Copula理论

摘要： Copula理论从本质上说具有构造灵活的优点,它是一种多元联合分布建模工具,在金融市场分析上具有很强的优势,能够捕捉真实经济序列特性。随着社会的发展,民众的生活水平不断提高,越来越多的人开始关注金融市场,如何更好地捕捉金融市场的特点,成为不少业界人士的关注的重点。在金融领域中,这些年Copula理论应用广泛,因为它在信用衍生品定价、市场相关性测度等方面具有很大的优势,已经成为金融业界研究金融问题的重要定量方法。

摘要： 研究成都不同地区房价之间的关系和变化趋向,剖析区域房价的相依结构,要考虑它们之间的非线性相关性。文章研究并结合Copula理论对成都市中心四区域房价的关联性进行探究,为购房者提供建议。文章介绍了Copula理论,并选取2016年1月至2020年12月成都市成华区、青羊区、武侯区和锦江区的月度房价平均增长率作为房价的代理变量,应用非参数估计确定各区域房价变化的边缘分布。以此为基础,通过最短欧氏距离为标准建立合适的Copula模型得到上述区域房价的联合分布。实证研究结果表明,这四个区域房价整体涨跌联系紧密,存在上尾相关性大于下尾,四区基本处于平行地位,不存在领涨区,购房者在判别楼市价格波动时,需要细分到板块甚至精准到小区。

摘要： 金融风险的相依关系研究是风险管理、组合投资以及资产定价等领域中的重要问题。近年来,由于Copula函数的优良性质,Copula理论在金融风险管理领域得到了广泛关注和应用。文章对Copula理论在金融管理领域中的研究成果、建模方法、模型的参数估计方法以及实证应用进行较全面的概述,以期梳理Copula理论在金融管理中的研究进展和现状。

摘要： 为分析土体抗剪强度参数不同相关系数情况下深基坑可靠度指标的变化规律,以Copula理论为基础,结合单失效模式的建模过程,分别对深基坑的抗滑移稳定、抗倾覆稳定以及抗隆起稳定建立了失效功能函数,并以串联的方式,实现了基于Copula理论的深基坑系统失效可靠度分析。结果表明:抗滑移稳定和抗隆起稳定占系统稳定的主要部分,而抗倾覆稳定相对占比较轻;抗剪强度参数相关性的变化会显著改变各失效模式下系统的可靠度指标,证明在可靠度设计中参数相关性的影响不能忽略;不同Copula函数对可靠度计算的影响较大,对参数的分布情况进行拟合选优是必要的,直接假定参数服从高斯分布可能会低估工程的失效概率。

摘要： 风电机组数据采集与监视控制系统(SCADA)运行数据中含有大量异常数据,对风电机组健康状态预测影响严重,为此针对实测风速-功率、转速-功率数据,提出一种异常数据在线清洗方法.由于机组性能退化过程中数据特征趋于复杂,基于经验Copula-互信息(ECMI)选择关键特征参量作为数据清洗对象,并基于Copula建立置信等效功率区间描述其非线性与不确定性.针对置信边界外的堆积点和离群点,结合其时序特征与密度分布建立Copula数据清洗模型(Copula-TFDD),依次进行在线清洗.最后,基于实际数据与人工模拟数据分析模型的精度、运算效率以及对机组健康状态预测的影响表明,Copula-TFDD能准确并实时地识别各类异常数据,有效提升风电机组健康状态预测的性能.

摘要： 随着清洁能源的大规模发展,越来越多的风、光等清洁能源的接入,给系统的调度运行造成了诸多困难,因此考虑可再生能源出力的相关性和不确定性对于系统规划运行的影响,提出一种考虑风、光出力的不确定性和二者相关性的场景生成方法。首先,利用非参数核密度估计法分别建立二者的概率密度函数;其次基于选取的Copula函数及相关理论建立二者的联合概率密度函数;然后对联合概率分布函数进行采样并通过反变换得到采样风机光伏出力,最终生成考虑风光出力不确定性和相关性的典型日曲线,并利用规划区2013年风光出力数据证明所提出理论的可行性。

摘要： 随着清洁能源的大规模发展,越来越多的风、光等清洁能源的接入,给系统的调度运行造成了诸多困难,因此考虑可再生能源出力的相关性和不确定性对于系统规划运行的影响,提出一种考虑风、光出力的不确定性和二者相关性的场景生成方法.首先,利用非参数核密度估计法分别建立二者的概率密度函数;其次基于选取的Copula函数及相关理论建立二者的联合概率密度函数;然后对联合概率分布函数进行采样并通过反变换得到采样风机光伏出力,最终生成考虑风光出力不确定性和相关性的典型日曲线,并利用规划区2013年风光出力数据证明所提出理论的可行性.

