基于统计方法的频率波动原因分析
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动数据分析是一项重要的工作，通过对数据进行分析可以匡助人们了解数据的波动情况，揭示数据暗地里的规律和趋势。
本文将从数据分析的定义、数据波动的原因、数据分析方法以及数据波动的影响等方面进行详细阐述。
一、数据分析的定义数据分析是指通过对采集到的数据进行整理、处理、分析和解释，以获取有关数据特征、规律和趋势的过程。
数据分析可以匡助人们更好地理解数据，发现数据中的问题和机会，并基于数据提出合理的决策和建议。
二、数据波动的原因数据波动是指数据在一定时间范围内的变化情况。
数据波动的原因可以归纳为以下几个方面：1. 外部环境因素：包括经济、政治、自然灾害等因素对数据的影响。
例如，经济衰退会导致销售数据下降，自然灾害会导致产量数据波动。
2. 内部因素：包括企业经营策略、产品质量、市场竞争等因素对数据的影响。
例如，企业推出新产品会导致销售数据波动，市场竞争激烈会导致市场份额数据波动。
3. 数据采集和处理的误差：数据采集和处理过程中存在误差，例如测量误差、数据录入错误等，这些误差也会导致数据波动。
三、数据分析方法数据分析可以采用多种方法进行，常见的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
1. 统计分析：通过对数据进行统计描述、判断和预测，揭示数据的规律和趋势。
常用的统计分析方法包括描述统计、假设检验、回归分析等。
2. 数据挖掘：通过从大量数据中挖掘出有价值的信息和模式，揭示数据的隐藏规律。
常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等。
3. 机器学习：通过让计算机自动学习数据的模式和规律，实现数据的自动分析和预测。
常用的机器学习方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
四、数据波动的影响数据波动对个人、企业和社会都有着重要的影响。
1. 对个人：个人可以通过对数据波动的分析，了解自己的消费习惯、投资收益等情况，从而做出更好的决策。
2. 对企业：企业可以通过对数据波动的分析，了解市场需求的变化、产品销售的趋势等情况，从而调整经营策略，提高竞争力。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动一、引言数据分析是指通过采集、整理、处理和解释数据，从中提取实用的信息和洞察，以支持决策和解决问题的过程。
在数据分析过程中，我们往往会遇到数据的波动现象，即数据在一段时间内的变化情况。
本文将详细介绍数据分析数据的波动，包括波动的定义、原因、影响以及应对措施。
二、波动的定义数据的波动是指数据在一定时间范围内的变动情况。
波动可以通过统计学方法来衡量，常用的指标包括标准差、方差、变异系数等。
波动的大小反映了数据的不稳定性，波动越大，数据的变动范围就越大，反之亦然。
三、波动的原因1. 外部因素影响：数据的波动通常受到外部环境的影响。
例如，经济波动、自然灾害、政策变化等都可能导致数据的波动。
2. 内部因素影响：数据的波动还可能受到内部因素的影响。
例如，市场竞争、供应链变动、产品创新等都可能引起数据的波动。
3. 数据采集误差：数据采集过程中的误差也会导致数据的波动。
例如，测量误差、记录误差、抽样误差等都可能引起数据的波动。
四、波动的影响1. 预测准确性下降：数据的波动会使得预测结果的准确性下降。
如果数据波动较大，那末预测结果的误差也会相应增加，从而影响决策的正确性。
2. 决策风险增加：数据的波动会增加决策的风险。
波动较大的数据往往意味着不确定性较高，决策者需要在不确定性中做出决策，这增加了决策的风险。
3. 业绩波动加大：数据的波动也会影响企业的业绩。
波动较大的数据往往意味着业绩的不稳定性，这会给企业带来不确定性和难点。
五、应对措施1. 数据质量管理：提高数据采集、处理和存储的质量，减少数据采集误差和处理误差，以降低数据的波动。
