考虑风电出力相关性的输电网规划

在风电大规模并网的背景下,考虑风功率不确定性以及多个风电场随机输出功率之间的关联特性成为电网规划中必须考虑的关键因素。本文采用Copula理论研究了邻近风电场随机出力间的关联特性,并通过蒙特卡洛模拟技术对大规模风电接入后的直流概率潮流特性进行了分析,在此基础上,构造了基于逐步倒推法的输电网规划模型。以我国西北两座实际风电场的历史出力数据为样本,对基于Copula理论构建的风电随机出力相关性模型进行了准确性评估,并将其接入Garver 6节点系统,构建了仿真算例,验证了本文所提模型及算法的可行性。仿真结果表明,输电网规划中考虑风电出力相关性具有重要意义。     

考虑退化特性相关性的航空电连接器可靠性分析方法

采用带随机效应的Wiener退化过程模型,对航空电连接器进行温度和振动综合应力下加速特性退化过程建模,推导其退化量及可靠度,并采用基于Bayesian更新的EM算法估计模型中的未知参数.针对电连接器在综合应力下表现出多种特性同时退化且特性间呈现相关性的问题,进一步利用Copula函数进行相关性建模,推导其多退化特性相关条件下的系统可靠度.最后以某型航空电连接器为算例,对提出的模型和方法进行说明和验证,结果表明,考虑退化特性相关性时的可靠度低于考虑各单独退化特性时的可靠度.     

基于Copula理论考虑光伏出力与负荷相关性的含光伏电站发电系统可靠性分析

由于光伏出力的间歇性和随机性,大容量的光伏电站接入会对发电系统可靠性造成影响。考虑光伏出力与负荷之间存在的相关性,在应用Copula理论的基础上提出了一种联合概率分布模型构建方法,并结合地区光伏出力及负荷数据进行含光伏电站的发电系统可靠性评估。首先基于我国某地区含光伏电站发电系统实测出力数据,通过非参数估计的方法得到光伏出力、负荷的概率分布。进而根据相关性测度和拟合优度选取合适的Copula函数,得到光伏电站出力与负荷的联合概率分布用于含光伏电站的发电系统可靠性评估。算例分析结果表明,所建模型能够很好地反映光伏发电系统的概率特性,且可靠性分析结果更加准确。"     

考虑多主体博弈的海上风电场接入系统规划方法

海上风电可提供高效清洁的新能源,是我国能源结构转型的重要战略支撑,但其接入系统的规划存在对不确定性市场竞争环境下多利益主体间交互行为的影响考虑不充分的问题.提出了一种考虑多主体博弈的海上风电场接入系统规划模型,结合海上风电接入系统投资主体、运营模式多样的特点,兼顾多个参与主体的利益,通过优化接入系统的接入方式和投资运营合作模式,得到最优的海上风电接入系统规划方案.该方法可为多主体投资运营下海上风电场接入系统的科学灵活规划和有效运营管理提供参考.     

考虑跳跃和杠杆效应的股市多分形波动率建模

考虑股票市场中存在的跳跃行为和杠杆效应等特征,在HAR模型基础上,构建了一种新的多分形波动率模型.以上证指数和深证成指每5min高频数据为研究样本,运用“模型信度设定”(MCS)检验方法,实证对比了各波动率模型在高波动和低波动两个子样本期对我国股市的预测能力.实证研究结果表明,所提出的多分形波动率测度指标及其计量模型具有较好的预测作用,特别是在高(极端)波动时期其优势更为突出;研究结果有望为金融风险(特别是极端风险)的管理与控制提供新思路与新方法.     

基于高频数据的金融市场风险溢出研究

近年来,金融市场间的联动现象日趋频繁,跨市场的风险溢出进一步增强.2015年以来,中国股票市场迅速发展,但也出现了大幅度的波动.因此,在维护金融稳定、防范金融风险的背景下,加强对中国股市的风险监控,降低外部冲击的影响具有重要的现实意义.建立EGARCH-Copula模型研究沪市与港市之间的相关结构,计算谱风险和VaR值以度量波动溢出效应.选取每隔5 min的上证综合指数和香港恒生指数收益率序列,进行小波降噪后,构建EGARCH模型拟合其边缘分布,选择Copula函数刻画它们之间的相关结构,Monte Carlo模拟计算谱风险和VaR值.实证结果显示,t-EGARCH-Gumbel Copula模型能够较好地描述沪市与港市之间的尾部相关结构;谱风险值随着风险厌恶系数的增大而增大,比VaR值更能捕捉尾部的极端风险,降低投资者的损失.     

