应对暂态短时功率冲击的接续型频率紧急控制方法

随着新能源及直流的大规模接入,新能源暂态低电压穿越、直流换相失败等冲击引发电网暂态低频风险加剧,单纯基于前馈控制律的现有频率紧急控制模式策略难以制定,且采用的一次性有功总量控制方式极易诱发连锁高频风险。基于前馈控制理论阐述了现有频率紧急控制律及影响因素。分析了高比例新能源接入对现有频率紧急控制的时效、系统参数及控制目标方面的影响。融合前馈和反馈控制优势,提出了融合故障事件触发和响应轨迹驱动的接续型频率紧急控制方法。基于实际电网典型案例进行了仿真验证,结果表明,采用该控制方法能够有效应对短时性功率冲击下传统一次性频率控制方式引发的高低频连锁问题,提升了高比例新能电网频率稳定控制的防御能力。

改进AC-Tabu算法在军用频率指配中的应用

研究军用通信频率指配优化问题。由于军用频率资源有限,要为数量众多的用频台站指配满足各种约束的频率,并使相互之间不产生干扰,运用优化算法进行频率指配显得尤为重要。采用最小干扰模型对军用频率指配问题进行建模,并提出一种改进AC-Tabu算法,快速求出满足所有硬约束和最低电磁兼容约束的最小干扰频率指配方案。首先引入基于最先失败准则的弧相容技术删减变量的不支持值,得到电磁松弛等级的下限,然后改进禁忌搜索策略,采用变换邻域集和动态禁忌表加快算法收敛速率。实例测试证明,改进算法能够很好地解决频率指配问题,为提高军用通信频率指配优化提供了有效参考。

换相失败条件下大容量电力电子电气制动技术应用研究

针对西南多直流弱送端电网的暂态频率和电压控制问题,研究了换相失败条件下大容量电力电子电气制动技术的应用效果。分析了电网暂态冲击风险,并表述电气制动抵御风险的作用原理;在此基础上,给出了大容量电力电子电气制动系统的结构及典型控制策略,并进一步提出换相失败条件下系统通信方案;以西南电网为实际算例,仿真分析了三大直流换相失败条件下制动系统的控制效果,验证了制动系统的有效性。结果表明,制动系统可减弱换相失败对电网的冲击,有效抑制了电网暂态压升和频率升高;制动时间和制动容量对制动效果均具有重要影响,故需准确控制制动量。

CVCF装置换流失败原因分析

定电压、定频率电源(CVCF)装置在投运一年后,多次发生换流失败。介绍CVCF装置逆变器的基本电路及其工作原理,分析讨论了换流失败的原因及处理。

直流换相失败对送端电网的影响分析

基于一次直流换相失败的PMU数据进行实例分析,并对故障进行了仿真,将仿真结果与PMU数据进行了对比,分析直流换相失败对送端电网的影响。此外,本文对云南电网异步运行后直流换相失败对送端电网的影响也进行了分析,与同步互联情况下进行了对比,并对异步联网下的稳定问题提出了相关建议。

基于GARCH-JSU分布模型对风险价值评估的实证研究

针对上证综合指数一天的风险价值,本文在GARCH模型框架下,通过一种新的分布形式--Johnson SU分布对其进行评估,经与正态分布、学生t分布及广义误差分布进行对比发现,Johnson SU分布对风险价值的预测效果最佳。通过Kupiec失败频率检验和相对误差两个指标对模型进行综合评价发现,Johnson SU分布不仅在任意置信水平上均通过了Kupiec失败频率检验,还与正态分布、学生t分布及广义误差分布对比,Johnson SU分布的相对误差也达到了最小。

基于HMM的VaR风险度量及其实证分析

文章基于隐马尔科夫模型(HMM)提出了度量金融资产风险价值(VaR)的HMM-ARMA-GARCH模型。首先对金融资产收益率序列建立正常状态和异常状态的隐马尔科夫模型,使用期望最大化算法估算出模型中的未知参数,再利用Viterbi算法估算出收益率序列所对应的隐状态序列,根据隐状态序列把收益率序列数据分成正常状态类序列和异常状态类序列2个大类,对2个状态类序列分别建立ARMA-GARCH模型来估算VaR。最后利用该模型和传统的ARMA-GARCH模型对上证企债指数进行了实证分析,采用Ku-piec失败频率检验法对VaR的准确性进行检验。实证结果表明,该模型的VaR计算方法具有较好的估计效果,能够有效地降低GARCH模型高估波动持续性的现象。

