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Conditional dependence between oil price and stock prices of renewable energy: a vine copula approach

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Economic and Political Studies 2018年第2期6卷 176-193页

作者： Hanene Mejdoub Ahmed Ghorbel Faculty of Management and Economics of Sfax GFA labUniversity of SfaxSfaxTunisia Faculty of Management and Economics of Sfax CODECIUniversity of SfaxSfaxTunisia

The current paper focusses on the co-movement between oil prices and renewable energy stock markets in a multivariate *** vine copula approach that offers a great flexibility in conditional dependence modelling is *** specifically,we investigate the issue of the average dependence and co-movement between oil prices(West Texas Intermediate[WTI])and renewable energy stock prices(Wilder Hill New Energy Global Innovation Index[NEX],Wilder Hill Clean Energy Index[ECO]and S and P Global Clean Energy Index[SPGCE])by applying the vine copula based threshold generalised autoregressive conditional heteroskedasticity(TGARCH)*** the period 2003–2016,empirical findings reveal significant and symmetric dependence between the considered ***,there is symmetric tail dependence,indicating the evidence of upper and lower tail *** means that movements in oil prices and renewable energy indices are coupled to the same *** empirical insights are of particular interest to policymakers,risk managers and investors in renewable energy sector.

关键词： Renewable energy oil price co-movement tail dependence vine copula

Efficient Probabilistic Load Flow Calculation Considering vine copula⁃Based Dependence Structure of Renewable Energy Generation

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Journal of Donghua University(English Edition) 2021年第5期38卷 465-470页

作者： MA Hongyan WANG Han XU Xiaoyuan YAN Zheng MAO Guijiang College of Information Science and Technology Donghua UniversityShanghai 200051China Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion(Shanghai Jiao Tong University) Ministry of EducationShanghai 200240China State Grid Quzhou Power Supply Company Quzhou 324000China

Correlations among random variables make significant impacts on probabilistic load flow(PLF)calculation *** the existing studies,correlation coefficients or Gaussian copula are usually used to model the correlations,while vine copula,which describes the complex dependence structure(DS)of random variables,is seldom discussed since it brings in much heavier computational *** overcome this problem,this paper proposes an efficient PLF method considering input random variables with complex ***,the Rosenblatt transformation(RT)is used to transform vine copula⁃based correlated variables into independent ones;and then the sparse polynomial chaos expansion(SPCE)evaluates output random variables of PLF *** effectiveness of the proposed method is verified using the IEEE 123⁃bus system.

关键词： probabilistic load flow(PLF) vine copula sparse polynomial chaos expansion(SPCE) Rosenblatt transformation(RT)

基于vine copula的短期径流预报不确定性分析

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水力发电学报 2022年第7期41卷 95-105页

作者：刘源纪昌明张验科王弋蒋志强华北电力大学水利与水电工程学院北京102206 华中科技大学土木与水利工程学院武汉430074

定量分析短期径流预报序列的不确定性特征,对于提高水库短期运行计划的可靠性具有重要意义。针对常用多元椭圆copula或阿基米德copula难以有效刻画短期径流预报不确定性特征的问题,本文引入了vine copula对不同径流量级及不同预见期下... 详细信息

定量分析短期径流预报序列的不确定性特征,对于提高水库短期运行计划的可靠性具有重要意义。针对常用多元椭圆copula或阿基米德copula难以有效刻画短期径流预报不确定性特征的问题,本文引入了vine copula对不同径流量级及不同预见期下预报不确定性进行定量评估,进而分析了先验信息对于后续时段预报不确定性的影响。以雅砻江流域锦西水库为例进行验证,结果表明:相较于传统多元copula函数,vine copula构建的相对预报误差联合分布均能通过假设检验且拟合效果最好,模拟结果的统计量与实测数据相差较小;通过利用调度期内已经发生的相对预报误差信息,可以有效减小后续时段相对预报误差期望值及90%置信水平分位距,降低预报的不确定性。

关键词：径流预报预报不确定性 vine copula 先验信息多变量概率转移

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基于vine copula函数的河湖连通水环境多因子联合风险识别研究

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水利学报 2020年第5期51卷 606-616页

作者：杨蕊吴时强高学平张晨天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室天津300350 南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210029

河湖连通工程是水资源调配和水生态环境保护与修复的重要途经,同时作为一个包含着模糊性、随机性、灰色性以及未确知性信息的复杂系统工程,其不可避免地存在一定的风险。本文基于vine copula函数构建了南四湖在南水北调东线一期工程运... 详细信息