Copula方法在时间序列趋势项提取中应用

对用动力系统方法进行非线性时间序列趋势项预测的问题进行了探讨.引入Copula 函数构造的误差衡量模型,对几种时间序列趋势项的提取方法进行了比较,在比较准则的构造上有所创新.进而从时间序列中提取的趋势项为数据,通过动力系统方法对证券市场指数的预测进行了实证.     

基于广义可加模型的波动率估计方法

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将广义可加模型引入条件方差的估计,改进了[Bhlmann P,McNeil A J.An algorithm for nonparametric GARCH modelling.Computational Statisticsand Data Analysis,2002,40(4):665-683]提出的迭代算法并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够控制真实波动率的数学模拟实验,分别用样本内和样本外估计的方法说明了可加GARCH模型在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而与非参数模型相比,可加GARCH模型也有较好的估计效果.通过一个推断波动特征的算例,表明了可加GARCH模型对研究新兴市场股市或者处于金融危机中的股市等存在复杂波动特征的金融市场波动率有着非常现实的意义.     

中国入境旅游者增长的周期性波动

用环比法和前向移动平均法对中国入境旅游者人数的年度资料(1978-2002年)、月度资料(1989-2002年)进行周期波动的时间序列分析,分析结果表明,入境旅游者人数增长呈不规则周期性波动.年度资料可分为三个周期,前两个周期振幅较大,周期长度相对较短,后一个周期振幅相对较小,周期长度较长.月度资料可划为一个周期,该周期属前峰型周期,收缩期相对较长.目前,中国入境旅游仍处于收缩期,增长率可能会在2003年明显下降,使谷底位置进一步降低.     

多资产波动序列日内共同周期结构研究?

利用灵活傅里叶变换回归(FFF)方法对中国股票市场多资产波动序列建立日内周期模型,并利用典型相关的假设检验和多元信息准则来确定波动序列共同周期成分的数目和周期元素的数目.实证分析表明:1)通过对中国上证8只银行股票146d的5min数据分析,发现有3个共同周期成分可以描述日内波动,并且利用共同周期成分预测未来波动优于时间序列模型的预测效果;2)通过对不同抽样尺寸下的对比研究发现,5min抽样频率的波动序列更适合用降秩方法来确定共同周期成分.     

基于时间序列法的短期风速建模

短期风速预测是风电场监控系统中的重要一环。因风速序列本身已经具有时序性和自相关性,基于时间序列分析法建立了风电场风速短期预测模型,并结合实例阐述了时间序列法在这一领域的适用性,分析结果表明,所建模型具有一定的实用价值。     

考虑尾流效应的风电场建模以及随机潮流计算

采用变量变换法拟合了风速频率的三参数weibull分布函数,在风能分布的Jensen和Lissaman模型的基础上,结合风速的频率分布模型与风力发电机组的单机稳态模型,建立了大型并网运行风电场的综合模型.该模型同时考虑了尾流效应和风电场地形因素对不同位置风机风速的影响,得到了考虑以上因素时风电场的输出功率.在此基础上,应用蒙特卡罗法对风电场接入系统进行了随机潮流计算.最后,以40机的风电场为例建立了风电场模型,将此模型引入到IEEE14系统中,通过随机潮流计算得到系统节点电压的概率分布以及风电场输出功率的概率分布,分析了风电场并网运行对系统各节点电压的影响,从而为减小风电接入系统的电压波动提供参考.     

并网型大型风电场风力发电功率-时间序列的混沌属性分析

为了合理调度大型并网型风力发电系统中的供电系统,降低供电系统的旋转备用容量和运行成本,对风力发电容量进行预测.利用非线性动力学的理论方法对并网型风力发电系统的发电容量-时间序列进行分析,以检验其是否存在混沌属性.通过对风力发电容量-时间序列进行低维非线性动力学建模,分析该时间序列呈现的混沌特性,该结果为基于混沌时间序列的风力发电容量预测奠定了基础.     