基于EGARCH-GPD模型的沪深300指数的VaR度量

结合经典的EGARCH模型和基于广义Pareto分布的极值理论,建立了一种新的EGARCH-GPD模型,并研究了新模型的动态VaR估计问题。沪深300指数VaR估计的返回测试结果表明:该EGARCH-GPD模型比传统的基于正态分布的EGARCH模型能更好地刻画金融数据分布的"厚尾"特征和波动率的时变性,在一定程度上提高了VaR估计的预测精度。

基于GARCH-GED分布模型的证券投资基金风险度量

随着基金行业改革的推进,市场风险日益成为证券投资基金面临的主要风险。基于收益率序列的波动聚集特征,在计算VaR时对方差-协方差法进行了改进:为描述分布的尖峰厚尾特性,假定其收益服从GED分布;为描述条件方差的时变性,将GARCH模型引入VaR计算,并以10只开放式基金为样本进行实证分析。结果表明:基于GARCH-GED模型的VaR方法比传统方法更有效,能够较好地刻画证券投资基金的市场风险。

基于已实现NGARCH模型的上证50指数的风险度量

基于NGARCH模型刻画了波动率的杠杆效应特征,在已实现GARCH模型的波动率方程中引入杠杆参数的扰动,建立了新的已实现NGARCH模型,并研究了新模型的动态VaR估计问题。上证50指数5 min频率高频数据VaR估计的返回测试结果表明:该新模型比已实现GARCH模型更好地刻画了波动率的杠杆效应特征,在一定程度上提高了风险度量的预测精度。

VaR模型的反馈检验方法

VaR模型作为一种测量金融风险的有力工具 ,其模型的精确度检验是至关重要的。本文给出了若干种VaR模型的反馈检验方法。通过实证检验 ,结果表明混合Kupiec检验方法和简化的CD检验方法能有效鉴别模型的优劣。

云广直流孤岛系统逆变侧交流故障仿真研究

云广特高压直流孤岛运行时,送端电网短路比和有效惯性常数显著低于联网方式,承受扰动能力较弱。如果逆变侧交流系统发生接地故障导致逆变站换相失败,直流电压和直流功率将大幅降低,引起送端孤岛系统过电压和频率升高。利用PSCAD/EMTDC电磁仿真软件,针对云广直流孤岛系统两种典型运行方式,研究了逆变侧交流系统故障对送端孤岛系统的影响。仿真结果表明:逆变侧交流系统故障引起的直流换相失败持续时间越长,整流侧交流系统短路比和有效惯性常数越小,送端孤岛系统受故障影响越严重;云广直流在两种典型孤岛运行方式下,逆变侧交流系统发生故障时,送端孤岛系统都能保持暂态稳定。

沪深300指数的VaR风险测量——基于历史模拟法和蒙特卡罗模拟法

VaR是目前金融市场风险测量的主流方法。本文基于历史模拟法和蒙特卡罗模拟法,以沪深300指数为研究对象,进行了VaR风险测量实证研究。研究发现,蒙特卡罗模拟法能够较好地覆盖实际损失,适于我国股票市场价格指数的风险度量。

膈肌移动度及其衍生超声指标预测机械通气撤机时机的研究现状

机械通气(mechanical ventilation,MV)是重症监护病房(intensive care unit,ICU)中常规的生命支持系统,但这种干预措施仍具有一定风险:许多进行MV患者可以在3天内拔管,其中约30%的人会面临撤机失败的风险[1],且随着MV时间的延长,其相关并发症的发生率也随之增高,临床上尚未发现能够大幅度提升脱机成功率的撤机方案。目前临床上已有自主呼吸试验(spontaneous breathing trial,SBT)可用于预测拔管结果,然而,仍有高达25%左右的撤机失败率[2],故这一基于评估膈肌功能预测撤机结局的敏感指标,仍有待进一步探索和完善。目前普遍认为撤机失败的因素包括呼吸机驱动不足、呼吸频率增加、心力衰竭和吸气肌无力及疲劳等,膈肌作为主要的呼吸肌,一系列临床研究[3-5]已证明其功能障碍(ventilator-induced diaphragmatic dysfunction,VIDD)是撤机困难的重要原因,另外,在动物研究[6-7]中显示MV时间在6~12小时内即可诱发VIDD,并且随着时间的延长,表现出更明显的时间依赖性[8]。因此,在MV时间延长所致的撤机失败患者中,如果能找到一种可靠方法评估膈肌功能,即可早期预测撤机的时间。使用超声波来评估呼吸肌泵功能是一种新型的测量方式,床旁超声检查作为一种通用、无创且无辐射的检查手段,已广泛用于ICU人群中,更是可视化ICU患者呼吸肌的首选影像学方法,这是其它评估膈肌功能手段无法替代的优势,而膈肌移动度(diaphragmatic excursion,DE)是评估膈肌功能中最基础的超声指标,本文就DE及其衍生超声指标对撤机的应用价值与不足及其未来的应用前景作一综述,为后续标准化撤机方案的制定提供新的思路。