2. 风险管理：建立风险管理体系，对可能导致数据波动的外部风险和内部风险进行评估和控制，以降低决策的风险。
3. 预测模型优化：优化预测模型，提高预测准确性。
可以采用时间序列分析、回归分析等方法，对数据进行建模和预测，以降低数据波动对预测结果的影响。
4. 敏感性分析：进行敏感性分析，评估数据波动对决策结果的影响程度。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动数据分析是一种通过采集、整理、分析和解释数据来提取实用信息的过程。
在数据分析中，数据的波动是一个重要的指标，它可以匡助我们了解数据的变化趋势、异常情况以及可能的原因。
本文将详细介绍数据分析中数据的波动以及如何准确地衡量和分析数据的波动。
1. 数据波动的定义数据波动是指数据在一定时间内的变化幅度和频率。
它可以通过计算数据的标准差、方差、变异系数等统计指标来衡量。
标准差是最常用的衡量数据波动的指标之一，它表示数据与其平均值的偏离程度。
方差是标准差的平方，它表示数据的离散程度。
变异系数是标准差与平均值的比值，它可以用来比较不同数据集之间的波动程度。
2. 数据波动的原因数据的波动可以由多种因素引起。
其中一些常见的原因包括季节性变化、市场需求变化、竞争对手的行为、自然灾害等。
例如，在零售业中，销售额的波动可能与季节性促销活动、节假日购物季等因素有关。
在金融市场中，股票价格的波动可能与市场情绪、公司业绩、宏观经济指标等因素相关。
3. 数据波动的分析方法为了准确地分析数据的波动，我们可以使用以下方法：3.1 时间序列分析时间序列分析是一种分析时间相关数据的方法。
它可以匡助我们识别数据中的趋势、季节性和周期性变化，并预测未来的趋势。
常用的时间序列分析方法包括挪移平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
3.2 方差分析方差分析是一种用于比较不同组之间差异的统计方法。
它可以匡助我们确定不同因素对数据波动的影响程度。
例如，在市场营销中，我们可以使用方差分析来确定不同市场策略对销售额的影响。
3.3 回归分析回归分析是一种用于研究因果关系的统计方法。
它可以匡助我们确定不同因素对数据波动的贡献程度。
例如，在经济学中，我们可以使用回归分析来确定利率、通货膨胀率等因素对经济增长的影响。
4. 数据波动的应用数据波动的分析可以匡助我们做出更准确的决策和预测。
以下是一些常见的应用场景：4.1 股票市场股票市场的波动对投资者来说是一个重要的指标。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动引言概述：数据分析是一种重要的技术，它可以帮助我们理解和解释数据的变化趋势。
在数据分析过程中，我们常常会遇到数据的波动现象。
本文将从四个方面，即数据波动的原因、波动的类型、波动的影响以及如何应对波动，详细阐述数据分析数据的波动问题。
一、数据波动的原因：1.1 数据收集过程中的误差：在数据收集的过程中，可能会出现人为或仪器误差，导致数据的波动。
例如，数据采集设备的精度不高或操作人员的操作不准确，都可能导致数据的波动。
1.2 数据样本的选择：样本的选择也会对数据的波动产生影响。
如果样本的选择不具有代表性，或者样本数量过小，都会导致数据的波动。
1.3 数据来源的不确定性：数据的来源多种多样，例如自然观测、实验室测试、问卷调查等。
不同数据来源的不确定性也会导致数据的波动。
二、波动的类型：2.1 随机波动：随机波动是指数据在一定范围内的随机变化。
这种波动通常是由于数据收集过程中的误差或者样本的随机性导致的，无法预测和避免。
2.2 季节性波动：季节性波动是指数据在一年内呈现出周期性的变化。
例如，销售额在节假日期间会有较大的增长，而在其他时间可能较为平稳。
2.3 长期趋势波动：长期趋势波动是指数据在较长时间内呈现出持续上升或下降的趋势。
这种波动可能是由于经济环境、市场需求等因素导致的。
三、波动的影响：3.1 决策的不确定性：数据的波动会导致决策的不确定性增加。
如果数据波动较大，决策者很难准确判断数据的真实情况，从而可能做出错误的决策。
