Počet záznamů: 1

# Statistical Calibration of the Natural Gas Consumption Model

1. 1.
0329206 - UIVT-O 2010 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Brabec, Marek - Malý, Marek - Pelikán, Emil - Konár, Ondřej
Statistical Calibration of the Natural Gas Consumption Model.
[Statistická kalibrace modelu spotřeby zemního plynu.]
WSEAS Transactions on Systems. Roč. 8, č. 7 (2009), s. 902-912 ISSN 1109-2777
Grant CEP: GA AV ČR 1ET400300513
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: linear calibration * natural gas consumption modeling * Bayesian approach * statistical model * time-varying calibration * state-space model
Kód oboru RIV: JE - Nejaderná energetika, spotřeba a využití energie
http://www.wseas.us/e-library/transactions/systems/2009/29-528.pdf

We will discuss a problem pertinent to many situations in which a statistical model is developed on a sample of individuals (describing their trajectories), but then it is applied on a much larger population of interest. Typical examples occur in natural gas and other energy consumption contexts. Due to various deficiencies of the original sample-only based model, due to possible inconsistencies between sample and the population as a whole, and/or due to inherently different nature of the available sample and population data, calibration arises as a natural way to improve original model. We start with a simple approach and proceed to introduce a formal and flexible, time-varying statistical model of state-space nature, from which such a calibration will come out as one of the products. The calibration model is quite general and hence it can be used far beyond the particular context of natural gas consumption modeling in which it was originally motivated.

V tomto článku se zabýváme problémem vyskytujícím se v řadě oblastí, ve kterých je statistický model vyvinut a odhadnut na vzorku individuí (např. vzorku individuálně měřených trajektorií spotřeby zemního plynu) ale pak je aplikován na mnohem větší cílovou populaci. Kvůli různým chybám původního modelu vyvinutého na vzorku, ale i kvůli nekonzistencím mezi vzorkem a celkem a kvůli případným odlišnostem ve způsobu měření vzorku a celku je nutné původní model kalibrovat. Nejprve začneme s jednoduchou ad hoc regresní procedurou kterou potom formalizujeme (zohledníme přitom korektně různé, v jednoduchém přístupu zanedbávané zdroje rušivé variability). Výsledný semiparametrický statistický model využívá konzistentně veškeré dostupné informace a je založen na časově proměnlivé, lokálně lineární kalibraci. Je formulován jako dynamický model state-space typu. Ten pak dává kalibraci jako jeden z postranních produktů (kromě jiných odhadů s prakticky zajímavou interpretací).