考虑设备相关性的智能变电站二次系统可靠性分析方法

已有的智能电网的二次系统可靠性分析方法多数未考虑到二次系统的不同设备之间的相关性,在一定程度上会导致二次系统的可靠性分析不够准确,因此本文重点解决考虑不同设备之间相关性的二次系统可靠性分析方法。首先,利用指数分布建立二次系统中单个设备或元件的可靠性模型;其次,考虑由同一供电回路供电的设备之间的相关性,选取适用该场景的Copula函数,建立考虑设备之间相关性的设备可靠性模型;随后,将设备简化为电源模块、主机板和不同设备之间的通信模块,并逐步建立单条故障链以及整个二次系统的可靠性模型;最后,利用Matlab软件进行编程验证所提出的二次系统可靠性分析方法的正确性与准确性。     

基于Copula理论的金融风险分析

本文将Copula理论应用于投资组合的风险管理之中。对几种常用的Copula函数进行对比分析,概括出了不同Copula函数的特点。最后对于Copula函数在实际金融风险分析中的应用问题进行了深入的探讨。     

国内外股票市场相关性的Copula分析

揭示了Copula函数和Kendall τ统计量的内在关系,选择最优的Copula函数描述了两变量的相关性结构,并采用Copula函数建立了变量尾部相关性的表达式．实例分析表明,Copula方法可以较好地描述国内外股票市场之间的相关性结构,便于计算尾部相关性参数,为风险量化管理提供了一种新途径。     

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。     

相关系数与Copula函数相关性比较研究

对传统的几种相关性测度指标进行对比分析,并探讨了Copula函数在相关分析中的应用.结果表明,Copula函数是相关性测度的"归一"指标,且能提供更丰富的相关信息,在相关分析中具有独特的优势.     

基于Gaussian Copula与t-Copula的沪深股指相关性分析

针对沪深股指,讨论了Gaussian Copula与t-Copula的密度函数,并进行相关性建模,采用二步估计法对所建模型进行参数估计并给出了相关性指标。 最后,通过Monte Carlo模拟的方法比较了Copula关联结构之间的差异。     

基于Copula函数的沪深股市相关性分析

选用GPD分布分别对沪深股市对数收益率尾部进行描述,结合样本数据的统计特征,选择合适的二元Copula函数对沪深股市对数收益率的相关性进行描述,对二元Copula函数的参数进行估计。结果表明:二元t-Copula函数比二元正态Copula函数更能捕捉沪深股市的尾部相关性。沪深股市存在着较强的相关性,线性相关系数为0.9356,Kendall相关系数为0.7611,Spearman相关系数为0.9150。     

基于Copula理论的相关性测度

文章研究了随机变量的相关性测度Kendall’sτ与Spearman’sρ之间的关系.利用Copula方法,得到了两者的比值ρ/τ变化的不等式.针对一类Copula参数族,证明了比值的极限值是3/2.     

基于Copula理论和非参数极值估计在上下游水位的相关性分析应用

基于Copula函数的理论对非参数极值Copula进行改进,使其满足顶点约束;结合时变Copula理论,给出时变Copula函数的非参数极值估计;最后采用新的方法,对径流上游夹河滩水位和下游高村水位的相关性进行分析验证,体现了时变Copula的非参数极值估计在刻画随机变量相关性方面更优越、合理,具有一定的实际参考价值。     

Copula函数在金融市场组合风险中的相关性研究

Copula函数是一种将联合分布与边缘分布连接在一起的函数,它描述了变量间的相关性。1999年后Copula函数已在统计上得到广泛应用并开始应用于金融领域。自然地作为一种可以研究非线性、非对称相关的统计理论,Copula函数在国际上被迅速应用到金融市场的相关性分析、金融风险的管理与防范以及资产定价、保险定价等方面。     

基于最优R-Vine Gaussian Copula模型的服役大跨桥梁主梁失效概率分析

考虑到服役大跨桥梁主梁多个控制监测点失效模式的相关性,提出失效概率分析的最优regular?vine(R?vine)Gaussian copula信息融合新方法.利用极值应变信息,引入双变量pair?Gaussian?copula模型和最优R?vine模型,结合多个控制监测点的功能函数,进行失效模式相关性的最优R?vi...     