3.2 经济效益的不稳定：数据波动会直接影响企业的经济效益。
例如，销售额的波动会导致企业的收入不稳定，进而影响企业的运营和发展。
3.3 市场风险的增加：数据波动也会增加市场风险。
投资者在进行投资决策时，如果数据波动较大，可能会增加投资的风险。
四、应对波动的方法：4.1 数据清洗和处理：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和处理，去除异常值和噪声，以减小数据的波动。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动一、引言数据分析是一种对采集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
在进行数据分析时，我们往往会遇到数据的波动现象。
数据的波动指的是数据在特定时间段内的变化情况，包括数据的上升、下降、波动幅度等指标。
本文将详细介绍数据分析中数据的波动的定义、原因、影响因素以及如何处理数据波动等内容。
二、数据的波动定义数据的波动是指数据在一定时间范围内的变化情况。
数据的波动通常以波动幅度、波动频率、波动趋势等指标来描述。
波动幅度指数据在一定时间段内的最大变化范围；波动频率指数据波动的次数；波动趋势指数据波动的方向，包括上升、下降或者无明显趋势等。
三、数据波动的原因1. 外部因素影响：数据的波动往往受到外部因素的影响，例如经济环境、市场需求、自然灾害等。
这些外部因素的变化会直接或者间接地影响数据的波动情况。
2. 内部因素变化：企业内部的决策、策略、管理等因素的变化也会导致数据的波动。
例如，企业推出新产品、改变销售策略等都可能引起数据的波动。
3. 数据采集和处理误差：数据的波动也可能是由于数据采集和处理过程中的误差所导致。
例如，数据采集设备的故障、人为操作失误等都可能引起数据的波动。
四、数据波动的影响因素数据波动的影响因素主要包括以下几个方面：1. 时间因素：数据的波动通常与时间相关。
不同的时间段可能会浮现不同的数据波动情况。
例如，季节性波动、日常波动等。
2. 外部因素：外部环境的变化会直接或者间接地影响数据的波动情况。
例如，市场需求的变化、竞争对手的行动等。
3. 内部因素：企业内部的决策、策略、管理等因素的变化也会影响数据的波动。
例如，企业推出新产品、改变销售策略等。
4. 数据质量：数据的质量对数据波动的分析结果有重要影响。
不许确、不完整的数据可能导致对数据波动的分析结果不许确。
五、处理数据波动的方法1. 数据平滑：通过对数据进行平滑处理，可以减少数据波动的影响，使数据更加稳定。
常用的数据平滑方法包括挪移平均、指数平滑等。
异常天气事件频率变化趋势统计分析
异常天气事件频率变化趋势统计分析近年来，全球范围内发生的异常天气事件频率呈现出明显的变化趋势。
这些异常天气事件，包括但不限于极端温度、暴雨洪涝、干旱和飓风等，对人类的生活和经济活动产生了严重影响。
因此，了解这些事件的频率变化趋势以及背后的原因，对我们预防和应对异常天气事件具有重要意义。
为了分析异常天气事件的频率变化趋势，我们可以使用统计方法和相关数据。
首先，我们需要收集异常天气事件的历史数据。
这些数据可以来自于各个国家和地区的气象部门、国际气象组织或者其他相关研究机构。
对于每一种异常天气事件，我们需要统计每年发生的次数，并记录下来。
接下来，我们可以使用时间序列分析方法来分析异常天气事件的频率变化趋势。
时间序列分析是一种研究数据随时间变化的统计方法。
其中，常用的方法包括趋势分析、周期性分析和季节性分析等。
首先，我们可以使用趋势分析来研究异常天气事件的长期变化趋势。
趋势分析可以帮助我们发现不同异常天气事件的发生次数是否存在增加或减少的倾向。
我们可以使用线性回归模型或其他相关的方法，来拟合异常天气事件发生次数随时间变化的趋势。
如果发现异常天气事件的发生次数呈现出明显的增加或减少趋势，那么我们可以进一步研究这种趋势背后的原因。
其次，周期性分析可以帮助我们发现异常天气事件的周期性变化。
