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％.     

论降低网损的途径

本文分析了网损的产生,并从改善网络中的无功功率分布提高功率因数,安排合理运行方式、抑制谐波污染等几方面谈降低网损的措施。     

磨削烧伤状态的模式识别

本文在磨削火花温度信号特征分析的基础上，构成二维模式向量，并按模式向量的分布，用势能函数，在自学过程中形成判别函数。研究结果表明，用势能判别函数对磨削烧伤能作出正确的判别。     

基于可变安全第一准则和交易约束的投资组合调整模型

结合证券市场的实际情况,通过加入最小交易单位及交易费用约束改进了基于可变安全第一准则的风险定义,将风险表示成为与投资者意愿和交易约束相关的一条曲线。提出了一个新的基于可变安全第一准则的具有一般交易费用函数的投资组合调整优化模型,并给出求解该模型的基于遗传算法和随机模拟的混合智能算法步骤。然后,结合现实中交易费用的实际情况,分别建立了具有线性交易费用和二次分段凹型交易费用的投资组合调整模型。最后,依据上海证券市场的实际数据,通过两个实例验证模型的可行性和有效性。     

金融时间序列分形维参数估计方法比较及应用

为了更精确地估计时间序列的Hurst指数值,本文通过引入Whittle算法,结合蒙特卡罗仿真实验,说明了Whittle算法克服了常用的R/S算法、修正R/S算法、V/S算法以及DFA等算法在精度和稳定性方面的缺陷。首先通过数值模拟,比较不同方法所得Hurst指数估计误差,验证了Whittle算法具有更高的精度和更好的稳定性。然后选用最好的估计算法并结合移动窗口技术对沪深市场的发展状态进行了实证应用,分析表明沪深市场近20年来的市场有效性更趋变强,收益率和波动率长记忆效应更趋变弱的结论。     

热流模型半导体方程组的光滑解

考虑具热效应的半导体方程组的初边值问题，应用Ｓｃｈａｕｄｅｒ不动点原理和先验估计方法，证明了该问题整体光滑解的存在唯一性。