基于相分量模型的变电站短路电流分流系数计算

发变电站内发生短路故障时真正引起危害的是入地故障电流,而不是短路故障电流;当前已有的数值算法及软件或存在一定的技术性门槛,或在表征系统方面存在不足。提出一种适用于不同电压等级的复杂电力系统分流系数计算方法,推导并拓展了基于相分量的变压器导纳模型,将其应用于回路电流法,计算出电流分布及分流系数;通过与商业软件CDEGS进行比较,验证了该算法的正确性。作为应用,还定量分析了考虑变压器故障侧和非故障侧同时分流对分流系数的影响,指出了准确计算分流系数时变压器是不可或缺的系统元件。

基于对称分量模型的电力系统短路故障计算方法

对称分量法及其序网联接技术是电力系统故障处理的传统方法。但目前存在着许多因素引起了网络参数的三相不对称,以至序网无法分离,序网联接技术失效。该文以相分量故障处理方法为依据,提出了一种相分量坐标下的故障向量变换法:采用多态计算技术,用矩阵变换代替传统的数值计算,用不同的矩阵参数表达各种对称和不对称短路故障的特点,以使用统一的公式计算短路故障。将该方法推广至对称分量坐标下,无需序网联接就可以实现对称分量坐标下短路故障处理。简化了短路电流计算编程的难点。分析了组合故障等情况,给出了新方法的处理结果,用实例证明了该方法简单实用的优越性。

基于相分量模型考虑零序互感线路的跨线故障计算方法

基于输电线路的相分量模型,提出了利用相分量法对同杆并架线路上的跨线故障进行计算的方法。根据跨线接地故障与跨线不接地故障的通用接口情形推导出其相分量节点导纳矩阵统一模型,在此基础上提出了同杆并架线路上发生典型跨线故障时的节点导纳矩阵模型及其算法。通过典型跨线故障算例表明了该模型及算法适合于编制通用的跨线故障计算程序。仿真结果证实了该模型及算法的正确性。

核心家系中数量性状遗传方差分量模型的研究

目的 研究核心家系中带协变量的数量性状的遗传方差分量模型 ,探索数量性状的遗传因素和环境因素作用大小的分析方法。方法 将线性混合模型应用于核心家系资料 ,根据核心家系成员的遗传关系建立遗传方差分量模型 ,运用SAS软件中的Mixed模块和WinBUGS软件进行参数估计 ,分析各影响因素作用大小。结果 模拟研究表明REML法和MCMC法都可得到近似无偏的参数估计。REML法计算耗时较少 ,但该法对各参数的区间估计具有一定的局限性 ,而MCMC法可方便地得到各参数的可信区间。结论 该模型可应用于实际家系资料 。

REML法和MCMC法在数量性状核心家系遗传方差分量模型中参数估计的比较

目的 比较限制性最大似然估计(REML)和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在数量性状遗传方差分量模型中参数估计的偏差和精度。方法 计算机模拟50个数量性状核心家系数据集,运用SAS软件中的PROC MIXED程序和WinBUGS软件进行参数估计,比较不同样本含量时两法参数估计结果。结果 在本试验参数指定条件下,对固定效应参数,两法估计的相对偏差低于2％;对随机效应,估计偏差较高。小样本时,MCMC法估计结果比REML法更接近真值。结论 在模拟数量性状方差分量模型时,大样本家系资料可根据实际情况选用两法;小样本家系资料,MCMC法可得到比REML法更稳健的估计,推荐使用。