周期性变化意味着异常天气事件的发生次数在一定时间范围内存在周期性的波动。
我们可以使用傅里叶分析等方法来分析异常天气事件的周期性变化，并找出周期的长度。
周期性分析可以帮助我们了解异常天气事件发生的一些规律性，如季节性或年际变化。
最后，季节性分析可以帮助我们研究异常天气事件在不同季节中的变化趋势。
对于某些异常天气事件，如暴雨洪涝，其发生次数可能在梅雨季或夏季比其他季节更多。
通过对异常天气事件在不同季节中的变化趋势进行分析，我们可以为相关部门提供季节性预警和应对措施。
除了统计方法和时间序列分析，我们还可以结合其他领域的知识和研究成果，来深入研究异常天气事件频率的变化趋势。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动引言概述：在进行数据分析时，我们经常会面临数据的波动性。
数据的波动性是指数据在一定时间内的变动幅度。
了解和分析数据的波动性对于准确预测和决策制定至关重要。
本文将从五个大点来阐述数据分析数据的波动性。
正文内容：1. 数据波动的原因1.1 经济因素：经济因素是数据波动的主要原因之一。
经济环境的变化，如通货膨胀、利率变动、市场需求变化等，都会导致数据的波动性增加。
1.2 政治因素：政治因素也是数据波动的重要原因。
政府政策的变化、国际关系的紧张等都会对数据产生影响，进而导致数据波动。
1.3 自然因素：自然灾害、气候变化等自然因素也会对数据产生影响，引起数据的波动性增加。
2. 数据波动的影响2.1 预测准确性下降：数据的波动性增加会导致预测的准确性下降。
如果数据波动很大，那么我们很难准确预测未来的趋势和变化。
2.2 决策制定困难：数据波动性增加还会给决策制定带来困难。
波动性大的数据会增加决策的不确定性，使得决策制定者难以做出准确的决策。
2.3 业务风险增加：数据的波动性增加还会增加业务风险。
波动性大的数据使得企业在市场竞争中更加脆弱，难以应对市场的变化。
3. 数据波动的测量方法3.1 方差：方差是衡量数据波动性的常用方法之一。
方差越大，数据的波动性越大。
3.2 标准差：标准差也是一种常用的数据波动性测量方法。
标准差是方差的平方根，用来衡量数据的离散程度。
3.3 变异系数：变异系数是标准差与均值的比值，用来衡量数据的相对波动性。
变异系数越大，数据的波动性越大。
4. 数据波动的应对策略4.1 建立模型：建立合适的模型可以帮助我们更好地理解和预测数据的波动性。
通过模型，我们可以找到数据背后的规律和趋势。
4.2 多维度分析：多维度分析可以帮助我们从不同的角度来理解数据的波动性。
通过分析不同维度的数据，我们可以找到数据波动的原因和规律。
4.3 风险管理：对于数据波动性较大的情况，我们需要加强风险管理。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动一、引言数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，以发现数据中的模式、关联和趋势，从而提供有关现象和问题的深入洞察和决策依据的过程。
在数据分析过程中，我们常常会遇到数据的波动现象，即数据在一定时间范围内的变动情况。
本文将详细介绍数据分析数据的波动，包括波动的定义、原因、影响因素以及应对策略。
二、波动的定义数据的波动是指数据在一定时间内的变动情况。
波动可以通过统计指标来衡量，常见的波动度量指标有标准差、方差、变异系数等。
波动越大，数据的变动幅度就越大；波动越小，数据的变动幅度就越小。
三、波动的原因1. 外部环境因素：数据的波动往往受到外部环境因素的影响。
例如，经济环境、政策变化、自然灾害等都可能导致数据的波动。
2. 内部因素：数据的波动也可能受到内部因素的影响。
例如，企业的经营策略、市场竞争、产品销售等都可能导致数据的波动。
3. 数据采集和处理误差：数据采集和处理过程中的误差也可能导致数据的波动。
例如，数据采集设备的精度、数据处理算法的准确性等都会对数据的波动产生影响。
四、波动的影响因素1. 决策风险：数据的波动会增加决策的风险。
当数据波动较大时，决策者很难准确把握数据的真实情况，从而可能做出错误的决策。
