- •5. Модели прогнозирования физических процессов
- •5.1. Физические процессы и их характеристики
- •5.1.1. Классификация физических процессов
- •5.1.2. Детерминированные процессы
- •5.1.3. Случайные процессы
- •5.2. Методологические основы прогнозирования
- •Характеристика различных видов прогноза
- •5.3. Экспоненциальная модель прогнозирования
- •5.4. Логистическая модель прогнозирования
- •Годовая выработка электроэнергии в ссср, млрд. КВт·ч
- •Логарифмы Wi
- •Значения и логарифмы
- •5.5. Прогнозирование случайных процессов
- •5.6. Прогнозирование суточных графиков нагрузки
- •5.7. Анализ временных рядов
- •Вопросы для самопроверки
- •Библиографический список
- •Приложение 1 Глоссарий*
- •П риложение 2
- •Соотношения коэффициентов четырехполюсников с параметрами лэп, трансформаторов и нагрузки
- •С оотношения между параметрами п-образных схем замещения и параметрами лэп, трансформаторов и нагрузки
- •Оглавление
- •Лыкин Анатолий Владимирович математическое моделирование электрических систем и их элементов
- •Учебное пособие
- •630092, Г. Новосибирск, пр. К. Маркса, 20
5.1.2. Детерминированные процессы
Детерминированные периодические процессы подразделяются на гармонические и полигармонические. Гармоническими называют процессы, которые могут быть описаны функцией
(5.2)
где Xm – амплитуда;
f0 – циклическая частота, измеряемая в циклах в единицу времени;
– начальная фаза, рад.
Соотношение (5.2) может быть представлено графически в функции времени и в амплитудно-частотном изображении (спектре), как показано на рис. 5.4.
Рис.
5.4. Гармонический процесс и его спектр
Циклическая частота
,
где T – период
гармонических колебаний.
Полигармонические процессы описываются функцией времени, точно повторяющей свои значения через одинаковые интервалы:
(5.3)
Число циклов в единицу времени называется основной частотой f1.
Полигармонический процесс может быть представлен рядом Фурье
(5.4)
где
;
Возможен и другой способ записи ряда Фурье для полигармонического процесса:
(5.5)
где
Как видно из (5.5), полигармонические процессы состоят из постоянной составляющей X0 и бесконечного числа синусоидальных составляющих, называемых гармониками, с амплитудами Xi и начальными фазами i. Частоты всех гармоник кратны основной частоте f1.
Полигармонический процесс может имеет вид, показанный на рис. 5.5, а, и соответствующий формуле (5.5) дискретный спектр, показанный на рис. 5.5, б.
Рис. 5.5. Полигармонический процесс и его спектр
В других случаях составляющая с основной частотой может отсутствовать. Предположим, например, что периодический процесс формируется в результате сложения трех синусоидальных функций с частотами 60, 75 и 100 Гц. Наибольший общий делитель этих чисел равен 5 Гц, поэтому период результирующего периодического процесса составляет 0,2 с. Следовательно, при разложении в ряд Фурье значения Xi будут равны нулю при всех i, кроме i = 12, i = 15, i = 20.
Физические процессы полигармонического типа встречаются гораздо чаще простых гармонических процессов. В действительности, когда тот или иной процесс относят к типу гармонических, то зачастую при этом имеют в виду только приближенное представление процесса, который на самом деле является полигармоническим. Например, напряжение на выходе генератора переменного тока содержит небольшие колебания с частотами высших гармоник.
Однако процессы, образованные при суммировании двух или более гармонических функций с произвольными частотами, не будут, вообще говоря, периодическими. Сумма двух или более синусоидальных функций образует периодический процесс только в том случае, если отношение всех возможных пар частот представляет собой рациональные числа. Это означает, что существует некоторый основной период, удовлетворяющий формуле (5.3). Так, процесс
(5.6)
является периодическим, поскольку 2/3, 3/7 и 2/7 – рациональные числа (с основным периодом, равным единице). С другой стороны, процесс
(5.7)
не
является периодическим, поскольку числа
иррациональные и основной период равен
бесконечности. В этом случае процесс
является почти периодическим, но
соотношение (5.3) не удовлетворяется при
любых конечных значениях T.
Таким образом, к почти периодическим относятся такие процессы, которые могут быть описаны функцией времени:
,
(5.8)
имеющей хотя бы одно отношение fi / fj, которое не является рациональным числом.
Дискретный спектр почти периодического процесса аналогичен спектру полигармонического процесса.
К переходным относятся все непериодические процессы, не являющиеся почти периодическими процессами, описанными выше. Другими словами, переходные процессы включают в себя все не рассмотренные ранее процессы, которые могут быть описаны подходящими функциями времени. Три примера распространенных переходных процессов приведены на рис. 5.6.
|
|
а |
|
|
б |
|
|
в |
Рис. 5.6. Примеры переходных процессов
Физические переходные процессы весьма многочисленны и разнообразны. Например, процесс, изображенный на рис. 5.6, а, может описывать изменение во времени температуры проводника после отключения протекавшего по нему тока. Кривая на рис. 5.6, б может характеризовать свободные колебания инерционной механической системы после прекращения действия вынуждающей силы. График
а б в
Рис. 5.7. Спектры переходных процессов
на рис. 5.6, в может описывать изменение во времени механического напряжения в тросе, который подвешен на опорах линии электропередачи и разрывается в момент c.
Важное отличие переходных процессов от периодических и почти периодических состоит в том, что их невозможно представить с помощью дискретного спектра. Однако в большинстве случаев получают непрерывное спектральное представление переходных процессов, используя интеграл Фурье
Спектр Фурье X(f) в общем случае является комплексной функцией, которая может быть записана в показательной форме:
.
(5.9)
Здесь
модуль, а (f) –
аргумент. Модули
преобразования Фурье трех переходных
процессов, изображенных на рис. 5.6,
показаны на рис. 5.7.
