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经济不确定性的指数数据集.zip

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简介：
本数据集包含了不同国家和地区在经济不确定性方面的详细指标和统计数据，旨在为研究人员和政策制定者提供分析工具。 经济不确定性指数数据集.zip

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  • 经济不确定性的指数数据集.zip
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    本数据集包含了不同国家和地区在经济不确定性方面的详细指标和统计数据，旨在为研究人员和政策制定者提供分析工具。 经济不确定性指数数据集.zip
     
  • 上市公司环境不确定性数据集（2022-2005年）.zip
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    本数据集收录了2005年至2022年间中国上市公司的环境不确定性信息，旨在为研究企业战略管理、风险管理等领域提供详实的数据支持。 详细介绍及样例数据可以在相关博客文章中找到。该文章详细介绍了某个主题，并提供了具体的示例数据以帮助读者更好地理解内容。请直接搜索标题或关键词来查找相关信息。
     
  • RANS不确定性：基于RANS数据的湍流模型不确定性量化
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    本研究探讨了基于雷诺平均纳维叶-斯托克斯（RANS）方程的数据中所蕴含的湍流模型不确定性，并提出了一种量化的分析方法。 RANS数据驱动湍流建模的不确定性量化提出了一种新颖的数据驱动框架，不仅能够提升RANS预测精度，还能为速度、压力等流动参数提供概率边界。该方法涵盖了模型形式不确定性和有限训练数据导致的认知不确定性。具体而言，使用不变贝叶斯深度神经网络来预测雷诺应力各向异性张量分量，并通过Stein变分梯度体面算法进行模型训练。计算出的雷诺应力不确定性则利用香草蒙特卡洛方法传播到感兴趣的流动参数上。 文件夹内容概览： - invar-nn：包含用于在RANS流量和更高保真湍流数据之间建立映射关系的不变神经网络，该网络使用Python 3中的PyTorch进行编码。 - meshes：提供了通过GMSH创建并为OpenFOAM训练流使用的网格文件库。 - sdd-rans rans：包含将深度学习集成到OpenFOAM的相关参考文献以及关于CFD实施的其他信息。
     
  • 经济数据集.xlsx
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    《经济数据集》包含了各类经济指标的历史数据和最新统计信息，涵盖国民经济、行业动态及市场趋势等多方面内容。 经济水平数据集.xlsx包含了有关不同地区经济状况的相关数据。文件中详细记录了各个地区的经济发展指标，为研究者提供了宝贵的资料来源。
     
  • 实体经济关系的数据集（经济角度）
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    该数据集从经济角度出发，全面收集和整理了关于实体经济关系的关键信息，包括企业间的关系网络、供应链结构及行业间的相互作用等，为研究者提供了深入分析的基础。 面向经济金融领域的实体关系数据集包括五种不同的关系类型，可用于进行关系抽取。
     