一种考虑时空分布特性的区域风电功率预测方法

为了有效解决风电场数据丢失时直接相加法无法进行区域风电功率预测的问题,提出了一种考虑时空分布特性的区域风电功率预测方法.为降低模型的复杂性,根据风电场及风能信息对子区域进行具体分析.在此基础上,利用相关系数法,选择风电场出力与子区域出力间相关系数绝对值大的风场为基准风电场.以所选基准风电场预测功率为输入,利用神经网络方法,直接预测各子区域功率,整个区域预测结果为各子区域预测值之和.算例结果表明:利用相关系数法选择基准风电场无需大量历史数据支撑,原理简单易于实现;模型与风电场所采用的预测系统无关,易于工程推广应用;模型无需考虑非基准风电场功率预测情况,成本更低、效益更高;采用该模型后子区域预测误差比直接相加的方法降低了5％,整个区域预测误差仅为20.8％.     

考虑风电波动率的储能系统优化配置策略

为了减缓风电出力波动性对电网的影响,提出应用模型预测控制算法来分析不同波动率风电的储能系统的优化配置.首先,基于模型预测控制方法,研究储能平抑风电波动的控制策略,并建立优化配置模型;其次,提出风电的正负波动率和累计波动率的概念,并梯次分析了3种典型波动率下的储能系统功率和容量的配置策略;最后,基于MATLAB软件,从构建的标准正弦风电到随机选取的风电等3种典型场景进行算例分析,验证本文所提出的基于模型预测控制的风电波动平抑策略和采用累计波动率差值作为储能容量的评价指标有效性,为可再生能源的友好并网及储能优化配置提供一种参考.     

含风电场电力系统电压波动的随机潮流计算与分析

提出了用随机潮流计算分析风电场并网所引起的系统电压波动的方法.该方法全面考虑了风电场出力变化、负荷波动、发电机停运以及线路故障等随机因素,通过随机潮流计算求出风电场并网后系统各节点电压的概率分布,其中特别包括风电场接入点的电压波动情况.在此基础上,该方法可以对风电场的无功补偿进行进一步分析.此外还证明了用三参数的Weibull分布描述风速变化可以更好地反映高风速对风电机组输出功率的影响,对于常年风速较高的风电场更适合采用此分布描述.对接有风电场的IEEE RTS 24节点系统进行的算例分析证明了该方法的有效性,并通过实例说明了如何利用该方法指导对异步风力发电机的无功补偿.     

考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度方法

高比例风电接入电网后,风电有功功率的不确定性给电力系统调度决策带来了新挑战,增加了系统运行经济性与风险性之间的矛盾。针对此问题,本文提出了一种考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度方法,首先从运行风险性角度,基于风电出力概率特性,利用金融领域中的条件系统风险（Conditional System Risk, CSR）指标,表征风电接纳风险,然后从运行经济性角度考虑,考虑了实时调度中的发电量自动控制（Automatic Generation Control,AGC）机组运行和备用成本以及风电消纳效益,表征系统运行成本,最后依据风险性指标和经济性指标,综合利用鲁棒优化和随机优化方法,构建考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度优化模型,获取AGC机组运行基点及备用容量、风电可接纳范围,从而实现在最大程度保证系统风险难以发生的同时,提高系统运行经济性,提高风电消纳水平。通过对IEEE30节点测试系统的计算和分析验证了本文所提方法的有效性。     

基于改进内点法的含双馈型风电场的电力系统无功优化研究

针对含双馈型风电场的电力系统无功补偿问题,建立了以有功网损最小、节点电压偏差最小为目标的无功优化模型;并考虑了风电场旋转备用的约束,提出了跟踪中心轨迹内点法实现无功优化。跟踪中心轨迹内点法在传统内点法基础上引入自适应压缩因子,利用自适应压缩因子的动态收敛性,提高算法的局部搜索能力,从而提高算法的效率。在IEEE14系统中进行了仿真测试。实验结果证明了提出的无功优化算法的有效性,算法能较好的减少有功网损;同时使其他目标函数值都得到了不同程度的改善。     

基于多元时间序列的PM2.5预测方法

针对利用多元线性回归和时间序列模型预测PM2. 5时,存在信息利用不全面和预测精度不高的问题,提出了基于多元时间序列(ARMAX)的PM2. 5预测方法;方法在回归项中引入了PM2. 5影响因子在时间序列上的滞后性阶数,并对残差序列进行信息提取,建立了PM2. 5浓度预测模型;首先通过"天气后报网"采集了合肥市2017年和2018年污染物数据;完成了数据的预处理及相关性分析;分别建立了PM2. 5浓度预测的多元线性回归模型、时间序列模型和ARMAX模型;最后通过RMSE、MAE和Theil不相等系数3个评价指标,将3个模型预测精度进行比较;结果表明:ARMAX模型的预测精度显著高于单一的时间序列模型或多元线性回归模型。