基于时序长记忆模型的风电场短期功率预测

随着风电的飞速发展,风电场接入电网的规模日益扩大,随之而来的是对风电功率预测准确性要求的提高,准确的风电功率预测可以更好地利用风能资源,减小风电并网对电网的不利影响。为了提高风电预测的精度,采用最大期望算法(expectation maximization algorithm,EM算法)对风电场功率历史数据进行处理,填补缺失值,替换错误数据,然后采用修正重标极差分析法即修正R/S分析方法分析数据的长记忆性,采用时间序列ARFIMA模型,然后根据预测时刻之前的功率数据,通过贝叶斯统计推断对模型参数进行估计,生成预测模型方程,进而对风电场输出功率进行预测。

企业融资租赁的风险管理研究

在企业经营与发展的过程中,融资租赁是企业缓解资金现金流紧张的一种重要手段,融资租赁具有融资与生产的双重特点,能将资本市场、金融市场与产业市场进行有机融合,实现资金提供方、设备提供方、融资租赁企业和融资需求方等多方共赢。在激烈的市场竞争中,融资租赁是企业共享共赢发展的基础和主要形式,是企业寻求外部力量支撑的重要象征。但在融资租赁的过程中,需要数个企业参与,同时还要受到当前经济形式、经济政策及市场法规等多方面的制约和约束。并且,在企业融资租赁的过程中,会有一定的风险,要采取关键措施来加强其风险研究与管理。