Главная страница Электрические сети (электрооборудование) 1900, в 1975 г. -2050, в 1980 г. -2100, 1985 г.-2150 кВт-ч в год на семью. Приведенные цифры не учитывают расхода электроэнергии на индивидуальный электроводонагрев и электроотопление, которые в нашей стране применяются крайне мало. Структура распределения электроэнергии внутри квартиры за последние годы значительно изменилась. Если в 1960 г. на электроосвещение расходовалось 85 %, то в настоящее время в домах с газовыми плитами па электроосвещение расходуется 30-35 %, а в домах с электроплитами- примерно 20 % виитриквартирного потребления. По мере повышения световой отдачи осветительных приборов и внедрения люминесцентного освещения, нес1у10тря на рост освещенности в квартирах, здельиый вес электроэнергии, затрачиваемой на освещение, будет понижаться. Представляет интерес соотношение различных энергоносителей для основных процессов энергопотребления в жилых и общественных зданиях. Эти данные приведены в табл. 2.2. Т а б л и ц.а 2.2. Структура потребления энергоносителей
2.4. PA ттш КОММУНАЛЬНО-БЬетОВОГО прогнозирование расходов электроэнергии на бытовые нужды основывается на результатах многолетних исследований фактического электропотребления, а также на оценке влияния на него отдельных электроприемников. Для расчетов целесообразно воспользоваться методом корреляции, который позволяет на основе достаточно большого объема обследований выявить влияние отдельных электроприемников или их групп на суммарное электро-потреблепие. Остановимся в самых кратких чертах на начальных положениях корреляционного анализа. Корреляция в математической статистике характеризует связь между явлениями, если одно из них входит в число причин, определяющих другие, или если имеются причины, воздействующие на эти явления. Корреляционный анализ рассматривает степень зависимости случайных событий и величин. Если две величины х и у связаны функциональной зависимостью, то каждому значению х соответствует определенное значение у. Например, данному значению угла сдвига фаз ф соответствует определенное значение коэффициента мощности cos ф. Если же некоторому значению х соответствует статистический ряд возможных значений у, то такая зависимость называется корреляционной. Например, одно и то же количество квартир может давать различные электрические нагрузки на шины трансформаторной подстанции. Чтобы математически описать характер корреляционной зависимости (связи) между явлениями, определяют среднее значение у по л;(г/л:) и среднее значение х поу{Ху). Эти величины определяются из выражений ~Ух =--и = -, где г, = Л Ч и Ут ту - число значений х при неизменном у; гпх - число значений у при неизменном х; Ynix = Emj, = п; п - общее число наблюдений. При математической обработке результатов наблюдений составляют специальные таблицы и графики, на основе ко- торых выясняется характер зависимости у от х или х от у. Такая зависимость может быть близкой к прямолинейной или криволинейной. Зависимость y=f{x) называется уравнением регрессии у иа х. При прямолинейной зависимости двух величин уравнение регрессии может быть представлено в следующем,виде: у=а+Ьх. Величины аи b называются коэффициентами регрессии. Для их определения пользуются методом наименьших квадратов. Метод наименьших квадратов основан на том, что сумма квадратов отклонений средних значений от расчетных по формуле регрессии должна быть наименьшей, т. е. чтобы сумма гп{Ух - = 5 гпх{ух-а-bxY имела наи- меньшее значение. Для этого определяются частные производные приведенного уравнения и приравниваются нулю. В итоге получаем два уравнения с двумя неизвестными, из которых определяются коэффициенты регрессии а и b и составляется так называемое теоретическое уравнение ре-.грессии. Если бы связь Между у и х была функциональной и притом линейной, то вычисляемые по уравнению значения у совпали бы с фактическими. Но в статистических измерениях функциональная зависимость уже становится корреляционной, поскольку сами параметры меняются. Следовательно, фактические значения у будут отличаться от вычисленных по уравнению. Чем больше вариаций условий, тем больше будут отклонения от вычисленных значений. В связи с этим вводится понятие тесноты корреляционной зависимости. Теснота корреляционной зависимости определяется величиной г=а, (2.1) где Ох и Gy - среднеквадратичные от1и10нения случайных величин X и у от их средних значений х ц у (см. гл. 3). Величина г называется коэффициентом корреляции, значения которого колеблются от О (при отсутствии линейной связи) до 1 при функциональной зависимости. При г=0,2- -=-0,3 можно считать, что величины находятся в корреляционной связи.
|
© 2000 - 2025 ULTRASONEX-AMFODENT.RU.
Копирование материалов разрешено исключительно при условии цититирования. |