu/3343
• [12] Nowak E., Prognozowanie gospodarcze. Metody, modele, zastosowania, przykłady. Agencja wydawnicza Placet, Warszawa, 1998
• [13] Cieślak M., Prognozowanie gospodarcze, metody i zastosowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
• [14] Snarska A., Statystyka, ekonometria, prognozowanie, Wydawnictwo Placet, Warszawa, 2005
• [15] Sobczyk M., Statystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2002
• [16] Box E. P., Jenkins G. M., Szeregi czasowe – analiza i prognozowanie, PWN, Warszawa, 1983
• [17] W. Malska: Zastosowanie metody wskaźników do analizy szeregów czasowych, „POSTĘPY w ELEKTROTECHNICE STOSOWANEJ”, Kościelisko, 16-20 czerwca 2014r.
• [18] Wieczorkowska G., Wierzbiński J., Statystyka od teorii do praktyki, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR, Warszawa, 2013
• [19] Piłatowska M., Repetytorium ze statystyki, PWN, Warszawa, 2009