河湖连通工程是水资源调配和水生态环境保护与修复的重要途经,同时作为一个包含着模糊性、随机性、灰色性以及未确知性信息的复杂系统工程,其不可避免地存在一定的风险。本文基于vine copula函数构建了南四湖在南水北调东线一期工程运行前后水环境多因子联合风险模型,通过对总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)和叶绿素a(Chl-a)4种风险因子的敏感性分析,识别出运行后的关键风险因子;结合南四湖Ⅲ类水的供水水质要求,设置了运行后关键风险因子不同风险状态(即Ⅳ类和Ⅴ类)组合下的系列风险情景,识别出运行后潜在水环境多因子联合风险。结果表明:TN、NH3-N、 Chl-a为关键风险因子;当TN和NH3-N达到Ⅴ类水标准限值、Chl-a为35μg·L-1时,工程运行后水环境联合风险变化速率增大,不确定性提高,需及时响应,建议重点关注TN和NH3-N指标。

关键词：河湖连通工程水环境风险多因子联合分布 vine copula 风险识别

vine copula在GCMs多模式降雨集成中的应用

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武汉大学学报（工学版） 2021年第1期54卷 82-88页

作者：刘杨梁忠民罗序义朱艳军胡义明河海大学水文水资源学院江苏南京210098 国家能源集团大渡河流域梯级电站集控中心四川成都610041

全球气候模式(global climate models,GCMs)数量众多,各有优劣,对降水量而言往往难以确定出一个最优模式,所以当将其输出用于水文长期预估时,通常需对各模式数据进行集成,以发挥不同模式的优势,提升水文预估的整体精度。采用vine Copul... 详细信息

全球气候模式(global climate models,GCMs)数量众多,各有优劣,对降水量而言往往难以确定出一个最优模式,所以当将其输出用于水文长期预估时,通常需对各模式数据进行集成,以发挥不同模式的优势,提升水文预估的整体精度。采用vine copula构建GCMs与实测降雨的多维联合分布函数,并推求给定GCMs数据条件下实测降雨量的条件分布,再由该条件分布实现多维数据的综合。以淮河王家坝以上流域6个GCMs降雨数据的综合为例进行应用研究,并与贝叶斯模型平均和多元分位数回归2种多变量集成方法进行比较。结果表明,基于vine copula的多模式集成结果优于任意原始单模式,且具有整体最优的集成效果,为GCMs在水文中的应用提供了一种途径。

关键词： vine copula 全球气候模式多变量分位数回归贝叶斯模型平均

基于vine copula的梯级水库短期发电调度风险估计

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水资源保护 2024年第4期40卷 17-26,47页

作者：李继清谢宇韬孙凤玲华北电力大学水利与水电工程学院北京102206 华能澜沧江水电股份有限公司小湾水电厂云南大理675702

基于能准确描述高维变量相关关系的vine copula,考虑短期径流预报误差的空间相关性,构建了梯级水库短期发电调度风险估计模型,并将模型应用于长江上游溪洛渡、向家坝和三峡水库,分析了径流预报误差带来的单一水库、梯级水库短期发电调... 详细信息

基于能准确描述高维变量相关关系的vine copula,考虑短期径流预报误差的空间相关性,构建了梯级水库短期发电调度风险估计模型,并将模型应用于长江上游溪洛渡、向家坝和三峡水库,分析了径流预报误差带来的单一水库、梯级水库短期发电调度风险。结果表明:基于C-vine copula构建的联合分布能较好地描述屏山站、朱沱站、寸滩站和武隆站的日径流预报误差特性;随着水库可调节安全区间范围增大,单一水库发电量不足风险率、弃水风险率均越来越小,梯级水库发电量不足、弃水联合风险率和同现风险率越来越小,即水库调节库容越大,其承担的风险也就越小。

关键词：发电调度风险 vine copula 梯级水库短期径流预报误差溪洛渡水库向家坝水库三峡水库

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基于vine copula的强风暴雨复合型风险分析

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水文 2024年第3期44卷 1-7页

作者：余璐张一杨启涛北京市十三陵水库管理处北京102200 清华大学水利水电工程系北京100084 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室北京100084

构建基于D-vine copula函数的强风暴雨复合型分布模型,利用北京市十三陵水库流域的实测数据进行敏感性分析及风险评估。结果表明:联合分布对降水量、降水强度、风速和温度4个研究因子的敏感性具有差异性。基于敏感性分析结果,随着降水... 详细信息

