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题名电动汽车充电负荷预测系统研究
被引量：26
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作者
陈丽丹
张尧
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机构
华南理工大学广州学院电气工程学院
华南理工大学电力学院
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出处
《电力科学与技术学报》
CAS
2014年第1期29-37,共9页
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基金
华南理工大学广州学院优秀青年骨干教师项目(BR130505)
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文摘
根据规划的电动汽车在未来规模化的应用将对电网产生重要影响,电动汽车充电负荷预测是分析电动汽车接入电网的基础,目前还没有比较成熟的方法。综述电动汽车接入对电网的影响和电动汽车负荷预测的研究现状,分析充电负荷预测的影响因素,并基于分布函数的蒙特卡洛计算模拟,开发一套区域电动汽车充电负荷预测系统,可实现对不同电动汽车种类、不同电池容量、不同充电方式、不同充电频率等情况下的综合预测,为电动汽车接入电网的影响分析和调控策略制订提供理论和技术支持。
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关键词
电动汽车
充电负荷
蒙特卡洛
预测实现
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Keywords
electric vehicle
charging load
Monte Carol
forecasting system
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于贝叶斯因子模型金融高频波动率预测研究
被引量：19
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作者
罗嘉雯
陈浪南
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机构
华南理工大学工商管理学院
中山大学岭南学院
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出处
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第8期13-26,共14页
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基金
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(17YJC630099)
教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(17YJA790011)
+3 种基金
中央高校基本科研业务费
广东省自然科学基金博士科研启动纵向协同管理试点资助项目(2017BQ014)
中国博士后基金面上资助项目(2017M612674)
广州市金融服务创新和风险管理基地资助项目
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文摘
构建了包含时变系数和动态方差的贝叶斯HAR潜在因子模型(DMA(DMS)-FAHAR),并对我国金融期货(主要是股指期货和国债期货)的高频已实现波动率进行预测.通过构建贝叶斯动态潜在因子模型提取包含波动率变量、跳跃变量和考虑杠杆效应的符号跳跃变量等预测变量的重要信息.同时,在模型中加入了投机活动变量,以考察市场投机活动对中国金融期货市场波动率预测的影响.预测结果表明,时变贝叶斯潜在因子模型在所有参与比较的预测模型当中具有最优的短期、中期和长期预测效果.同时,具有时变参数和时变预测变量的贝叶斯HAR族模型在很大程度上提高了固定参数HAR族模型的预测能力.在股指期货和国债期货的预测模型中加入投机活动变量可以获得更好的预测效果.
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关键词
已实现波动率的预测
HAR模型
金融期货
时变性
潜在因子
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Keywords
realized volatility forecast
HAR model
financial futures
time-varying
latent factor
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分类号
F833-5
[经济管理—金融学]
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