原发性肝癌发病年龄的遗传方差分量模型研究

目的HBV感染对原发性肝癌的家庭聚集性有很重要的影响,本研究控制HBV感染的同时,研究原发性肝癌发病年龄的遗传方差分量。方法家系资料来自2001～2002年江苏泰兴的一次原发性肝癌的病例对照家系调查,利用Cox遗传方差分量模型,分析满足方差分量模型要求的178个肝癌核心家系和184个肝癌扩展家系资料,MCMC方法用于协变量回归系数和随机效应方差分量的估计。结果不包含家庭共享环境方差的简化模型最终收敛。核心家系和扩展家系资料的遗传方差分量模型得到相似的参数估计结果,扩展家系结果显示HBsAg阳性对肝癌发病年龄的HR值为12.13（95%CI：6.94-23.03）;遗传加性效应方差分量为0.076（95%CI：0.002-0.291）,遗传显性效应方差分量为0.301（95%CI：0.010-1.067）。结论除HBV感染的作用外,原发性肝癌发病年龄的家庭相关还有遗传因素的作用,包括遗传加性效应和遗传显性效应/同胞共享环境因素影响肝癌的发病年龄。

核心家系中质量性状遗传方差分量模型的研究

目的研究核心家系中带协变量的质量性状的遗传方差分量模型,定量地评价遗传因素和环境因素对质量性状的作用。方法将广义线性混合模型应用于核心家系资料建立遗传方差分量模型,运用MCMC方法进行参数估计。结果模拟研究表明大样本时MCMC法可得到近似无偏的参数估计。结论该方法可应用于家系资料,分析遗传因素和环境因素对质量表型的影响大小。

基于四分量模型的极化SAR图像非监督分类

为有效地提高基于散射模型的非监督分类的分类精度,引入了Freeman三分量模型的改进模型-Yamaguchi四分量模型,并将该模型与威沙特距离模型结合起来。给出了基于四分量模型和威沙特距离的非监督分类、聚类算法及其实现流程。对AIRSAR数据集中的Flevoland图像选取了7个均匀程度不同的区域,进行了定性的、定量的实验,实验结果表明,新的分类、聚类算法能够显著的提高分类图的分辨率、更加清晰的表征地物的细节。该方法能够较大地提高均匀区域的分类精度。

感应发电机接入配电网的短路计算序分量模型及算法

分布式发电大规模接入电网将改变潮流和短路电流的分布。利用感应发电机(induction generator,IG)正负序静态等值电路,研究电网不对称故障时定转子磁链序分量相关系数,并结合故障过程中IG暂态磁链特性和转差,建立IG短路计算的序分量电流源模型。比较计及转差前后和不同接入容量时多感应发电机(induction generators,IGs)端电压和短路电流响应,揭示出IGs短路电流与电网节点电压的耦合关系。推导电网故障瞬间IG暂态等值电势,提出计及转差变化的多IGs配电网短路电流的对称分量迭代算法。采用PSCAD/EMTDC仿真软件中IG的5阶动态模型,仿真验证了所提方法的正确性。

基于谐波耦合主导分量模型的居民负荷集合性谐波评估

随着我国居民用电比例的逐年升高,家用电器产生的谐波越来越不容忽视,对居民负荷用电谐波特性进行研究具有重要意义。首先,提出基于实测数据建立各电器负荷的谐波耦合主导分量模型,该模型可考虑不同供电电压条件下负荷的谐波产生特性以及多谐波源负荷之间的叠加与分散效应。然后,综合考虑影响我国居民用电的各因素,引入修正系数和影响因子,确定各电器的开通概率与持续时间,建立适合我国民用负荷特点的用电行为学模型。利用马尔科夫链蒙特卡洛法,结合各负荷的电气模型与行为学模型,采用自下而上分层建模的思路,提出居民负荷的集合性谐波评估方法,可预测居民单户、多户以及区域负荷用电的谐波情况。最后,通过仿真算例与实测数据对比验证了所提方法的准确度和适用性。

方差分量模型协方差阵的谱分解

本文对平衡方差分量模型,给出了其协方差阵的新的谱分解算法.该方法的特点是计算简单,易于理解,无须复杂的数学知识.且能够明确显示协方差阵的不同特征值的个数,以及谱分解中不同特征值所对应的投影阵的显式表示.基于新方法我们进一步研究了平衡方差分量模型的一些相关性质.本文还研究了一般方差分量模型,我们首先定义了一般方差分量模型协方差阵的简单谱分解,给出了一般方差分量模型可以进行简单谱分解的充要条件,并研究了协方差阵简单谱分解的一些性质.对于协方差阵可以进行简单谱分解的方差分量模型,本文研究了简单谱分解在其统计推断中的应用.

