Debo consultar las estadísticas (estacionariedad, media, desviación estándar, etc.) del perfil de carga eléctrica. Decidí usar los datos de carga para el sistema de prueba de confiabilidad IEEE, ya que tiene todos los datos de todo un año. Más específicamente, tengo datos para las 24 horas * 7 días * 52 semanas = 8736 horas del año.
A partir de estos datos, produje el perfil de carga de 24 horas para cada uno de los 364 días del año. En este punto, tengo 364 realizaciones del proceso estocástico. Luego, utilizando estos datos, fijé la hora (p. Ej., A la 1:00 am, 2:00 am, 1:00 pm, 2:00 pm) y almacené los 364 puntos de datos para cada hora del día. Por lo tanto, para la 1 am, tengo 364 puntos de datos, de manera similar a las 2 am y así sucesivamente. Por lo tanto, termino con 24 variables aleatorias (en términos de terminología estocástica) y creé la mejor función de densidad de probabilidad de ajuste en MATLAB usando los datos que se muestran a continuación:
Tambiénheencontradolamedia,paracadahorayestoproducelosiguiente:
Como podemos ver en esto, la media varía con el tiempo, por lo tanto, el proceso no es estacionario de sentido amplio y, por extensión, tampoco es estacionario en sentido estricto, como lo indican los diferentes PDF en la primera imagen. Además, he concluido que el proceso no es ergódico porque el promedio de tiempo de una realización (es decir, el perfil de carga para un día) no es igual al promedio del conjunto en un momento diferente, ya que el promedio / promedio cambia con el tiempo y no es constante.
Ahora entiendo, que si el proceso no es WSS, automáticamente no puede ser SSS y por extensión ergódica. Pero simplemente estoy señalando por observación, formas en las que creo que puedo identificar WSS, SSS o ergodicidad.
Alguien puede confirmar si mi análisis de la propiedad de estacionariedad tiene sentido o es incorrecto.