最优箱宽直方图法建模牵引变电所负荷概率

"基于最优箱宽直方图的牵引变电所负荷概率建模方法" 在电气化铁路系统中，牵引变电所的负荷管理是一个关键问题，由于受多种随机因素如行车组织、线路条件和自然环境的影响，牵引负荷表现出高度的随机性和波动性。传统的参数估计模型往往难以准确描述这种复杂概率模型。直方图作为一种非参数估计方法，虽然直观易用，但其概率密度形状对箱宽选择非常敏感。 本文提出了一种基于最优箱宽的直方图方法，用于构建牵引变电所负荷的概率模型。该方法基于Poisson点事件构造直方图，并通过定义平均积分平方误差作为价值函数，以优化箱宽的选择。利用Sturges规则和平均移位直方图的思想，可以计算出最佳的箱宽，从而得到更精确的概率分布描述。 在实际应用中，作者采用了三种不同采样间隔的牵引变电所负荷测试数据，对所提方法进行了验证。通过对概率分布形状的比较和后验检验，该方法与传统的四种类别箱宽计算经验规则进行了对比，结果显示，新方法在有效性和适应性上表现优秀，同时也具有良好的稳健性。 关键词涵盖了牵引负荷、概率模型、直方图、价值函数、最优箱宽和平均移位，这些概念揭示了研究的核心内容。其中，牵引负荷的概率模型对于理解其随机性和波动性至关重要；直方图作为非参数估计工具，是建模的关键手段；价值函数的定义是为了寻找最小化误差的最优解；最优箱宽的确定直接影响直方图的准确性；平均移位则是优化箱宽计算的一种策略。 文章的引言部分指出，获取牵引负荷的概率密度函数对于深入理解和分析其特性，以及评估对电网的影响具有重大价值。通过参数估计和非参数估计方法，可以对牵引负荷的统计特性进行建模，但非参数方法如直方图在处理复杂数据时更具灵活性。 这篇研究为电气化铁路牵引负荷的概率建模提供了一种新的优化方法，有助于更准确地理解和预测牵引负荷的行为，从而更好地管理和规划电力系统。通过最优箱宽的直方图模型，能够更有效地捕捉和分析负荷的随机性，对电力系统的稳定运行具有积极的意义。