ŽILINSKà UNIVERZITA V ŽILINE Diplomová práca Obsah ... - Utc.sk
ŽILINSKà UNIVERZITA V ŽILINE Diplomová práca Obsah ... - Utc.sk ŽILINSKà UNIVERZITA V ŽILINE Diplomová práca Obsah ... - Utc.sk
ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDiplomová prácaTáto metóda je čo do stanovenia skutočnej spotrebovanej EE veľmi presná avšak pristrate údajov počas dlhších časový intervaloch neposkytuje prehľad o meniacom sapriebehu spotreby v čase.6.1.2. Lineárna aproximáciaLineárnu aproximáciu používame vtedy, keď korelačnú závislosť dvochpremenných je možné nahradiť lineárnou funkciou. Táto metóda tvorby náhradných dátje vhodná v prípade krátkodobej straty údajov, iba ak časový úsek takejto straty je doniekoľkých minút. V inom prípade nie je táto metóda vhodná lebo odber EE hnaciehodráhového vozidla sa priebehu času veľmi výrazne mení a nie je možné ho popísaťlineárnou funkciu.Pri lineárnej aproximácii ide o vyjadrenie priebehu korelačnej závislosti priamkou,pomocou ktorej by bolo možné odhadovať z veľkosti nezávisle premennej x veľkosťpremennej y. y = k.x + q (6.1)P [kW]3500HDV [= 131/019/20]3000250020001500y = -4862,4x + 2E+081000500Doba výpadku00:45 0:50 0:55 1:01 1:06 1:11 t [h]Obr. 6.3. Príklad náhrady údajov o spotrebe EE lineárnou aproximáciouTáto metóda tvorby náhradných dát o spotrebe EE je vhodná pre kratšie časovéúseky.Údaje vytvorené za pomoci tejto metódy nie sú veľmi presné avšak poskytujúprehľad o meniacom sa priebehu spotreby v čase.KVES 44
ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDiplomová práca6.1.3. Analytická metódaNáhradné údaje o spotrebe EE sú vytvárané na základe poznatkov o pohybe HDVa historických údajov o spotrebách na daných traťových úsekoch. Na základe týchtohistorických údajov budú v systéme vygenerované normalizované krivky spotrebyvztiahnuté na referenčnú záťaž k jednotlivým traťovým úsekom, k jednotlivým typomHDV a v prípade osobnej dopravy stiahnuté k ročnému obdobiu.Z týchto kriviek bude možné pre daný traťový úsek, typ HDV a hmotnosti vlakovejsúpravy určiť množstvo spotrebovanej EE za jednotku času. Čím bude štrukturovanienormalizovaných kriviek jemnejšie tým bude výsledok dokonalejší ale náročnejšíz pohľadu archivovania takéhoto systému. A aj nazbierania dostatočného množstvaštatistických vzoriek.Ako podklad k určeniu pohybu na tratiach môže slúžiť grafikon, prevádzkovýinformačný systém alebo súradnice z GPS. Táto metóda je vhodná na použitie predlhšie časové intervaly a taktiež aj prognózu do budúcnosti. Jej nedostatok ale spočíva vpotrebe množstva prvotných normalizovaných kriviek, ktoré sa budú musieť získaťempiricky pre rôzne traťové úseky a rôzne typy HDV.KVES 45
- Page 1: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 4 and 5: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 6 and 7: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 8 and 9: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 10 and 11: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 14 and 15: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 16 and 17: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 18 and 19: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 20 and 21: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 22 and 23: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 24 and 25: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 26 and 27: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 28 and 29: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 30 and 31: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 32 and 33: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 34 and 35: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 36 and 37: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 38 and 39: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 40 and 41: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 44 and 45: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 46 and 47: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 48 and 49: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 50 and 51: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 52 and 53: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 54 and 55: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 56 and 57: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 58 and 59: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
- Page 60: ŽILINSKÁ UNIVERZITA V ŽILINEDipl
ŽILINSKÁ <strong>UNIVERZITA</strong> V ŽILINEDiplomová prácaTáto metóda je čo do stanovenia <strong>sk</strong>utočnej spotrebovanej EE veľmi presná avšak pristrate údajov počas dlhších časový intervaloch nepo<strong>sk</strong>ytuje prehľad o meniacom sapriebehu spotreby v čase.6.1.2. Lineárna aproximáciaLineárnu aproximáciu používame vtedy, keď korelačnú závislosť dvochpremenných je možné nahradiť lineárnou funkciou. Táto metóda tvorby náhradných dátje vhodná v prípade krátkodobej straty údajov, iba ak časový úsek takejto straty je doniekoľkých minút. V inom prípade nie je táto metóda vhodná lebo odber EE hnaciehodráhového vozidla sa priebehu času veľmi výrazne mení a nie je možné ho popísaťlineárnou funkciu.Pri lineárnej aproximácii ide o vyjadrenie priebehu korelačnej závislosti priamkou,pomocou ktorej by bolo možné odhadovať z veľkosti nezávisle premennej x veľkosťpremennej y. y = k.x + q (6.1)P [kW]3500HDV [= 131/019/20]3000250020001500y = -4862,4x + 2E+081000500Doba výpadku00:45 0:50 0:55 1:01 1:06 1:11 t [h]Obr. 6.3. Príklad náhrady údajov o spotrebe EE lineárnou aproximáciouTáto metóda tvorby náhradných dát o spotrebe EE je vhodná pre kratšie časovéúseky.Údaje vytvorené za pomoci tejto metódy nie sú veľmi presné avšak po<strong>sk</strong>ytujúprehľad o meniacom sa priebehu spotreby v čase.KVES 44
Change language