2. 经济效益：数据的波动对企业的经济效益也会产生影响。
当数据波动较大时，企业的经营状况可能会受到不利影响，从而影响企业的盈利能力。
3. 市场竞争力：数据的波动也会对企业的市场竞争力产生影响。
当数据波动较大时，企业很难稳定地提供产品或服务，从而可能失去市场份额。
五、应对策略1. 数据质量管理：提高数据质量是降低数据波动的关键。
通过优化数据采集设备、改进数据处理算法等方式，可以提高数据的准确性和稳定性，从而降低数据的波动。
2. 风险管理：建立科学的风险管理体系，可以有效降低决策风险。
通过制定风险评估和控制措施，及时发现和应对数据波动带来的风险，从而保证决策的准确性和稳定性。
3. 市场调研：定期进行市场调研，了解市场动态和竞争状况，可以帮助企业更好地应对数据波动带来的市场竞争压力。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动引言概述：数据分析是当今社会中非常重要的一项工作，它可以帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。
然而，在进行数据分析时，我们经常会遇到数据的波动现象，这会对我们的分析结果产生一定的影响。
本文将从五个大点来阐述数据分析数据的波动，帮助读者更好地理解和应对这一问题。
正文内容：1. 数据采集1.1 数据源的选择：不同的数据源可能会导致数据的波动性不同。
因此，在进行数据采集时，我们应该选择合适的数据源，确保数据的准确性和稳定性。
1.2 数据采集频率：数据采集的频率也会对数据的波动性产生影响。
如果采集频率过高，数据可能会出现过多的噪声，导致波动性增加。
因此，我们需要根据具体情况来确定合适的数据采集频率。
2. 数据清洗2.1 异常值的处理：在进行数据清洗时，我们需要注意处理异常值。
异常值可能会导致数据的波动性增加，因此我们需要采取合适的方法来处理异常值，例如删除或替换。
2.2 缺失值的处理：缺失值也会对数据的波动性产生影响。
在处理缺失值时，我们可以选择删除含有缺失值的数据，或者采用合适的填充方法来处理缺失值，以减小数据的波动性。
3. 数据预处理3.1 数据平滑：数据平滑是一种减小数据波动性的常用方法。
通过使用平滑算法，我们可以去除数据中的噪声，减小数据的波动性，从而更好地进行数据分析。
3.2 数据标准化：数据标准化可以将不同尺度的数据转换为相同的尺度，减小数据的波动性。
常用的数据标准化方法包括最小-最大标准化和Z-score标准化。
4. 数据分析方法4.1 时间序列分析：时间序列分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们更好地理解和预测数据的波动性。
通过对时间序列数据进行建模和分析，我们可以揭示数据背后的规律和趋势。
4.2 方差分析：方差分析可以帮助我们判断数据的波动性是否受到不同因素的显著影响。
通过对数据进行方差分析，我们可以确定哪些因素对数据的波动性具有统计显著性。
5. 数据可视化5.1 折线图：折线图是一种常用的数据可视化方法，它可以将数据的波动性直观地展示出来。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动数据分析是一种通过采集、清洗、处理和解释数据来提取有价值信息的过程。
在数据分析过程中，我们时常会遇到数据的波动现象，即数据在不同时间点或者不同条件下的变化情况。
了解和分析数据的波动对于了解数据的趋势、规律和异常非常重要。
本文将详细介绍数据分析数据的波动，包括波动的定义、常见的波动类型、波动的原因和影响因素以及如何分析和应对数据的波动。
一、波动的定义数据的波动是指数据在一定时间范围内或者在不同条件下的变化程度。
波动可以体现在数据的各个方面，如数值的增减、波动的幅度、波动的频率等。
波动的程度可以通过统计指标来衡量，如标准差、方差、变异系数等。
二、常见的波动类型1. 季节性波动：某些数据在特定季节或者时间段内呈现出周期性的波动。
例如，零售业的销售额在节假日期间通常会有明显的增长，而在寻常日子则较为平稳。
