简介:摘要准确的预测风力发电机组的输出功率对电力系统稳定、电力系统调度和风电场运行都具有重要意义。从数学模型及风机实际获得的数据出发,分析出风速、风向、空气密度、大气压强对风力发电机组输出功率的影响。设计了基于数值天气预报(NWP)的径向基函数(RBF)神经网络风电功率短期预测模型。应用该模型进行了24h后的风电输出功率预测,预测误差在11%附近,表明该方法预测精度较高。
简介:应用Tsallis提出的非广延统计力学理论以及与之密切相关的非线性Fokker-Planck方程所描述的动力系统,根据我国上证指数和深证指数2004年1月1日~2008年11月13日的高频数据,分析了在三种不同的时间标度下股指收益的概率分布,发现Tsallis分布可以很好地描述两市收益分布的尖峰厚尾有限方差等特征,同时也给出了市场微观动力学层面的解释。揭示出我国上海和深圳股市的价格过程并不符合随机游走,而是反常扩散过程,两市具有十分接近的非线性动力系统特征。所得结论对于研究我国金融市场的资产配置和定价、风险管理和制度建设都具有重要的意义。
简介:为了分析国家气候中心(NCC)月气候预测产品对陕西各气候区域和不同月份的预测能力,充分发挥其指导作用,利用现行评分方法和同号率统计方法,对2000--2010年NCC月气候预测产品对陕西月降水和气温预测情况进行分析,结果表明:月降水及其异常级评分多年平均值分别为57.9和63.4,同号率56.3%和57.7%。3月、5月、7—9月、11月和汉中、安康、商洛的评分及同号率较高。月气温及其异常级评分多年平均值分别为74.3和76.4,同号率70.8%和72.0%。3月、6—7月、11月和榆林、延安的评分和同号率较高。异常级预测的漏报率较高。