[发明专利]一种用于变电站能耗基准修正的多元线性回归建模方法

说明书

本发明涉及一种用于变电站能耗基准修正的多元线性回归建模方法，具体步骤为：步骤(1)、建立多元线性回归方程：y＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+…+β_px_p+ε；步骤(2)、对多元回归方程中的常数项和回归系数进行估计，具体为：利用最小二乘估计法求取未知参数β₀,β₁,…,β_p的估计值使得回归方程的离差平方和取值最小；步骤(3)、对多元回归方程的显著性进行校验，具体包括F检验、复判定系数检验及回归系数的t检验；步骤(4)、采用“逐步回归法”进行自变量的选择。

技术领域

本发明涉及变电站评估技术领域，特别涉及一种用于变电站能耗基准修正的多元线性回归建模方法。

背景技术

现在常用的基于灰色层次分析法的变电站能效评估，该评估为变电站之间的横向评估，无法针对变电站能效提升改造前后进行纵向的能效评估。在对变电站能效提升过改造过程中，面临的一个重要问题是如何评估改造后的节能效果，改造前后变电站能耗的变化一方面是由实施改造措施造成的，另一方面，变电站的运行因素和环境因素都发生了变化，也造成了变电站能耗的变化。在节能效果评估中，应扣除外界因素变化导致的变电站能耗变化部分。因此，需要对变电站能耗基准进行研究，为变电站能效改造提供节能效果评估的基准参考。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种用于变电站能耗基准修正的多元线性回归建模方法，可以采用多元线性回归法对变电站进行能耗基准修正。

本发明具体为一种用于变电站能耗基准修正的多元线性回归建模方法，所述多元线性回归建模方法具体步骤为：

步骤(1)、建立多元线性回归方程：y＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+…+β_px_p+ε，式中，β₀,β₁,…,β_p是p+1个未知参数，β₀为回归方程的常数项，β₁,…,β_p为回归方程的回归系数，y为因变量，x为自变量，ε是回归方程的随机误差，假定得到理论回归方程为E(y)＝β₀+β₁x₁+β₂x₂+…+β_px_p；

步骤(2)、对多元回归方程中的常数项和回归系数进行估计，具体为：利用最小二乘估计法求取未知参数β₀,β₁,…,β_p的估计值使得回归方程的离差平方和取值最小，即寻找使式的函数取到最小，上式中，求出的即为回归参数β₀,β₁,…,β_p的最小二乘估计值；

步骤(3)、对多元回归方程的显著性进行校验，具体为：

(a)F检验：用于检验自变量x_i与因变量y的线性关系总体上是否显著，等价于检验自变量回归系数β_i(i＝1,2,…,p)是否同时为零，原假设H₀:β₁＝β₂＝…＝β_p＝0，则H₁:β₁,β₂,…,β_p不全为零，当H₀成立时，则表明因变量y与自变量x_i之间的线性关系不存在，F检验通过直接考察回归效果对回归方程显著性进行检验，根据平方和分解式：