双变量生存数据之间的关联评估(英文)——一种基于Copula的方法

生存时间之间的关联分析引起许多从事生物与医学领域研究者的兴趣.这种分析的目的是利用Coupla方法调查在蒙特卡罗适度审查背景下,双变量生存数据之间的关联.该文利用皮尔森关联系数去估计双变量失败数据之间的关联.研究结果表明:当审查百分比低时,基于Gubel的估计方法更为鲁棒,而且正关联越强,分别用审查百分比是0%和30%所估计的结果越精确.这对基于Frank,Gumbel和Clayton的估计方法是正确的,甚至在Copula假设条件下真实情形也成立.     

考虑变量相关的机械零件可靠度计算

利用应力和强度不相关理论，通过非线性变换，导出了应力和强度相关情况下的可靠度计算公式，同时深入分析了应力与强度相关系数ρSL对零件可靠度的影响以及相对误差。     

基于Copula函数的相依部件表决系统的可靠性研究

在可靠性理论中，部件相互独立是相依的特殊情况．可靠性数学研究系统的可靠性时，都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的．本文应用Copula函数研究部件相依时表决系统的可靠性，分析系统的可靠度与Copula函数间的关系，揭示部件相依关系对表决系统可靠度的影响规律．     

基于LASSO回归的R-vine copula模型构建及其在化工过程故障检测中的应用

Vine copula模型在描述高维数据间的非线性、非高斯特性相依关系问题上提供了一种新的思路,在化工过程建模领域受到越来越多关注。笔者将LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)回归引入R-vine copula(LASSO-R-vine copula, LRVC),根据变量间联系的强弱程度确定变量在R-vine矩阵中的位置,利用回归分析正则化路径选择R-vine copula矩阵结构,遵循R-vine矩阵构建规则和回归过程确定R-vine结构矩阵模型,以获得一个与变量独立性有关的稀疏矩阵模型。该方法构建的矩阵结构独立于copula函数类型和参数,在处理高维度复杂工业过程数据时,利用稀疏模型和惩罚力度简化copula函数类型选择过程,缩短了建模时间,使统计建模具有更强的灵活性。该方法在TE(Tennessee Eastman)和醋酸脱水过程故障监测中表现出较好的预测效果,证明了提出的方法在非线性、非高斯过程的有效性。     

微加速度计多失效模式可靠性分析

以梳齿式电容微加速度计为研究对象,开展考虑刚度失效、黏附失效等多个失效模式共同作用下的可靠性分析。首先,建立表征各失效模式的数学模型;并利用结构可靠度方法进行各失效模式的可靠性分析。然后,进行各失效模式的相关性分析,获得相关系数矩阵。最后,以各失效模式可靠性结果和相关系数矩阵为输入,建立微加速度计多失效模式可靠性分析模型;并进行相应的可靠性分析。一方面给出了微加速度计的可靠度,用于判别微加速计是否满足可靠度要求;另一方面给出了微加速度计各失效模式和各随机变量的量化的重要度排序,用于确定具有针对性的可靠性提高措施。     

广义copula的存在理论

copula函数是把多维随机变量的联合分布用其一维边际分布连接起来的函数.基于著名的Sklar定理中联合分布函数与边际分布函数的关系,从图像重构的角度,提出广义copula的概念,并从理论上证明了它的存在性,给出了相关的性质,为广义copula的应用提供了相应的基础.     

考虑失效模式相关性的机械系统可靠性分析

考虑失效模式相关性对机械系统可靠性的影响,提出了一种基于FORM(first order reliability methods)近似的系统可靠性分析方法及其实施流程.采用FORM计算系统各失效模式的可靠度和灵敏度,在此基础上,获得用于衡量失效模式相关性的相关系数矩阵.将系统可靠性模型求解转化为多维正态积分计算,进而采用高效的近似方法获得系统可靠度.给出失效模式灵敏度和随机变量灵敏度的定义及其相应的计算方法.算例结果表明:该方法能够获得较为准确的系统可靠度,且具有较高的计算效率,能够有效识别关键失效模式和随机影响因素.     

非线性与线性典型相关分析的对比实验

线性典型相关分析揭示了两组变量间潜在的线性关系,但实际应用中,变量之间往往还潜在着非线性关系。主要研究非线性典型相关分析算法,揭示变量间潜在的非线性关系,并通过非线性与线性典型相关分析对比实验,验证其优良性能。