Název:
Možnosti využití metod vícerozměrné statistické analýzy dat při hodnocení spolehlivosti distribučních sítí
Překlad názvu:
Possibilities of using multi - dimensional statistical analyses methods when evaluating reliability of distribution networks
Autoři:
Geschwinder, Lukáš ; Skala, Petr (oponent) ; Blažek, Vladimír (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2009
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Účelem je zhodnotit využití metod vícerozměrné statistické analýzy dat jako pomůcky při simulacích spolehlivosti distribuční sítě. Zvolené metody jsou shluková analýza (CLU) a metody hlavních komponent (PCA). CLU slouží k rozdělení objektů na základě jejich znaků a výpočtu vzdálenosti mezi objekty do skupin, jejichž vlastnosti by měly být podobné. Výstupem je možné odhalit skrytou strukturu v datech. PCA slouží k nalezení struktury ve znacích vícerozměrné matice dat. Znaky zde představují jednotlivé veličiny popisující daný objekt. PCA využívá rozložení původní matice dat na matici strukturní a šumovou. Jedná se o transformaci původní matice dat do nového souřadnicového systému hlavních komponent. Nové souřadnice se nazývají skóre. Hlavní komponenty tvoří ortogonální systém nových souřadnic. Distribuční síť z hlediska spolehlivosti může být charakterizována řadou statistických veličin. Spolehlivostní ukazatele mohou být: počet přerušení, doba přerušení. Integrální ukazatele spolehlivosti mohou být: ukazatel průměrné systémové četnosti přerušení (SAIFI) a ukazatel průměrné systémové doby trvání přerušení (SAIDI). V závěru je porovnání provedené simulace SAIFI podle negativně-binomického rozdělení a poskytnutých hodnot od distribuční společnosti. Je proveden pokus o popis závislostí znaků a rozdělení vývodů.
The aim of this study is evaluation of using multi-dimensional statistical analyses methods as a tool for simulations of reliability of distribution network. Prefered methods are a cluster analysis (CLU) and a principal component analysis (PCA). CLU is used for a division of objects on the basis of their signs and a calculation of the distance between objects into groups whose characteristics should be similar. The readout can reveal a secret structure in data. PCA is used for a location of a structure in signs of multi-dimensional matrix data. Signs present separate quantities describing the given object. PCA uses a dissolution of a primary matrix data to structural and noise matrix data. It concerns the transformation of primary matrix data into new grid system of principal components. New conversion data are called a score. Principal components generating orthogonal system of new position. Distribution network from the aspect of reliability can be characterized by a number of new statistical quantities. Reliability indicators might be: interruption numbers, interruption time. Integral reliability indicators might be: system average interruption frequency index (SAIFI) and system average interruption duration index (SAIDI). In conclusion, there is a comparison of performed SAIFI simulation according to negatively binomial division and provided values from a distribution company. It is performed a test at description of sign dependences and outlet divisions.
Klíčová slova:
CLU; distribuční síť; metoda hlavních komponent; PCA; shluková analýza; CLU; cluster analysis; distribution network; PCA; principal component analysis
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/8595