2. 周期性波动：某些数据在一定周期内呈现出规律性的波动。
例如，股票市场的价格在每一个交易日内都会有波动，同时还存在较长周期的牛市和熊市。
3. 随机性波动：某些数据在短期内呈现出随机的波动，没有明显的规律。
例如，某股票的价格在一天内可能会浮现多次的涨跌，但没有明确的趋势。
4. 跨周期波动：某些数据在不同时间周期内呈现出不同的波动特征。
例如，某公司的销售额在短期内可能会有较大的波动，但在长期内呈现出稳定的增长趋势。
三、波动的原因和影响因素1. 外部环境因素：波动的原因可以是外部环境因素的影响，如经济周期、自然灾害、政策变化等。
这些因素会对数据产生较大的影响，导致数据的波动。
2. 内部因素：波动的原因也可以是内部因素的影响，如企业经营策略、产品销售情况、供应链变动等。
这些因素会直接或者间接地影响数据的变化，引起数据的波动。
3. 数据质量问题：数据质量问题也可能导致数据的波动，如数据采集错误、数据处理错误等。
这些问题会使得数据浮现异常值或者不一致的情况，从而引起数据的波动。
四、分析和应对数据的波动1. 数据可视化：通过绘制折线图、柱状图、散点图等图表，可以直观地展示数据的波动情况，匡助分析人员更好地理解和把握数据的变化趋势。
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图 ２ 各变量的相关性散点图矩阵
表 ３ 变量相关性 ｐｅａｒｓｏｎ 检验表
项别
频率越 ０������ ０５ Ｈｚ 百分比
／％
１
０������ ３９１
相关性 ０������ ０２２
－０������ ３７３
－０������ １４６
全网风 电发电 量 ／ ＭＷｈ
０������ ３９１ １
经共 线 性 检 验， 容 差 （ 容 许 度 ） 大 于 ０������ １， ＶＩＦ （ 方差膨胀因子） 低于 ５， 可认为多重共线性 不严重， 见表 ６。
表 ４ 回归分析模型汇总表
模型
Ｒ
Ｒ２
调整 Ｒ２ 标准估计误差 Ｄ－Ｗ
１ ０������ ３９１ ａ ０������ １５３ ２ ０������ ５４４ ｂ ０������ ２９６
为４ ０５８������ ２７
Ｓｍｉｒｎｏｖ 检验
单样本
联络线波动的分布为正态分布， 平均
５
Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－
值为１ ４０５������ ３２， 标准差为２ ２６５������ ９５
Ｓｍｉｒｎｏｖ 检验
Ｓｉｇ． 决策者 ０������ ８８９ 保留原假设 ０������ ４２７ 保留原假设 ０������ ９７２ 保留原假设 ０������ ８４３ 保留原假设
为 １０������ ６６％； 全网风电发电量的均值及标准差分别 为４９ ９５４， １９ ５０３ （ 离 散 程 度 较 大） ， 其 极 大 值、 极小值相差较大， 可见样本涵盖了风电多发及少发 的各种情况， 观察其他指标， 可以看出样本涵盖了 系统 实 际 运 行 出 现 的 各 种 情 况， 具 有 很 高 的 代 表性。
在对数据进行统计之前， 首先对样本进行检 验， 查看样本的分布情况， 见表 ２、 图 １。
从图 １ 中可以看出， 样本中多个变量符合正态 分布， 可以进行多变量的相关性分析和多元线性回 归分析。
２０１８ 年
第 ３９ 卷第 ５ 期
刘 洋， 等： 基于统计方法的频率波动原因分析
２９
表 ２ 样本分布情况
表 ６ 回归系数
模型
ｔ
Ｓｉｇ．
容差
ＶＩＦ
（ 常量） ３������ ８１３
０
１ 全网风电
３������ ３２
０������ ００２
１
１
发电量
（ 常量） ５������ ３７３
０
全网风电
２
３������ ６５６
０������ ００１
１
１
发电量
直调水电
－３������ ４９２ ０������ ００１
１
１
备用情况
对回归系数进行检验， 全网风电发电量和直调 水电备用情况与频率的波动存在统计学意义。
２ 仿真分析
