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贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。
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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Reliability and Availability
As shown in Fig. 6, the reliability and availability of the PV systems with centralized, string, and multistring configurations in the presence of intermittent faults are calculated and plotted. Intermittent fault coefficient $x$, permanent fault coefficient $y$, and intermittent repair coefficient $z$ are set to 40,20 , and $50 \%$, respectively.
The reliabilities of the three PV systems decrease with the increase of time (Fig. 6 a, b). In particular, the reliability of the PV system with centralized configuration rapidly decreases, compared with the other systems. The PV system with string configuration has high reliability in the first five years, whereas the PV system with multistring configuration has a high reliability after five years. The main reason behind this case is the fact that the redundant DC/AC inverters first lead to a high system reliability of the PV system with string configuration first. A low failure rate of the $\mathrm{DC} / \mathrm{AC}$ inverter subsequently leads to a high system reliability of the PV system with multistring configuration Therefore, in terms of reliability, the multistring configuration is the best choice in designing PV systems, whereas the centralized configuration is the worst choice.
The comparison of the reliability in Fig. $6 \mathrm{a}$, b indicates that the intermittent faults just slightly affect the reliability values in the first ten years. The three PV systems with intermittent faults have a slightly higher reliability than those without intermittent faults. The average reliability increments of ten years for centralized, string, and multistring configurations are $0.50,0.78$, and $0.40 \%$, respectively. This is because that the intermittent faults can transform to no faults, which is autorecovery. This finding is attributed to the fact that the intermittent faults can be transformed into “no faults,” which is autorecovery.
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Mutual Information Investigation
Mutual information measures the information shared by two variables and determines the degree of uncertainty of reduction of one variable by knowing one of the other variables [34]. This information can be used to identify the degree of importance of each PV component to the entire PV system. In this study, the degree of importance in three moments, i.e., first, fifth, and tenth years, is investigated, as shown in Fig. 8 . The degree of importance of the components of the three PV systems is the same, which is in the order of DC/AC inverter, DC/DC converter, DC combiner, and PV module arranged from largest to smallest. This degree increases with the increase of time. The $\mathrm{DC} / \mathrm{AC}$ inverter is determined to affect the reliability of the $\mathrm{PV}$ system significantly with multistring configuration, whereas the other components only exert a few contributions. Therefore, the DC/AC inverter should be given considerable attention to improve the reliability and availability of PV systems and to prevent their possible failures. The failure rates of the components of a PV system with a specified configuration should be reduced, but their repair rates should be increased to improve the reliability and availability of such system. Hence, the DC/AC inverter with low failure rates should be used in design and manufacturing stages of PV systems. Moreover, the repair rate of this component should be increased in the usage stage.
贝叶斯网络代考
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Reliability and Availability
如图 6 所示，计算并绘制了具有集中式、组串和多串配置的光伏系统在存在间歇性故障时的可靠性和可用性。间歇故障系数X, 永久故障系数是的, 和间歇修复系数和设置为 40,20 和50%， 分别。
三个光伏系统的可靠性随着时间的增加而降低（图6a，b）。特别是，与其他系统相比，集中配置的光伏系统的可靠性迅速下降。组串配置光伏系统前五年可靠性高，而多组串配置光伏系统五年后可靠性高。这种情况背后的主要原因是冗余DC/AC逆变器首先导致具有组串配置的光伏系统的高系统可靠性。低故障率DC/一个C逆变器随后导致多串配置光伏系统的系统可靠性高 因此，在可靠性方面，多串配置是光伏系统设计的最佳选择，而集中配置是最差的选择。
图 1 信度比较6一个, b 表示间歇性故障仅对前十年的可靠性值产生轻微影响。具有间歇性故障的三个光伏系统的可靠性略高于没有间歇性故障的光伏系统。集中式、串式和多串式配置十年的平均可靠性增量为0.50,0.78， 和0.40%， 分别。这是因为间歇性故障可以转变为无故障，这就是自动恢复。这一发现归因于间歇性故障可以转化为“无故障”，即自动恢复。
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Mutual Information Investigation
互信息衡量两个变量共享的信息，并通过了解其他变量之一来确定一个变量减少的不确定性程度[34]。该信息可用于确定每个光伏组件对整个光伏系统的重要性程度。在本研究中，研究了第一年、第五年和第十年三个时刻的重要程度，如图8所示。三个光伏系统组件的重要性程度相同，从大到小依次为DC/AC逆变器、DC/DC转换器、直流合路器、光伏组件。这个程度随着时间的增加而增加。这DC/一个C逆变器被确定为影响的可靠性磷在系统具有多字符串配置，而其他组件仅发挥一些作用。因此，DC/AC逆变器应引起重视，以提高光伏系统的可靠性和可用性，并防止其可能出现的故障。应降低具有特定配置的光伏系统组件的故障率，但应提高其维修率，以提高该系统的可靠性和可用性。因此，在光伏系统的设计和制造阶段应使用故障率低的DC/AC逆变器。而且在使用阶段要提高这个部件的返修率。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。