Paradygmaty rozwojowe w modelach systemu elektroenergetycznego. Część 2. Komparatystyka metod identyfikacji

W pracy zamieszczono wybrane wyniki przeprowadzonych badań porównawczych metod i modeli identyfikacji rozwoju krajowego systemu elektroenergetycznego (KSE lub system KSE) na wybranym przykładzie danych liczbowych z lat 1980-2010 [7], Zaproponowano algorytmy identyfikacji, a następnie przeprowadzono identyfikację z wykorzystaniem m.in metody arx, armax, ar, bj uzyskując modele rozwoju KSE. Porównano też metody z punktu widzenia wykorzystania otrzymanych modeli do projektowania rozwoju systemu KSE. Do przeprowadzenia identyfikacji wykorzystano środowisko MATLABAi Simulinka z System Identification Toolboxem stosując metody identyfikacji takie jak: arx (ang. AutoRegressive with eXogenous input) model autoregresji z zewnętrznym wymuszeniem, armax (ang. AutoRegressive Moving Average with eXogeneus input), oe (ang. output error) model błędu wejściowego oraz bj model Box-Jenkinsa. Identyfikację przeprowadzono w 8 eksperymentach, a uzyskane wyniki wykorzystano do badań porównawczych, które przeprowadzono w Simulinku budując odpowiednie modele w postaci schematów blokowych.

The paper presents some results of comparative studies on the identification of methods and models applied to build a model for development of the power system (or system EEE EE) on the selected numerical example. Identification algorithms have been developed and were identified using the method m.in arx, ARMAX, ar, bj obtain models of KSE. It was also an attempt to compare the methods in terms of the use of models to design received the development of the EE. In order to carry out the experiments, identification numbers, data from the years 1980-2010 published including in the annals of Polish Electrical Power Engineering Statistics and the Central Statistical Office. Used to carry out the identification of the MATLAB environment Identification System Toolbox. EE system identification was performed using the following identification methods such as arx (autoregressive with exogenous called input) autoregressive model with external forcing, armax (autoregressive called Moving Average with eXogeneus input), for which a substitute in the equation nf = nd = 0, oe (called output error) model input error on = nc = nd = 0, bj Box-Jenkins model, at = 0 The identification was carried out in five experiments, and the results were used for comparative studies that were conducted in Simulink building appropriate models.