摘要： 随着流域型清洁能源开发新模式的形成,亟需开展考虑风光出力相关性和不确定性的多种能源协调调度策略的研究.基于Frank-Copula理论形成考虑风光出力相关性和不确定性的场景生成方法,得到多场景风光出力曲线.引入最大碳排放限额作为边际条件,建立多种能源互补的虚拟电厂日前调度模型,使调度结果兼顾环境效益和经济性,并采用遗传算法进行求解.算例验证表明,所建模型和所提策略减少了风光单独出力的波动性影响,提高虚拟电厂的经济性,降低弃风弃光量,并且实现功率与调节能力的互补.最后,基于灵敏度分析证明合理设置最大碳排放限额可以优化各类电源出力的比例,使虚拟电厂的调度兼顾经济性和环境效益.

摘要： 电动汽车等新基建的持续高速发展为电力系统带来新的机遇和挑战,也为传统电力系统负荷预测带来新命题,研究电动汽车负荷建模具有重要的现实意义.文章在分析电动汽车历史数据的基础上,提出一种基于充电功率场景模型的电动汽车负荷建模方法,基于充电关键变量,建模考虑充放电各关键变量随机性和相关性的联合分布模型,并通过吉布斯采样生成电动汽车功率场景,聚合得到电动汽车负荷曲线.最后,采用电动汽车实际充电功率数据验证了文章所提方法的有效性.

摘要： 通过考虑序列型地震动中主震和余震间的空间相关性,将已有地震动物理随机模型推广至序列型地震动随机模型。依据序列型地震动的产生与传播机制,将其表示为包含16个随机变量的Fourier模型。考虑主震与余震的空间相关性,基于Copula理论,将模型更准确地表示为6个二维随机变量和2个一维随机变量;为描述地震动在局部场地上传播的过程,建立了序列型地震动的随机场模型;根据1038组实测序列型地震动及5组地震动台阵数据,对模型中的物理随机变量进行参数识别和统计分析,结合Copula函数,给出了各参数的概率分布。与实测地震动对比表明:该文提出的序列型地震动随机模型,能够较为真实地再现序列型地震动的空间相关性以及地震动在局部场地的行波效应。

摘要： 风电机组数据采集与监控系统中采集的风速和功率数据中通常因弃风限电、传感器故障等原因存在异常数据,这些异常数据对风电机组运行状况、功率预测、优化调度等会造成较大的影响.针对风速和功率间存在一定的相关性,本文提出基于Copula理论的风电机组异常数据识别方法.利用Copula函数建立风速和功率间相关关系的概率功率曲线,结合三类异常数据特征得到了相应异常数据识别模型.最后以西北地区酒泉风电场的实测数据作为算例验证了该方法的有效性.

摘要： 风电机组数据采集与监控系统中采集的风速和功率数据中通常因弃风限电、传感器故障等原因存在异常数据,这些异常数据对风电机组运行状况、功率预测、优化调度等会造成较大的影响.针对风速和功率间存在一定的相关性,本文提出基于Copula理论的风电机组异常数据识别方法.利用Copula函数建立风速和功率间相关关系的概率功率曲线,结合三类异常数据特征得到了相应异常数据识别模型.最后以西北地区酒泉风电场的实测数据作为算例验证了该方法的有效性.

摘要： 风电机组数据采集与监控系统中采集的风速和功率数据中通常因弃风限电、传感器故障等原因存在异常数据,这些异常数据对风电机组运行状况、功率预测、优化调度等会造成较大的影响.针对风速和功率间存在一定的相关性,本文提出基于Copula理论的风电机组异常数据识别方法.利用Copula函数建立风速和功率间相关关系的概率功率曲线,结合三类异常数据特征得到了相应异常数据识别模型.最后以西北地区酒泉风电场的实测数据作为算例验证了该方法的有效性.

摘要： 风电机组数据采集与监控系统中采集的风速和功率数据中通常因弃风限电、传感器故障等原因存在异常数据,这些异常数据对风电机组运行状况、功率预测、优化调度等会造成较大的影响.针对风速和功率间存在一定的相关性,本文提出基于Copula理论的风电机组异常数据识别方法.利用Copula函数建立风速和功率间相关关系的概率功率曲线,结合三类异常数据特征得到了相应异常数据识别模型.最后以西北地区酒泉风电场的实测数据作为算例验证了该方法的有效性.

摘要： 本文运用Copula理论构造了淮河流域淮河中渡站和沂沭泗河沭阳站年最大30天洪量联合分布,并用所建模型定量描述了淮河和沂沭泗河洪水遭遇的概率.结果表明,应用Copula方法来描述不同地区洪水遭遇是可行的.通过分析可知,淮河中渡站和沭阳站同时发生300～50年一遇以上洪水时的概率为0.0005～0.0034,淮河和沂沭泗河同时发生大洪水的概率很小,而发生不同频率洪水的概率较大.

