受风速随机变化的影响,风电输出功率具有波动性。为了平抑风电输出功率的波动,在配置电池储能系统的基础上,文中基于风电短期平均功率预测技术,以风电时间周期T的平均功率为对象,采用时间序列法进行预测,实时滚动预测未来每个时间周期T的平均功率,结合平抑度要求和电池荷电状态限制条件,控制并网功率在每个时间周期T都保持在平均功率附近的可接受范围内,分段平抑功率波动。其中,根据电网对风电功率波动的可接受程度,设置平抑度,为防止电池过充放电,对电池SOC进行限制。最后以某风电场的实际历史数据为例,在Matlab中进行了仿真分析,验证了所述方法的有效性。

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ARCH-M模型(ARCH均值模型) 前面介绍的ARCH模型通常应用于回归模型，扰动项为ARCH过程。 在实际中，收益率和方差存在一定关系，风险越大，收益越大。 可以把代表风险的方差作为一个因素引入，这就是ARCH-M模型。

以中国石油(601857)股票2010年1月15日至2011年1月17日交易日收盘价格的实际数据为样本,建立了股票对数收益率波动率的GARCH模型,利用Eviews软件进行参数估计得到波动率的方程,并对波动率进行预测,从而得到基于GARCH模型预测波动率的欧式看涨期权的价格和风险值VaR的计算。

该应用程序使用 COS 封闭式解决方案计算 Heston 随机波动率模型的期权价格。 此外，它以图形方式说明了 Black Scholes 隐含波动率相对于 Heston 参数的敏感性。 免责声明：此应用程序仅用于说明/科学目的，不得用于商业用途。

to solve the two-dimensional isotropic elastic wave equation using a finite-difference method with Convolutional Perfectly Matched Layer (C-PML) conditions.

五、GARCH(1,1)模型 2、GARCH(1,1) 的条件方差和无条件方差 条件方差是 ht ，通过对上式两边取期望可得无条件方差 1、大的 会紧跟着另一个大的 ，这样就会产生 在金融时间序列中有名的波动率聚类现象。