基于贝叶斯优化的VMD-GRU短期风电功率预测

为提高风电功率预测精度,提出了一种基于贝叶斯优化的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)相结合的风电功率预测方法。首先使用VMD算法对风电功率序列进行分解,并根据排列熵(permutation entropy,PE)的大小来确定序列分解的最佳模态数。然后将分解后得到的子序列分量与关键气象变量数据结合构成模型输入特征。使用GRU网络对各个子序列分量分别进行预测,并将各个子序列分量的预测结果进行重构得到风电功率预测结果。最后采用贝叶斯优化方法对各个子序列预测模型的网络初始超参数进行优化。采用某风电场的风电数据对所提模型进行验证,并与其他6种模型进行性能对比。结果表明,基于贝叶斯优化的VMD-GRU预测模型明显优于其他模型,具有较好的泛化能力,能够有效提高风电功率预测精度。

国际仲裁第三方资助披露制度规制及启示

第三方资助是国际仲裁领域较为新兴的制度,其由于可以有效帮助当事人解决仲裁高昂费用,承担仲裁败诉风险等优点,受到国际商事主体和仲裁机构的青睐和认可。第三方资助给当事人带来利益的同时,也会给仲裁程序造成可能的负面影响。如何让第三方资助更好地服务国际仲裁,与国际仲裁和谐发展,采取何种措施规制第三方资助的发展,是研究第三方资助需要重点关注的问题。本文在分析第三方资助对国际仲裁程序带来的积极价值和可能存在的风险的基础上,研究现有包含第三方资助规则的仲裁规则,比较各个仲裁机构对披露规则的不同规定。提出在《仲裁法》中确立国际仲裁第三方资助的合法性,并作出原则性规定,通过仲裁机构制定规则指引,以期为我国国际仲裁机构更好发展第三方资助制度建立法律基础。