摘要： 本文运用Copula理论构造了淮河流域淮河中渡站和沂沭泗河沭阳站年最大30天洪量联合分布,并用所建模型定量描述了淮河和沂沭泗河洪水遭遇的概率.结果表明,应用Copula方法来描述不同地区洪水遭遇是可行的.通过分析可知,淮河中渡站和沭阳站同时发生300～50年一遇以上洪水时的概率为0.0005～0.0034,淮河和沂沭泗河同时发生大洪水的概率很小,而发生不同频率洪水的概率较大.

摘要： 本文运用Copula理论构造了淮河流域淮河中渡站和沂沭泗河沭阳站年最大30天洪量联合分布,并用所建模型定量描述了淮河和沂沭泗河洪水遭遇的概率.结果表明,应用Copula方法来描述不同地区洪水遭遇是可行的.通过分析可知,淮河中渡站和沭阳站同时发生300～50年一遇以上洪水时的概率为0.0005～0.0034,淮河和沂沭泗河同时发生大洪水的概率很小,而发生不同频率洪水的概率较大.

摘要： 本文运用Copula理论构造了淮河流域淮河中渡站和沂沭泗河沭阳站年最大30天洪量联合分布,并用所建模型定量描述了淮河和沂沭泗河洪水遭遇的概率.结果表明,应用Copula方法来描述不同地区洪水遭遇是可行的.通过分析可知,淮河中渡站和沭阳站同时发生300～50年一遇以上洪水时的概率为0.0005～0.0034,淮河和沂沭泗河同时发生大洪水的概率很小,而发生不同频率洪水的概率较大.

摘要： 本文运用Copula理论构造了淮河流域淮河中渡站和沂沭泗河沭阳站年最大30天洪量联合分布,并用所建模型定量描述了淮河和沂沭泗河洪水遭遇的概率.结果表明,应用Copula方法来描述不同地区洪水遭遇是可行的.通过分析可知,淮河中渡站和沭阳站同时发生300～50年一遇以上洪水时的概率为0.0005～0.0034,淮河和沂沭泗河同时发生大洪水的概率很小,而发生不同频率洪水的概率较大.

摘要： 本发明提出了一种融合Copulas理论和关联规则挖掘的中文查询扩展方法，该方法首先原始查询检索文档，然后从初检结果中提取前列n篇初检文档构建伪相关反馈文档集，利用基于Copulas理论的支持度与置信度对伪相关反馈文档集挖掘含有原查询词项的特征词频繁项集和关联规则模式，最后，从规则前件是原查询的关联规则模式中提取规则后件作为扩展词，实现查询扩展。本发明克服现有基于关联规则挖掘的查询扩展缺陷，能挖掘出高质量的扩展词，有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题。本发明能改善和提高信息检索性能，可用于搜索引擎和实际网络信息检索系统，提高信息查询性能，具有较好的应用价值和推广前景。

摘要： 本发明涉及基于Copula理论的多维异构信息融合识别方法，属于信息融合技术领域；包括以下步骤：基于大地坐标系和传感器坐标系变换方程进行空间配准；空间配准完成后，完成内插外推、曲线拟合和数据插值的时间配准；构建全维信号空间；构建的能够纳入不同异构信息的全维信号空间中，以Copula函数建立各单一维度数据边缘分布的联接，恢复各维特征数据之间的相关关系，反演目标的高维组合特征等。本发明基于Copula联合分布下的组合特征探测方法对目标的联合识别正确率高于各个边缘分布下单一特征探测方法，体现出了组合探测的优势。

摘要： 本发明提供了一种基于Copula理论的主余震联合易损性分析方法，包括：选取主、余震地震记录形成主余震序列地震动；建立结构数值有限元分析模型；输入主余震序列地震动进行动力时程分析，选取最大变形和残余变形作为地震需求参数，基于分布条带法建立结构在主余震序列地震动作用下的概率需求模型；基于Copula理论，建立结构基于最大变形和残余变形的联合概率地震需求模型；建立结构主余震联合易损性函数；采用Monte Carlo模拟法，生成结构的主余震易损性曲面。本发明考虑主震和余震对结构的连续性冲击影响，并利用Copula理论将基于结构最大变形和基于结构残余变形的主余震易损性分析结果进行联合，能够全面定量化评价结构在主余震序列地震动作用下的安全性能。

摘要： 本文公开了一种基于Copula理论的电动汽车光伏充电站储能配置选择方法，包括以下步骤：选取光伏单元以及电动汽车充电负荷出力率为随机变量，将实测数据归一化，构建各变量的边缘分布；基于Copula理论，选取Gumbel‑Copula和Clayton‑Copula构建混合Copula函数来描述变量间非对称后尾特性的相关性；在两者联合出力概率密度函数基础上抽样模拟光伏充电站的年净负荷量；在波动率、置信度等条件的约束下，建立以光伏电动汽车充电站年运行成本最小为目标函数的储能优化配置模型；Matlab编程对最优的储能容量进行优化计算。综合考虑运行性能和经济性，对考虑相关性的集成系统储能配置模型正确性和可行性进行分析，选择最优配置方案，从而提高光能利用率以及系统经济效益。