随机效应方差分量模型及应用——股票换手率及行业因素对收益率影响的定量分析

应用随机效应方差分量模型 ,定量分析了上市公司行业因素对股票收益率的影响 ;实证研究了深沪股市股票换手率和收益率的相关性。

固定效应空间误差分量模型的空间相关性检验

本文研究固定效应设定下,空间误差分量(Spatial Error Components,SEC)模型的空间相关性边际检验、条件检验和转换检验.Monte Carlo模拟实验证明,转换检验有更小的水平扭曲和优越的检验功效,且不受固定效应大小影响,是经济计量实证中理想的检验统计量;转换检验有限样本性质受空间权重矩阵的选取和N、T影响较小;选取Queen型矩阵或更大的样本量将增大边际检验的功效,但会导致更大的水平扭曲.

方差分量模型中回归系数估计的可容许性

本文考虑方差分量模型中回归系数函数g(β)的估计的可容许性问题. §2中给出了β的线性函数p′β的估计在平方损失之下,在线性估计类中为可容许估计的充要条件. §3中给出了β的估计在平方和损失之下,在线性估计类中为可容许估计的充分条件和必要条件.

含一阶自回归时间不变效应的单因素误差分量模型

文章提出了含一阶自回归时间不变效应的单因素误差模型,并推导了这一模型参数估计的可行性与计算方法。文章得出在考虑时间效应的自回归关系的前提下,当T>K时可以计算出参数的可行广义最小二乘估计量。

两向方差分量模型的最优设计

文章研究了同时含有随机时间和随机个体效应的两向方差分量模型的最优设计,证明了单位正方形设计域上该模型在单群总体设计类中的最优设计可以在设计域顶点上获得。研究表明D-最优设计和Ds-最优设计均为设计域顶点上的均匀设计,A-最优设计不依赖随机效应项的方差。同时还获得了A-最优设计和I-最优设计的数值结果,并对均匀设计的A-效和I-效进行了探讨。

Tobit方差分量模型的极大似然估计

本文对非负的且含有大量零的混合类型数据提出了Tobit方差分量模型,许多很有用的Tobit模型是我们模型的特例.我们运用MCEM算法给出了模型的极大似然估计,其中E-步运用了Gibbs抽样的Monte Carlo模拟,并用Louis方法得到参数的标准误差估计.

方差分量模型中的Bayes估计

对 y～N(Xβ , pi =1σ2 iVi)给出了方差分量在平方损失下的Bayes不变二次 (无偏和有偏 )估计 ,对 (y ,Xβ , pi=1σ2 iVi)给出了均值参数在矩阵损失和平方损失下的Bayes线性 (无偏和有偏 )

方差分量模型中回归系数的线性Minimax估计

考虑方差分量(混合线性)模型y=Xβ+U1ξ1+U2ξ2+…+Ukξk,这里Xn×p,Ui,n×ti为已知设计矩阵,βp×1是固定效应,iξ是ti×1随机效应向量,满足E(iξ)=0,cov(iξ)=σ2iIti,iξ都不相关.往往Uk=In,ξk=ek,即最后一项为随机误差,热β∈RP和i2σ>0(i=1,2,…,k)为未知参数.我们考虑β的可估函数Sβ,选取二次损失函数L(d,Sβ)=(d-Sβ)′(d-Sβ)∑ki=1ciσi2+β′X′Vk-1Xβ,然后在线性估计类中给出Sβ的惟一的mini max估计.

方差分量模型中均值参数线性估计的可容许性

考虑模型:{Y=β+ε Eε=0 Eεε′=sum from i=1 to m θ_iv_i }其中 v_i≥0已知;β∈R^k,θ_i>0为未知参数,i=1,2,…,m.对于上述模型,本文得到了在矩阵损失函数下均值参数线性估计可容许性的充要条件.