虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指...虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指标体系。其次,结合博弈论思想,对关键风险因素主客观组合赋权。再次,构建风险评估的二维云模型以描述风险发生概率的随机性和风险产生后果的模糊性问题。最后,采用所提评估方法计算多场景虚拟电厂参与市场交易情况的总体风险水平并排序,且与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、秩和比综合评价法(rank sum ratio,RSR)及折衷排序方法(multi-criteria optimization and compromise solution,VIKOR)对比分析,验证了模型及方法的可行性和有效性。所做研究为VPP交易管理和风险防范提供了有益的参考,具有工程应用价值。展开更多
目的研究脂联素(adiponectin,ADPN)对妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)的早期预测效能,探索GDM早期诊断的新指标及早期预测的风险模型。方法选取2023年7月至11月于首都医科大学附属北京同仁医院建档的486例孕妇在孕早期...目的研究脂联素(adiponectin,ADPN)对妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)的早期预测效能,探索GDM早期诊断的新指标及早期预测的风险模型。方法选取2023年7月至11月于首都医科大学附属北京同仁医院建档的486例孕妇在孕早期(孕7~12周)组成队列,并根据2010年国际糖尿病与妊娠研究组(International Association for Diabetes and Pregnancy Study Group,IADPSG)推荐的GDM诊断标准,将孕中期妊娠妇女分为GDM组(150例)和非GDM组(336例)。收集孕早期ADPN、胰岛素(insulin,INS)、空腹血糖(fasting glucose,GLU)及糖化白蛋白(glycated albumin,GA)等数据,计算脂联素-胰岛素抵抗指数(homeostatic model assessment of adiponectin,HOMA-AD)、胰岛素抵抗指数(homeostatic model assessment of insulin resistance index,HOMA-IR)及肝脂肪变性指数(hepatic steatosis index,HSI)。分析比较两组之间ADPN、HOMA-AD、HOMA-IR等差别,采用受试者工作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线分析各类指标预测GDM的价值,并结合相关指标建立预测风险模型。结果GDM组和非GDM组妇女孕早期ADPN差异具有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,ADPN早期预测GDM阳性的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.723,截断值为13.38 mg/L。GDM组和非GDM组的HOMA-AD差异具有统计学意义(P=0.000)。HOMA-AD早期预测GDM的AUC为0.815,截断值为3.024。将GLU、HOMA-AD、HOMA-IR、HSI纳入风险模型,结果显示Logistic模型各方面较好,最终测试集AUC=0.829,准确度=0.740,灵敏度=0.913,阴性预测值=0.833。结论GDM组妇女的ADPN及HOMA-AD水平相较于非GDM组均降低,且HOMA-AD与GDM呈现负相关,在早期预测GDM的效能优于ADPN、HOMA-IR、HSI,HOMA-AD可以联合这些指标建立诊断预测模型提高预测效能。展开更多
文摘虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指标体系。其次,结合博弈论思想,对关键风险因素主客观组合赋权。再次,构建风险评估的二维云模型以描述风险发生概率的随机性和风险产生后果的模糊性问题。最后,采用所提评估方法计算多场景虚拟电厂参与市场交易情况的总体风险水平并排序,且与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、秩和比综合评价法(rank sum ratio,RSR)及折衷排序方法(multi-criteria optimization and compromise solution,VIKOR)对比分析,验证了模型及方法的可行性和有效性。所做研究为VPP交易管理和风险防范提供了有益的参考,具有工程应用价值。
文摘目的研究脂联素(adiponectin,ADPN)对妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)的早期预测效能,探索GDM早期诊断的新指标及早期预测的风险模型。方法选取2023年7月至11月于首都医科大学附属北京同仁医院建档的486例孕妇在孕早期(孕7~12周)组成队列,并根据2010年国际糖尿病与妊娠研究组(International Association for Diabetes and Pregnancy Study Group,IADPSG)推荐的GDM诊断标准,将孕中期妊娠妇女分为GDM组(150例)和非GDM组(336例)。收集孕早期ADPN、胰岛素(insulin,INS)、空腹血糖(fasting glucose,GLU)及糖化白蛋白(glycated albumin,GA)等数据,计算脂联素-胰岛素抵抗指数(homeostatic model assessment of adiponectin,HOMA-AD)、胰岛素抵抗指数(homeostatic model assessment of insulin resistance index,HOMA-IR)及肝脂肪变性指数(hepatic steatosis index,HSI)。分析比较两组之间ADPN、HOMA-AD、HOMA-IR等差别,采用受试者工作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线分析各类指标预测GDM的价值,并结合相关指标建立预测风险模型。结果GDM组和非GDM组妇女孕早期ADPN差异具有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,ADPN早期预测GDM阳性的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.723,截断值为13.38 mg/L。GDM组和非GDM组的HOMA-AD差异具有统计学意义(P=0.000)。HOMA-AD早期预测GDM的AUC为0.815,截断值为3.024。将GLU、HOMA-AD、HOMA-IR、HSI纳入风险模型,结果显示Logistic模型各方面较好,最终测试集AUC=0.829,准确度=0.740,灵敏度=0.913,阴性预测值=0.833。结论GDM组妇女的ADPN及HOMA-AD水平相较于非GDM组均降低,且HOMA-AD与GDM呈现负相关,在早期预测GDM的效能优于ADPN、HOMA-IR、HSI,HOMA-AD可以联合这些指标建立诊断预测模型提高预测效能。
