伊国鑫+马国福

摘 要：回归分析是一种统计工具，它利用两个或两个以上变量之间的关系，由一个或几个变量来预测另一个变量，它是处理变量之间相关关系的一种数理统计方法。将该统计方法应用于预测电力系统运行中各种因素对设备状态量的影响，从而对设备的运维提供指导，具有可行性。

关键词：线性回归分析；预测；电力系统；设备状态量

中图分类号：TM715 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）11-0162-01

1 线性回归分析的意义

在客观世界中，我们经常会遇到一些相互依赖、相互制约的变量。它们之间有着一定的关系，这种关系在量上主要有两种类型.一类是确定性关系，也就是我们所熟悉的函数关系，其特点就是给定自变量的值，能确定因变量的对应值。另一类是非确定性关系，其特点是给定自变量的值，不能确定因变量的值。

回归分析是研究自变量的变化对因变量变化的影响程度，其目的在于根据已知自变量的变化来估计或预测因变量的变化情况。利用回归分析，确定因变量与自变量之间的回归模型；根据样本观测数据，估计并检验回归模型及未知参数；在众多的自变量中，判断哪些变量对因变量的影响是显著的，哪些变量的影响是不显著的；根据自变量的已知值或给定值来估计和预测因变量的值。

2 在电力系统中的应用

在电力系统运行过程中，一个设备运行参数的变化，往往会引起设备其他运行参数的变化，他们之间存在类似于线性的关系，例如：设备负荷电流的不同变化，引起设备接触面上发热温度的不同；……