Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/49607
Title: Prediction of the wind speed change function by linear regression method
Other Titles: Прогнозування функції зміни швидкості вітру методом лінійної регресії
Authors: Клен, Катерина
Мартинюк, Вадим
Яременко, Михайло
Klen, Kateryna
Martynyuk, Vadym
Yaremenko, Mykhailo
Affiliation: “Igor Sikrosky Kyiv Polytechnic Institute” National Technical University of Ukraine
Bibliographic description (Ukraine): Klen K. Prediction of the wind speed change function by linear regression method / Kateryna Klen, Vadym Martynyuk, Mykhailo Yaremenko // Computational Problems of Electrical Engineering. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 9. — No 2. — P. 28–33.
Bibliographic description (International): Klen K. Prediction of the wind speed change function by linear regression method / Kateryna Klen, Vadym Martynyuk, Mykhailo Yaremenko // Computational Problems of Electrical Engineering. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — Vol 9. — No 2. — P. 28–33.
Is part of: Computational Problems of Electrical Engineering, 2 (9), 2019
Issue: 2
Volume: 9
Issue Date: 20-Mar-2019
Publisher: Lviv Politechnic Publishing House
Place of the edition/event: Львів
Lviv
Keywords: wind speed change function
prediction
method of linear regression
approximation error
Number of pages: 6
Page range: 28-33
Start page: 28
End page: 33
Abstract: 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.
In the article the approximation of the function of wind speed changes by linear functions based on Walsh functions and the prediction of function values by linear regression method is made. It is shown that under the condition of a linear change of the internal resistance of the wind generator over time, it is advisable to introduce the wind speed change function with linear approximation. The system of orthonormal linear functions based on Walsh functions is given. As an example, the approximation of the linear-increasing function with a system of 4, 8 and 16 linear functions based on the Walsh functions is given. The result of the approximation of the wind speed change function with a system of 8 linear functions based on Walsh functions is shown. Decomposition coefficients, mean-square and average relative approximation errors for such approximation are calculated. In order to find the parameters of multiple linear regression the method of least squares is applied. The regression equation in matrix form is given. The example of application of the prediction method of linear regression to simple functions is shown. The restoration result for wind speed change function is shown. Decomposition coefficients, mean-square and average relative approximation errors for restoration of wind speed change function with linear regression method are calculated.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/49607
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2019
URL for reference material: https://www.kmu.gov.ua/ua/news/ostap-semerakukrayina-zobovyazalasya-do-11-zbilshiti-chastkuvidnovlyuvanoyi-energetiki-do-2035-roku
http://energymagazine.com.ua/wp-content/uploads/2017/03/Rozvitok-VDE-v-Ukraini.pdf
http://pogoda.by/avia/?icao=UKBB
https://function-x.ru/statistics_regression2.html
References (Ukraine): 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-semerakukrayina-zobovyazalasya-do-11-zbilshiti-chastkuvidnovlyuvanoyi-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-Ukraini.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
References (International): 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-semerakukrayina-zobovyazalasya-do-11-zbilshiti-chastkuvidnovlyuvanoyi-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-Ukraini.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
Content type: Article
Appears in Collections:Computational Problems Of Electrical Engineering. – 2019 – Vol. 9, No. 2



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.