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1抽样的概念
抽样是一种系统的统计方法,它通过研究总体有代表性的部分(即样本)来获取该总体的某些特性信息。有各种抽样技术可以使用,如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、序贯抽样、跳批抽样等,抽样技术的选择取决于抽样的目的和抽样条件。 相似文献
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针对含分布式电源系统随机潮流计算中随机变量类型多的特点,提出基于组合抽样的蒙特卡罗模拟法,其根据随机因素的不同特点采用不同的抽样方法,并计及线路随机故障的影响。将随机因素作为随机变量建立概率分布模型;对连续概率分布的负荷及分布式电源出力采用拉丁超立方抽样,对离散概率分布的电源和线路随机故障采用结合拉丁超立方抽样的改进重要抽样方法,以减小方差,提高模拟计算效率;对系统随机变量进行抽样建模。通过对接有分布式电源的IEEE 14节点系统和IEEE 57节点系统的算例分析,表明了所提方法是有效的,并具有良好的收敛性。 相似文献
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4.4 抽样分布 在实际工作中,总是根据样本估计总体、认识总体.所以就需要了解样本统计量和总体参数的关系,了解抽样分布. 相似文献
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无源电子器件根据应用不同,有消费电子、汽车电子及国防或军用等不同类别的可靠性认证试验抽样标准。在没有认证标准作参考的情况下,可以根据试验目的不同分别采用计数型抽样方案和计量型抽样方案。一般可靠性认证试验用于确认产品是否满足声称的质量水平,其抽样方案为计量型抽样。 相似文献
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采用等分散抽样法的电力系统概率仿真 总被引:3,自引:1,他引:2
针对电力系统概率仿真中常规蒙特卡洛抽样容量太大、效率低的问题,采用等分散抽样技术减少抽样次数和计算时间,从而提高模拟精度,加快蒙特卡洛的收敛速度。由IEEE标准系统的计算结果表明该方法是可行有效的。 相似文献
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真空沿面放电过程中涉及的分布种类繁多、解析表达式复杂、或者不具有解析表达式而只有数据图表,其抽样工作复杂,是蒙特卡罗模拟任务设计的核心和难点。为此,设计了通用抽样接口,基于泛化机制给出了面向所有分布类型的统一抽样接口,基于特化机制针对各种分布给出了抽样接口的具体实现和最优化。设计了基于插值方法的直接抽样方法作为通用抽样接口内建的默认抽样方法,它具有最广泛的适用性并在大部分场合下具有最优抽样效率。通用抽样接口实现了三结合点场致电子发射过程中的数量、能量、方向分布以及电介质表面次级电子发射过程中的能量和方向分布的抽样,在保证最优抽样效率的同时降低了抽样工作的复杂性,实现了抽样通用性和抽样效率的统一,简化了模拟任务设计并提高了设计可靠性。 相似文献
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电力系统可靠性评估中的分层均匀抽样法 总被引:3,自引:0,他引:3
为避免传统蒙特卡洛抽样方法在系统可靠性评估中抽样效率低下的问题,文中结合重要抽样法与分层抽样法的思想,提出了分层均匀抽样法,以实现对系统故障状态的高效评估。该方法综合考虑了系统故障概率与故障影响,直接对系统故障的后果进行抽样,避免了常规方法中构造M维空间抽样函数的困难。文中对系统各重故障状态进行了分层均匀抽样,并通过自寻优的方式优化分配各层的抽样次数,有效地降低了抽样方差。该方法完全避免了对系统零故障状态的抽样,使其抽样效率不受系统可靠性改变的影响,可用于高可靠性电力系统的评估。文中从理论上推导了该方法的合理性,并通过对IEEE-RTS 79系统以及修改后的高可靠性系统算例评估,证实了算法的适用性。 相似文献
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电力系统可靠性评估中的改进拉丁超立方抽样方法 总被引:5,自引:1,他引:4
将拉丁超立方抽样方法与重要抽样方法相结合,提出了一种应用于电力系统可靠性评估的改进拉丁超立方抽样方法。该方法首先通过重要抽样改变原系统样本空间的概率分布,然后对新概率分布进行拉丁超立方抽样,降低了抽样方差,避免了系统正常状态的大量重复抽样。应用该方法对IEEE-RTS系统与IEEE-RTS修改系统进行可靠性评估,并与常规非序贯蒙特卡洛抽样方法和传统拉丁超立方抽样方法的结果进行了比较。比较结果验证了所提出的方法在保证一定计算精度的条件下,可降低抽样方差,提高抽样效率,并且可适用于高可靠性的系统可靠性评估。 相似文献
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统计抽样在审计中的运用 总被引:1,自引:0,他引:1
对统计抽样在审计中的意义进行概述。强调在市场经济体制中,经济越发后,越需要加强审计的预警监控。举例说明了运用固定样本容量抽样对内部控制制度进行的符合性测试,为实质性测试确定审查的范围、重点、数量和方法提供了依据。在实质性测试中通过举例说明了变量抽样差异估计的应用。 相似文献
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漆包线生产中现在较多采用的百分比抽样方案,存在着批重大者判定严、批量小者判定宽的问题,而且两者产品批合格的接受概率相差悬殊。所以,对漆包线的质量检查,应参照GB 2828标准,对其关键质量特性和重要及次要质量特性,按特殊检查水平S-3,分别采用质量合格水平AQL=4.0的一次抽样方案和AQL=10的二次抽样方案。这样更科学合理。 相似文献
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用于系统可靠性评估的各阶故障独立重要抽样算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种电力系统可靠性评估的高效算法,即各阶故障状态子空间独立重要抽样算法.该算法将系统状态空间分割为无故障状态子空间和各阶故障状态子空间,完全避免了对无故障状态子空间的抽样;且由于低阶故障状态子空间状态个数较少,采用解析法对其分析,而高阶故障状态子空间状态个数庞大,采用重要抽样法对其进行模拟分析;并对这些子空间的抽样次数进行最优分配.由于完全避免了对无故障状态子空间的抽样,并对各阶子空间进行独立分析,该算法在计算效率上具有很大的优势,适用于高可靠性系统.应用该算法对IEEE-RTS系统的发输电部分进行可靠性评估,并与自适应重要抽样方法和直接蒙特卡罗法进行比较,结果表明该算法在计算效率上具有明显优势. 相似文献
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电能质量检测中的扰动信号具有随机、不规则和多变等特性,这使信号识别较为困难,文章通过改进原有的形态非抽样小波(Morphological Undecimated Wavelet,MUDW),将其应用到电能质量检测中,从而对扰动信号进行定位。改进的形态非抽样小波包含广义开闭和闭开混合滤波器以及能定位扰动信号边缘的多分辨形态梯度,该方案满足信号重构条件。利用MATLAB软件,对于含有暂态或稳态的单一和复合扰动信号进行仿真。通过与文献中的形态非抽样小波对比,结果表示改进后的形态非抽样小波有较好的抗噪性能以及识别能力。 相似文献
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电能质量检测中的扰动信号具有随机、不规则和多变等特性,使信号识别较为困难,本文通过改进原有的形态非抽样小波(morphological undecimated wavelet, MUDW),将其应用到电能质量检测中,从而对扰动信号进行定位。改进的形态非抽样小波包含广义开闭和闭开混合滤波器以及能定位扰动信号边缘的多分辨形态梯度,该方案满足信号重构条件。利用MATLAB软件,对于含有暂态或稳态的单一和复合扰动信号进行仿真。通过与文献中的形态非抽样小波对比,结果表示改进后的形态非抽样小波有较好的抗噪性能以及识别能力。 相似文献