基于Spiked模型的低信噪比环境电网异常状态检测

为发展基于大数据技术的电网态势感知理论与方法,提出了一种基于Spiked模型电网异常状态动态辨识方法,该方法源于随机矩阵理论。首先,通过数据源矩阵的构造,窗口数据矩阵及其标准矩阵的构建,进而形成其样本协方差矩阵,并计算该矩阵的最大特征值;然后,利用由Kaiser窗函数校正的经典谱估计法进行全局信噪比估计,进而得出对应的动态阈值,并与最大特征值比较来进行异常状态判别;最后,借助MATLAB软件,案例分析在一个IEEE50机标准系统展开,涉及负荷异常跃变及三相短路接地故障,与传统的平均谱半径分析法的计算结果比较表明该方法具有抗噪性能高、适应性强的优点,同时对于非完整性信息有一定的鲁棒性。

基于随机矩阵理论与Spiked模型的电力系统态势感知方法研究

从数据驱动角度,结合随机矩阵理论(RMT)和Spiked模型,研究了电力系统异常状态感知方法和关键节点辨识方法.提出了基于样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)的电力系统异常状态感知方法;在此基础上引入Spiked模型对其进行改进,实现了电力系统异常状态的动态感知;以系统电压数据为原始数据,结合熵理论提取了数据有效信息,对电力系统网络的关键节点进行辨识.通过模拟分析和实际检测验证了该方法具有抗噪性能高、计算耗时少的优点,提高了电力系统异常状态感知模型的准确度和鲁棒性.该方法有效反映了电力系统异常状态的演化方向及其分布,可用于支持电力系统预防、检修和运维,辅助电力系统决策.

采用Spiked协方差模型与“相变”现象的电网不平衡扰动评估

为了提升随机矩阵理论在电网不平衡扰动场景中的适用性,提出了一种基于Spiked协方差模型与"相变"现象的电网扰动识别与定位方法。首先,通过含噪声三相数据源的采集,构造Spiked协方差模型与样本协方差矩阵。然后,利用特征值"相变"现象构建样本最大特征值评价指标及对应的动态阈值。当该指标越过其阈值,即判定电网中有扰动事件发生时,根据Spiked与样本最小特征向量元素改变量的网络位置,结合特征向量"相变"现象以实现电网不平衡扰动的快速定位。最后,借助DIgSILENT和MATLAB R2014a软件,案例分析在一个IEEE 118母线177支路系统和一个德国872母线1 840支路实际配电系统中展开,涉及负荷突变和线路故障等不平衡扰动事件,与传统随机矩阵理论方法的比较结果表明了所提方法的有效性和高效性。

SPIKES沟通模型在年轻乳腺癌患者病情告知中的应用

近年来,年轻乳腺癌患者疾速递增,约占女性罹患肿瘤的26%,成为年轻女性中死亡率增长最快的癌症之一[1]。癌患者得知病情后容易陷入恐惧和悲观中,影响预后[2],如何将坏消息告诉患者,针对癌症患者制定具有人性化和无害化的告知策略和方式,减少对其不利影响,成为医务人员需要思考的重要问题。

医患沟通:SPIKES模型探讨医疗坏消息告知策略

告知医疗坏消息是医患沟通的重要内容之一,也是临床实践过程中必不可少的环节。本文通过概述告知医疗坏消息的重要性,提出告知六步走策略:SPIKES模型,旨在提供一个系统而简易的沟通策略,从而解决医疗告知中的难题。这不仅有利于增强医生医疗实践的信心,也有利于提高患者在困难情况下积极的治疗效果与专业满意度,进而有利于构建和谐医患关系。

基于峰值模型的生态资源价值估算及偏差修正——以西江流域公益林为例

生态资源价值估算是确定生态补偿标准的价值依据,也是完善生态补偿机制的重要基础。条件价值评价法(CVM)是评价生态资源价值的常用方法,但在应用时常因引导技术、样本及模型的选择产生偏差,影响估算结果的准确性和可靠性。文章以西江流域公益林为例,重点探讨了应用CVM估算生态资源价值时因模型选择导致的估计偏差问题。在规避调查环节可能存在偏差的基础上,选择峰值(Spike)模型分析影响受访者支付意愿的因素来测算WTP值,以修正Logit等传统模型无法处理零响应样本导致的估算结果偏差。研究发现:(1)Spike模型对包含零响应在内的样本拟合度更好,能够有效避免WTP被高估或低估的情况;(2)支付意愿影响因素分析中,年龄与受访者支付意愿呈负相关关系,受过高等教育的受访者支付意愿显著高于其他受访者,且受访者更愿意为享受公益林所具备的社会功能进行生态支付;(3)Spike模型估算得到西江流域生态补偿人均WTP值为135.82元/人·年,以广西融水县、鹿寨县以及柳州市区三地人口为基数,西江流域公益林生态资源价值至少达到3.68亿元。基于估算结果,从补偿来源、补偿方法及补偿落实三个方面提出了拓展生态补偿资金来源的相关建议以改善生态补偿标准偏低现状。研究为CVM模型选择估计偏差的修正做出了方法上的尝试,估算结果对该区域生态补偿标准调整具有重要的参考价值。