基于 ２０１６ 年某电网数据模型， 冬季低谷负荷 期间， 通过 １ 台 ６００ ＭＷ 火电机组快速调节汽门对 电网进行有功功率扰动， 机组有功出力见图 ４， 分 别观察①风电多发； ②风电少发， 火电多发； ③风 电少发， 水电多发 ３ 种方式下电网频率的影响， 频 率响应曲线见图 ５。
－０������ ０７７ ０������ ０１３ ０������ １９８
直调水 电发电 量 ／ ＭＷｈ
０������ ０２２ －０������ ０７７
１ －０������ ３４４ ０������ １７９
直调水 电备用
情况 ／ ＭＷ －０������ ３７３ ０������ ０１３ －０������ ３４４
１ ０������ ２４７
联络线 波动 ／ ＭＷ
－０������ １４６ ０������ １９８ ０������ １７９ ０������ ２４７
１
图 １ 频率越 ０������ ０５ Ｈｚ 百分比分布情况
１������ １ 相关性分析 先对样本的相关性进行分析， 初步明确各变量
之间的统计关系。 绘制散点图是相关分析过程中极为常用且非常
相关分析和回归分析都是分析客观事物之间相 关性的分析方法， 而回归分析侧重于考察变量间的 数量变化规律［２］ ， 并通过回归方程的形式描述和 反映这种关系。 这里利用 ｓｐｓｓ 多元线性回归中的 逐步法［２］ 。
由表 ４ 可知， 模型 ２ 的调整 Ｒ２ ＝ ０������ ２７３， 从数 学角度看， 拟合效果一般， 但因各行业存在差异，
ＳＰＳＳ 是一款在数据处理和分析方面有着强大 功能的软件， 本文利用 ＳＰＳＳ 软件对样本进行相关 性和多元线性回归分析［１］ 。
１ 样本总体分析
首先对样本进行描述性统计， 见表 １。 在 ６３ 天的数据样本中， “ 频率越 ０������ ０５ Ｈｚ 百分 比” 的均值为 ２３������ ８５， 反映其偏离程度的标准差
０������ １３９ ０������ ２７３
９������ ８９４ ６９ ９������ ０９５ １６
１������ ３８８
注： ａ． 预测变 量： （ 常 量）， 全 网 风 电 发 电 量； ｂ． 预 测 变 量： （常量）， 全网风电发电量， 直调水电备用情况； ｃ． 因变量： 频率 越 ０������ ０５ Ｈｚ 百分比。
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ， ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｑｕａｌｉｆｉｅｄ ｒａｔｅ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｓｏｍｅ ｐｏｗｅｒ ｇｒｉｄ ｈａｓ ｒｅａｃｈｅｄ １００％ ｗｉｔｈ ｎｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ａｃｃｉｄｅｎｔ ｏｃｃｕｒｒｅｄ． Ｂｙ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ， ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｑｕａｌｉｆｉｅｄ ｒａｔｅ ｉｎｄｅｘ ｉｎ ０������ ０５ Ｈｚ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｃｏｒ⁃ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ； ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ； ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
２０１８ 年ห้องสมุดไป่ตู้
３０
东北电力技术
第 ３９ 卷第 ５ 期
对拟合效果的判断还需要根据本行业数据统计情况 而定。 经 Ｄ－ Ｗ 界值表可知， ｄＬ ＝ １������ ３９ ＜ １������ ４５， 残 差基本独立， 但因残差接近临界值， 无法得出十分 确定的结论。
