The aim of this thesis is to formulate short-term heat demand forecasting model based on fractal theory that predicts the value of heat demand for all receivers connected to district heating system depending on weather forecast and calendar information. The paper contains descriptions of basic fractal theory concepts, techniques, analysis of self-similarity of heat demand data, and developed methodology of constructing fractal interpolation curve. Forecast accuracy was investigated for planning heat production in 24-hour horizon.
PL
Celem badań jest opracowanie krótkoterminowego modelu prognostycznego opartego na teorii fraktali, który prognozuje wartość zapotrzebowania na ciepło wszystkich odbiorców miejskiej sieci ciepłowniczej w zależności od progno-zy pogody oraz danych kalendarzowych. W publikacji zawarto opisy podstawowych założeń, technik, analiz samopodobieństwa danych o zapotrzebowaniu na ciepło oraz metodologii konstruowania krzywej interpolacji fraktalnej. Dokładność prognozy zweryfikowano na podstawie planowania produkcji ciepła w horyzoncie prognozy wynoszącym 24 godziny.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
We prove that under a general condition interpolation dimensions of H-sssi process converge in probability to 2−H.The result can be applied to a wideclass of H-sssi processes which includes fractional Brownian motions, (α, β)-fractional stable processes or strictly stable H-sssi processes. Moreover, we prove that for an H-sssi process with continuous sample paths the same general condition implies uniform convergence in probability of sample paths o f fractal interpolations to sample paths of the interpolated process.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
We introduce fractal interpolation processes determined by n-dimensional random vectors. We examine convergence of their box dimensions and trajectories. We prove, in particular, that box dimensions and trajectories of fractal interpolations of a-fractional Brownian motion converge to those of the interpolated process.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.