基于样本协方差矩阵特征特性的电网多重扰动定位方法

为提升随机矩阵理论在电网扰动定位应用中的计算效率和适应性,基于样本协方差矩阵的最大特征值及最小特征向量(即特征特性),提出一种适用于多重扰动场景的电网扰动定位方法。首先,针对考虑负荷随机波动及噪声干扰工况的电网数据源矩阵,通过构建其窗口矩阵和标准矩阵,进而形成其样本协方差矩阵。其次,获取当前时刻最大特征值并计算基于Spiked模型的最大特征值阈值。最后,当最大特征值越过其动态阈值时,说明电网中有扰动事件发生,通过最小特征向量中异常元素的位置与受扰节点编号之间的对应关系,依据特征向量的“相变”现象可实现电网多重扰动定位。借助DIgSILENT和Matlab R2014a软件,案例分析在IEEE 118节点标准系统中展开,涉及两处同时扰动事件、相继扰动事件和同时故障事件,计算结果表明了所提方法的有效性和高效性。

运用Spike模型分析CVM中零响应对价值评估的影响——以南京市居民对长江流域生态补偿的支付意愿为例

条件价值法调查中会有相当比例的受访者不愿意支付费用,对这部分群体如果处理不当会影响到价值评估的可靠性和有效性。以南京市居民对长江流域生态补偿的支付意愿为例,采用双边界两分式问卷调查获取1 403份有效样本。分析了忽略零响应问题的传统模型所造成的支付意愿(Willingness to Pay,WTP)估算偏差,并采用Spike模型对WTP估算进行了校正。结果显示:若直接删除零响应样本,中位数WTP在359～396元/(户.a)之间;而将零响应的实际支付用接近零的正数进行替代,得到的中位数WTP在154～208元/(户.a)之间。根据Spike模型,将真实零响应样本纳入分析后,得到的WTP估算结果在259～288元/(户.a)之间。表明直接删除零响应会明显高估WTP,而用零或接近零的正数替代零响应又会低估WTP。未来5 a内长江南京段的生态补偿总价值至少为24.4×108元。将决策过程划分为"加入决策"和"支付决策"两个阶段后,论文还发现,"加入决策"和"支付决策"是两种不同的机制,二者在影响因素上存在差异。此外,不同收入家庭的WTP存在明显异质性。

长江流域生态环境恢复的经济价值估算——以南京段居民支付意愿调查为例

以1 592份长江流域生态环境恢复价值的微观调查数据为例,采用Spike模型估算了南京市居民对流域环境改善的支付意愿及其总补偿价值。结果发现,不考虑＂零响应＂会造成支付意愿的明显高估。南京市居民的支付意愿区间为459-475元/户.年,总补偿价值约为9.43亿元/年;实行差别定价能获取更多的补偿价值,为9.82亿元/年。环境服务为奢侈品,只有收入超过某个最低水平后居民才愿意购买。年龄越高支付意愿越低,以55岁以上老年群体的支付意愿最低。

零支付对条件价值法评估结果的影响——以三江平原湿地生态保护价值为例

二分式条件价值法(CVM)数据存在大量的零观察值,且不同零观察值的驱动机制存在显著差异。以往研究只区分真实零支付和抗议支付的表述偏好,未能深入探索抗议支付的成因,使CVM评估结果的有效性受到质疑。因此,文中基于样本间支付差异,利用二元Logit模型对不同零支付的影响因素进行识别,构建spike模型对包含零观察的样本数据进行参数估计。以三江平原湿地生态保护价值为例进行实证分析,得到spike模型估计下黑龙江省居民平均支付意愿为112.495元/(人·年),低于随机效用函数模型计算结果124.70元/(人·年)。研究发现,收入和政府信任度是驱动受访者产生抗议支付的主要因素,政府应加强信息透明化、健全生态保护机制,来提高公众信任感。研究结论为CVM研究中零观察值的处理提供参考,为降低CVM抗议性偏差提供有效途径。