摘要： 本发明涉及基于Copula理论的多维异构信息融合识别方法，属于信息融合技术领域；包括以下步骤：基于大地坐标系和传感器坐标系变换方程进行空间配准；空间配准完成后，完成内插外推、曲线拟合和数据插值的时间配准；构建全维信号空间；构建的能够纳入不同异构信息的全维信号空间中，以Copula函数建立各单一维度数据边缘分布的联接，恢复各维特征数据之间的相关关系，反演目标的高维组合特征等。本发明基于Copula联合分布下的组合特征探测方法对目标的联合识别正确率高于各个边缘分布下单一特征探测方法，体现出了组合探测的优势。

摘要： 本发明涉及一种基于Copula理论的区域综合能源系统短期负荷预测方法，具体包括以下步骤：S1、获取综合能源的冷热电负荷的历史数据以及对应的环境数据，并对历史数据和环境数据进行数据预处理；S2、根据Copula理论对完成预处理的历史数据和环境数据进行相关性分析；S3、采用NIWPSO‑LSTM网络对相关性分析的结果进行训练和预测，对其中的模型参数进行设置，并最终得出综合能源负荷的预测结果；S4、根据模型评价指标对预测结果进行评价。与现有技术相比，本发明具有较好地解决综合能源系统负荷间的耦合性处理问题，提升综合能源系统短期负荷的预测结果的预测精度和鲁棒性等优点。

摘要： 本发明提供了一种基于Copula理论和BIC准则的主余震联合危险性分析方法，包括：通过选取主余震地震动记录形成主余震数据库；基于BIC准则建立主震和余震参数的最优边缘分布模型；基于主震和余震参数的经验分布和BIC准则，挑选最优Copula函数；基于Copula理论，建立主震和余震参数的最优联合分布，并得到主震和余震参数的Copula联合概率密度函数；基于Copula理论，建立余震参数的条件概率密度函数；生成余震参数的条件概率曲面，建立主余震联合危险性曲面。本发明考虑主震和余震之间的相关性，利用Copula理论将主震参数和余震参数边缘分布进行联合，能够全面定量化评价场地的主余震危险性。

摘要： 本发明公开了一种基于Copula理论的风光水火储一体化耦合机理分析方法，包括：采集历史出力数据，并基于主成分分析降维与K‑means算法聚类缩减场景集并获取典型场景，得到单个调度时段区域电网同一地区内所有符合相关性检验的风电场间与光伏电站间的联合出力场景；对比待选Copula函数与经验Copula函数的契合程度选择合适类型的Copula函数，确定相关参数λ和主导风电场与主导光伏电站；利用历史出力数据提取主导电站出力波动特征，并将联合出力场景重构为主导风电场与主导光伏电站连续出力场景集；获取风光水火储一体化最优配比。本发明充分利用了风光水火储出力互补特性，有效提高了区域电网的运行效率，稳步提升区域电网的清洁能源利用率。

摘要： 本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种基于PCA‑Copula理论的多能源电力系统电源规划方案客观评价方法。该方法首先根据多能源电源规划特点构建的电源规划评价指标体系，基于构建的指标体系将Copula函数用于电源规划方案决策。针对多元变量求解Copula参数复杂的问题，采用主成分分析方法(PCA)降低多元变量维数，形成相互独立的主成分，结合Copula函数建立各主成分间的联合概率分布模型，无需再求解参数，有效解决了传统主成分分析法的线性综合模型将指标信息量权二次加权的问题，能够更加客观地对电源规划方案进行综合评价。本发明针对水平年不同电源容量配置方案和基于时间序列的不同电源规划方案分别进行决策研究，得到电源规划方案发展趋势和最优方案，验证了PCA‑Copula方法的合理性与有效性，为电源规划建设方案的各个阶段规划、局部优化提供参考。

摘要： 本发明公开了一种基于copula理论的光学无线传感器网络成簇方法，包括以下步骤：利用分层最大似然估计法确定簇头(CH)的位置，进而形成初始簇；当簇外节点请求加入簇时，簇头(CH)要求簇外节点发送簇外节点的观测值，簇头(CH)将根据copula理论对簇外节点的观测值进行相关性分析；在能量负载的约束下，根据簇外节点的加入能否提高簇内信息量来决定簇外节点是否可以加入，当簇外节点加入时形成新的簇。本发明的成簇方法能够简化网络的计算复杂度，减少计算开销和时间，并均衡网络中每个簇的功率需求。