0

太陽光発電所のデータを分析しています。推定生産プラントを次の日ごとに調整したかったのですが、取得できるデータは次の 3 日間の天気予報であるため、明日はどのような日になるかがわかります (1 から 5 のスケールで、1 を 1 として晴れ 5 曇り)。

したがって、容量に係数を掛けることが考えられるため、これは発生するものの推定値であり、実際の測定値から逸脱するものではありません.

1 日の変動タイプを因子として使用することにより、線形モデルを確立すると考えました。実際の生産に近づけるための最良の方法かもしれません。

今日の基準は次のとおりです。

  • デイタイプ1、生産能力※1
  • デイタイプ2、生産能力×0.7
  • 日型3、生産能力×0.4
  • 日型4、生産能力×0.15
  • 日型5、生産能力※0

私はこれらの係数を調査しましたが、植物の生産量は過小評価されています。つまり、実際にはより多くのエネルギーが生産されており、ほぼ 50% 近くです。Excel のソルバーを使用して、得られる係数を見つけます。

  • 1.6
  • 1.2
  • 0.9
  • 0.65
  • 0.5

問題は、これはデータのこの特定のケースのみであり、モデルを作成したかったため、一般化できないことです)。

データ

これは私が適用したものです:

data <-read.table ("zcinco.txt", dec = ",", header = TRUE)
head (data)

model <- lm (data [-1.2] ~ embed (data [, 2], 2) [, 2] + as.factor (data [-1.3]) + data [1, 4])

head (cbind (matrix (predict (model)), data [-1.2]))
summary (model)






 Call:
lm(formula = data[-1, 2] ~ embed(data[, 2], 2)[, 2] + as.factor(data[-1, 
    3]) + data[-1, 4])

Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max 
-0.054966 -0.009518 -0.000855  0.010966  0.039100 

Coefficients:
                           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)               2.528e-06  1.456e-03   0.002   0.9986    
embed(data[, 2], 2)[, 2]  3.870e-01  2.969e-02  13.036  < 2e-16 ***
as.factor(data[-1, 3])2  -2.630e-03  1.407e-03  -1.869   0.0621 .  
as.factor(data[-1, 3])3   1.690e-03  2.371e-03   0.713   0.4762    
as.factor(data[-1, 3])4  -1.855e-02  2.251e-03  -8.241 1.07e-15 ***
as.factor(data[-1, 3])5  -1.790e-02  2.660e-03  -6.727 4.06e-11 ***
data[-1, 4]               8.930e-01  4.823e-02  18.517  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.01482 on 600 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.795,  Adjusted R-squared: 0.793 
F-statistic: 387.9 on 6 and 600 DF,  p-value: < 2.2e-16 

ベースの説明。

ティエンポ / リアル / ティポ / カパシダード

  • Tiempo: 観測が行われた時刻を示します。
  • 実際の測定値は、実際のエネルギー生産を示します。
  • Tipo: 観測された日のタイプを示します (1 から 5)。
  • Capacidad: 計画の推定生産能力の割合
4

1 に答える 1

1

私は次のようなことを提案します:

m2 <- lm(data[-1, 2] ~ embed(data[, 2], 2)[, 2]:as.factor(data[-1, 3]) + data[-1, 4])

ただし、最初の行を無視している理由と埋め込みの使用法についてはわかりません。

于 2013-04-02T17:28:52.447 に答える