构建基于D-vine copula函数的强风暴雨复合型分布模型,利用北京市十三陵水库流域的实测数据进行敏感性分析及风险评估。结果表明:联合分布对降水量、降水强度、风速和温度4个研究因子的敏感性具有差异性。基于敏感性分析结果,随着降水强度和风速的概率分布值增大,联合概率分布增大,同现概率分布减小,最大联合风险率为24.5%;随着降水强度和降水量的概率分布值增大,联合概率分布增大,同现概率分布减小,最大联合风险率为18.1%;vine copula可较好地反映出水文气象因子间的相关关系,降水强度和风速、降水量和降水强度的概率分布值及组合风险率均对联合分布呈现正相关关系,发生气象灾害时易出现联合响应。该研究为强风暴雨复合型风险的调控等提供了理论与方法支撑。

关键词： vine copula 水文气象风险分析敏感性多因子联合分布

基于vine copula模型的淮河干支流洪水遭遇分析

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中国农村水利水电 2024年第12期 12-18,26页

作者：徐鹏程张志浪刘春明方红远王磊之水利部水旱灾害防御重点实验室江苏南京210029 扬州大学水利科学与工程学院江苏扬州225009 江阴市江堤闸站管理中心江苏无锡214437

随着极端气候的加剧,洪水灾害越来越频繁,洪水遭遇事件会加剧洪水对下游地区的危害。采用淮河王家坝站和蚌埠站、史河蒋家集站以及颍河阜阳站共4个站点的从1959到2016年的58年实测日径流量数据,使用年日最大流量法提取出汛期中的洪现时... 详细信息

随着极端气候的加剧,洪水灾害越来越频繁,洪水遭遇事件会加剧洪水对下游地区的危害。采用淮河王家坝站和蚌埠站、史河蒋家集站以及颍河阜阳站共4个站点的从1959到2016年的58年实测日径流量数据,使用年日最大流量法提取出汛期中的洪现时间序列以及洪峰序列。以Von Mises分布构建年最大洪水的洪现时间的边缘分布,以对数正态分布、皮尔逊Ⅲ型分布和广义极值模型分别构建洪峰的边缘分布。通过极大似然法估计各个分布的参数,按照赤池信息量准则(AIC)选取最优模型,并使用KS检验确定边缘分布是否合格。使用vine copula分别构建多站点洪现时间的联合分布和洪峰的联合分布,对淮河干支流两两遭遇,三站点遭遇以及当下游发生洪水时,上游发生不同组合洪水的条件概率遭遇等多种情况的遭遇风险进行了定量化的分析。研究结果表明:Von Mises分布尤其是单峰Von Mises分布可以很好的拟合淮河流域的洪现时间;淮河干支流洪水遭遇中站点两两遭遇,以及多站点遭遇的最可能日期均在7月15日左右;干支流两两遭遇中王家坝站点与蒋家集站点遭遇概率最高,阜阳站点与蒋家集站点遭遇概率最小;当下游蚌埠站发生50年一遇洪水时,上游三站点均发生10年重现期以上洪水概率为0.076。研究进一步拓展了洪水遭遇风险的计算方法,对淮河流域防洪减灾具有重要意义。

关键词： vine copula 多变量频率分析洪水遭遇淮河

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基于vine copula的机器人运动精度可靠性分析

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制造业自动化 2022年第2期44卷 98-103,109页

作者：刘春秋周金宇庄百亮丁力江苏理工学院机械工程学院常州213001 金陵科技学院机电工程学院南京211169 机械科学研究总院江苏分院有限公司常州213001

工业机器人工作时受多种不确定因素影响,运动精度下降。为量化机器人运动精度退化程度和提高机器人作业精度,引入一种基于vine copula的改进包络方法,开展机器人运动轨迹时变可靠性建模与分析。首先通过机器人运动学分析建立操作臂末端... 详细信息

工业机器人工作时受多种不确定因素影响,运动精度下降。为量化机器人运动精度退化程度和提高机器人作业精度,引入一种基于vine copula的改进包络方法,开展机器人运动轨迹时变可靠性建模与分析。首先通过机器人运动学分析建立操作臂末端参考点位置误差模型和区间可靠性分析模型;随后基于包络思想,推导机器人极限状态运动误差函数的失效包络面方程,求解轨迹区间上的包络展开点;最后,利用vine copula函数,建立展开点之间的联合概率密度函数,并计算区间失效概率。该方法可处理多种分布类型的误差变量,解决了传统包络法在误差变量为非正态分布时的求解困难甚至失效问题。以KUKA机器人为研究对象,采用改进方法和传统包络法计算区间可靠度,并对比蒙特卡洛仿真结果。研究表明改进方法具有更高的求解精度,且可以有效处理含多种分布类型的机器人位置误差变量问题。

关键词：工业机器人时变可靠性运动精度包络法 vine copula