一种新型HVDC直流限流器拓扑设计与分析

针对直流电流增加导致的换相失败问题,设计了一种电感式限流器,分析了其工作原理并建立了数学模型,该限流器基于电感通低频阻高频的特性,利用快速可控的电力电子器件实现直流电流向交流电流的转变,可安装于高压直流输电系统逆变站直流出口处。应用PSCAD/EMTDC软件对该拓扑结构的可行性进行验证,结果表明:在交流系统单相故障和三相故障下,该限流器均能限制直流电流幅值,在一定程度上降低传统高压直流输电换相失败的概率。仿真结果证明了理论推导的正确性和该限流器拓扑结构的可行性。

“质量风险管理”在GMP管理过程中的应用

2009年中国新版GMP草案中,我们欣喜地看到"质量风险管理(QRM)"概念的引入,这对药品整个生命周期进行质量风险的识别、评估、控制、沟通、回顾都具有重要作用,将能确保为患者提供高品质的产品。

基于似然比检验的VaR回测研究

基于似然比检验理论,文章研究了总体服从Pascal分布、几何分布和二项分布情形下的VaR回测(Backtesting)检验问题,提出了平均首次失败次数检验法和平均失败率检验法,使得Kupiec(1995)所提出的回测检验法恰是本文研究结论的特例。最后通过数值计算验证了本文所提出方法的功效更高,在一定程度上提高了VaR预测检验的精度。

基于HMM-GARCH模型的VaR方法及其在农业股市的应用

文章利用隐马尔科夫模型在状态划分上的优势,将隐马尔科夫模型(HMM)与GARCH模型结合建立HMM-GARCH模型来度量金融资产风险价值(VaR)?首先对收益率序列建立隐马尔科夫模型,将股票市场分为正常状态与异常状态,用Baum-Welch算法估算模型的参数,再采用Viterbi算法估算收益率序列所对应的隐状态序列,根据隐状态序列将收益率序列分为两类,分别建立HMM-GARCH模型估算VaR?最后利用GARCH模型?MRS-GARCH模型?HMM-GARCH模型对北大荒股票(600598)数据进行了实证分析,采用Kupiec-失败频率检验法对估计的VaR值进行检验?实证结果表明,基于HMM-GARCH模型的VaR方法能更好的描绘和预测该股票的风险?

基于混频广义条件异方差模型的农产品市场价格风险度量研究

以宏观变量为研究对象,运用混频广义条件异方差(GARCH-MIDAS)模型研究我国农产品市场价格风险的测度问题。考虑宏观变量对农产品价格的影响,选择居民消费价格指数、工业增加值增速、广义货币供应量、人民币汇率、同业拆借利率等宏观变量,利用VaR方法构建基于GARCH-MIDAS模型的农产品指数、玉米连续指数、郑棉C1901指数风险评估模型。实证表明:考虑不同宏观变量构建模型并比较VaR估计值,Kupiec失败率检验证实GARCH-MIDAS模型贴切刻画农产品市场价格风险,较未考虑宏观影响的GARCH模型更加精确。

阿里安公司提出加强多余物控制

阿里安公司及阿里安火箭承包商决定大力加强生产过程中多余物的控制。根据事故调查委员会的调查结果,阿里安4火箭于94年12月1日发射失败的原因可能是由于通向低温第三级燃气发生器的一条氧化剂喷注管路都分阻塞引起的。阿里安4的改进预计将花费7—8百万美元。阿里安公司希望二月下旬恢复发射,但在事放调查委员会提出的十三条关键性建议实施之前,还不能确定下次发射的具体时间。