  • 基于MATLAB的含风电不确定性经济调度模型研究
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    本研究运用MATLAB构建了包含风力发电不确定性的经济调度模型，旨在优化电力系统的运行成本与可靠性。 在电力系统规划与运营过程中，经济调度模型是一个至关重要的计算工具，其目的是最小化发电成本，并确保满足电力供需平衡及各种系统约束条件。当引入风电等可再生能源的不确定性因素后，构建并求解这种经济调度模型变得更加复杂和具有挑战性。 本段落将深入探讨如何利用MATLAB来建立一个考虑风电不确定性的经济调度模型。作为一种广泛应用于科学计算、图像处理以及数据分析领域的高级编程环境，MATLAB因其强大的数学运算能力和灵活的数据处理功能，在电力系统领域中备受推崇。在构建此类经济调度模型时，我们需要关注以下几个主要方面： 1. **建模**：首先需要定义一个描述电力系统运行状态的数学模型，包括发电机功率输出、负荷需求、输电线路传输限制以及热力学约束等要素，并且要考虑到风电出力的不确定性。 2. **处理风电不确定性因素**：由于风能具有较高的波动性，可以通过分析历史数据预测未来的风速情况，并用概率密度函数（PDF）或累积分布函数（CDF）来表示其不确定性质。此外还可以采用区间估计或者随机规划策略以应对各种可能发生的风电出力场景。 3. **优化求解器的选择**：MATLAB的优化工具箱提供了多种求解器，如`fmincon`用于非线性约束问题和`intlinprog`处理整数线性问题。对于大规模混合整数线性规划（MILP）类型的经济调度模型而言，则可以考虑使用CPLEX求解器。 4. **算法设计**：为了增强风电不确定性情况下的系统稳定性，可以选择鲁棒优化策略或机会约束编程方法，前者通过构造不确定集寻求最坏情况下仍可行的解决方案；后者则确保给定概率下满足系统的运行条件。 5. **代码实现与测试验证**：在MATLAB中编写模型数学表达式的函数，并调用相应的求解器进行计算。这包括定义决策变量、目标函数和约束条款，以及设置适当的求解参数。“cplex经济调度鲁棒模型”文件很可能包含具体的实施细节及CPLEX的使用。 6. **结果分析与评估**：对生成的结果集进行后处理分析，例如绘制发电成本曲线图、检查风电出力适应性等，并且要确保系统的稳定性和安全性。此外还可以通过对比不同策略下的效果来评价模型的有效性。 7. **进一步扩展应用范围**：在实际操作中可能需要考虑更多因素如储能设备的应用、多区域协调调度以及碳排放限制等，这些都可以逐步添加到MATLAB环境中进行完善。 总之，在电力系统背景下利用MATLAB建立一个能够处理风电不确定性的经济调度模型是一项技术含量高且充满挑战的任务。通过掌握相关知识和技能，可以更有效地应对可再生能源引入所带来的复杂性，并实现更加高效与可持续的电网管理方案。
     
  • DC_Power_flow.rar_光伏不确定性_不确定性描述_光伏不确定
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    本资源为电力系统分析中的直流潮流程序，专注于研究并描述光伏发电系统的不确定性影响。 在电力系统领域内，光伏电站的功率输出受到多种因素的影响，包括天气条件、季节变化以及设备老化等，导致其输出功率存在显著不确定性。“DC_Power_flow.rar”压缩包文件结合标题与描述来看，显然是针对光伏电站直流侧功率流不确定性的分析。该文件采用奇诺多面体方法来描述这种不确定性。 奇诺多面体是一种数学工具，在概率分析和优化问题中广泛应用，特别是在处理具有多个变量的不确定性场景时更为常见。在光伏发电站的功率预测过程中，它可以帮助构建一个涵盖所有可能输出变化范围的不确定空间。每个平面代表一种潜在的功率输出情况，通过这种方法可以更全面地理解和评估光伏电站的功率波动。 文件“DC_Power_flow.m”很可能是一个MATLAB脚本，用于模拟和分析光伏电站直流侧的电力流动状况。该脚本中通常包含以下关键步骤： 1. **数据输入**：包括关于光伏发电站参数的历史记录（如面板效率、日照强度及温度），以及潜在不确定因素的数据（比如云层遮挡或尘埃覆盖）。 2. **不确定性建模**：利用奇诺多面体方法建立模型，通过定义各种影响因子的边界条件生成一个表示所有可能功率输出组合的多维空间。 3. **电力流计算**：根据每种潜在的功率输出情况来计算直流侧的电能流动。这涉及到光伏阵列电流和电压的关系，并且通常基于I-V曲线和P-V曲线进行分析。 4. **统计分析**：对上述电力流结果进行评估，包括平均值、标准差及概率分布等指标，以量化不确定性对于整个电网的影响程度。 5. **可视化展示**：可能包含功率输出的多维图形表示，帮助用户直观理解各种不确定性的范围和影响。 6. **决策支持**：依据分析所得的信息为调度与运营提供策略建议。例如，在面对光伏发电波动时如何调整电网运行模式。 此压缩包文件提供了对光伏电站不确定性深入研究的方法，对于电力系统规划、操作及调度具有重要意义。通过运用奇诺多面体技术能够更有效地管理和减轻由光伏发电带来的不确定风险，从而提高整个电力系统的稳定性和可靠性。