对拟合 回 归 模 型 进 行 检 验， Ｆ ＝ １２������ ６２０， Ｓｉｇ． ≤０������ ０５， 认为可建立拟合回归模型， 见表 ５。
Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ Ｒｅａｓｏｎｓ
ＬＩＵ Ｙａｎｇ１， ＷＡＮＧ Ｃｏｎｇｙｉｎｇ２， ＣＨＥＮ Ｊｉｎｐｉｎｇ２， ＹＡＯ Ｋａｉｆｅｎｇ１， ＹＡＮＧ Ｘｕｅｒｕｉ１
（１． Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｂｒａｎｃｈ Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｓｔａｔｅ Ｇｒｉｄ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ， Ｌｉａｏｎｉｎｇ １１００１８， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｃｈｉｎａ Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｒｖｅｙ ＆ Ｄｅｓｉｇｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｃｏ．， Ｌｔｄ．， Ｓｈｅｎｙａｎｇ， Ｌｉａｏｎｉｎｇ １１０１８０， Ｃｈｉｎａ）
序号
原假设
测试
频率越 ０������ ０５ Ｈｚ 百分比的分布为正态 单样本
１ 分 布， 平 均 值 为 ２３������ ８５， 标 准 差 Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－
为 １０������ ６６
Ｓｍｉｒｎｏｖ 检验
全网风电发电量的分布为正太分布， 单样本
２ 平 均 值 为 ４９ ９５３������ ７６， 标 准 差 Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－
直调水电发电量 ／ ＭＷｈ
１ ４５４ ２９ ２３４ １５ ６０３������ ８６ ６ ９４８������ ０５１
直调水电备用 ／ ＭＷ
５１６
１５ ７２４ ７ １７５������ ６８ ４ ０５８������ ２６８
联络线波动 ／ ＭＷ
４５
１２ ６６０ １ ４０５������ ３２ ２ ２６５������ ９４８
东北电力技术
２０１８ 年
２８
ＮＯＲＴＨＥＡＳＴ ＥＬＥＣＴＲＩＣ ＰＯＷＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
第 ３９ 卷第 ５ 期
基于统计方法的频率波动原因分析
刘 洋１， 王聪颖２， 陈瑾平２， 姚恺丰１， 杨雪瑞１
（１． 国家电网公司东北电力调控分中心， 辽宁 沈阳 １１００１８； ２． 中国能源建设集团辽宁电力勘测设计院， 辽宁 沈阳 １１０１８０）
摘要： 近年来， 某电网的频率合格率指标一直为 １００％， 没有发生频率越限的事故。 但通过对比发现， 频率在 ０������ ０５ Ｈｚ 附近的波动幅度和频数较以前有所增加， 利用统计方法分析各因素的相关性和相关程度， 并讨论解决办法。 关键词： 频率波动； 统计方法； 相关性 ［ 中图分类号］ ＴＮ９１１������ ７ ［ 文献标志码］ Ａ ［ 文章编号］ １００４－７９１３（２０１８）０５－００２８－０３
近年 来， 某 电 网 的 频 率 合 格 率 指 标 一 直 为 １００％， 没有发生频率越限的事故。 但通过对比发 现， 频率在 ０������ ０５ Ｈｚ 左右的波动幅度和频数较以前 有所增加， 为了分析其中的原因， 本文从某年份的 实际运行天数中随机选取 ６３ 天频率越限 ０������ ０５ Ｈｚ 频率的百分比样本进行统计， 再根据运行经验， 选 取这些天的全网风电发电情况、 直调水电发电及备 用情况、 联络线波动情况等可能对频率造成影响的 因素进行分析， 确认频率波动的影响因素及各因素 的影响程度。 最后根据分析结果讨论提高电网频率 稳定的方法。