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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|Research Directions
In view of the literature review of BN-based reliability evaluation methodologies, a few upcoming research directions in this field that are of interest to reliability researchers and practitioners are presented in this section.
A. BN Modeling Methods Considering Cascading Failures
Failure dependency remarkably affects the reliability of systems, particularly hardware and structures. Common cause failure and cascading failure are two typical examples of failure dependency. BN modeling methods considering common cause failure have been extensively researched $[25,101]$. A cascading failure is a failure in an interconnected system, in which the failure of a part can trigger the failure of successive parts. Few studies on the $\mathrm{BN}$-based reliability evaluation methodology have considered cascading failures [102]. For hardware and structure reliability evaluation, constructing the structure and parameter models of BNs for reliability evaluation by considering the cascading failure of components, especially when temporal and dynamic features are involved, is a challenging problem.
B. $D B N-B a s e d$ Reliability Prediction for Software and Humans
Software and humans are not subject to degradation and aging when they are modeled for reliability evaluation. Software behavior changes with time because maintenance activities occur or the environment changes over time. Human errors are more complex than software errors because human reliability is influenced by intrinsic factors (e.g., skill) and external factors (e.g., weather). Reliability can be predicted well if the dynamic changes in the environmental factors related to software and human reliability can be modeled using DBNs.
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Description of Grid-Connected PV Systems
A grid-connected PV system consists of PV modules and balance-of-system components. The $\mathrm{PV}$ modules can be arranged in different configurations that directly affect the structure and topology of the balance-of-system electronic components [35-37]. Different configurations of PV modules have been proposed during in the past, such as centralized, string, multistring, and modular configurations [38-40]. The balance-of-system components of PV systems include string protection, DC combiner, DC/DC converter, DC/AC inverter, DC disconnect, AC disconnect, grid protection, and others $[6,19,41-44]$.
In this study, three PV system configurations, i.e., centralized, string, and multistring configurations, are analyzed to compare their respective system reliabilities in the context of intermittent faults of electronic components. For simplicity, only a few electronic devices are considered, including PV module, DC. combiner, DC/DC. converter and DC/AC inverter [45]. Other electronic devices, such as controller, DC disconnect, $\mathrm{AC}$ disconnect, grid protection, are excluded from the study, as shown in Fig. $1 .$
For example, in consideration of the PV system with a centralized configuration illustrated in Fig. 1a, the PV array composed of two strings of two modules each connects a series-parallel configuration. Subsequently, the DC voltage level is combined together in a DC combiner, converted from $\mathrm{DC}$ to $\mathrm{DC}$ in a DC/DC converter and from $\mathrm{DC}$ to $\mathrm{AC}$ in a $\mathrm{DC} / \mathrm{AC}$ inverter, and is finally fed into the electricity grid system. $\mathrm{A}$ centralized configuration is mainly used in PV plants, which have a nominal power higher than $10 \mathrm{~kW}$, a high power conversion efficiency, and low cost. However, the maximuin power point tracking (MPPT) éfficiency of this central structure sharrply decreases in a partial shading condition because it can hardly individually draw the maximum power from each module, thereby decreasing total efficiency [38].
贝叶斯网络代考
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Research Directions
鉴于基于 BN 的可靠性评估方法的文献综述，本节介绍了该领域的一些即将到来的可靠性研究人员和从业者感兴趣的研究方向。
A. 考虑级联故障的 BN 建模方法
故障依赖性显着影响系统的可靠性，尤其是硬件和结构的可靠性。共因故障和级联故障是故障依赖的两个典型例子。考虑共因失效的BN建模方法已被广泛研究[25,101]. 级联故障是互连系统中的故障，其中一个部分的故障可以触发后续部分的故障。很少有关于乙ñ基于-的可靠性评估方法已经考虑了级联故障[102]。对于硬件和结构的可靠性评估，通过考虑组件的级联故障，特别是在涉及时间和动态特征时，构建用于可靠性评估的BN的结构和参数模型是一个具有挑战性的问题。
B.D乙ñ−乙一个s和d软件和人类的可靠性预测 在
为可靠性评估建模时，软件和人类不会退化和老化。软件行为随着时间的推移而变化，因为维护活动的发生或环境随着时间的推移而变化。人为错误比软件错误更复杂，因为人为可靠性受内在因素（例如，技能）和外部因素（例如，天气）的影响。如果可以使用 DBN 对与软件和人的可靠性相关的环境因素的动态变化进行建模，则可以很好地预测可靠性。
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Description of Grid-Connected PV Systems
并网光伏系统由光伏模块和系统平衡组件组成。这磷在模块可以以不同的配置排列，直接影响系统平衡电子元件的结构和拓扑结构[35-37]。过去已经提出了不同的光伏组件配置，例如集中式、串式、多串式和模块化配置 [38-40]。光伏系统的系统平衡组件包括组串保护、直流合路器、直流/直流转换器、直流/交流逆变器、直流断开、交流断开、电网保护等[6,19,41−44].
在这项研究中，分析了三种光伏系统配置，即集中式、串式和多串式配置，以比较它们在电子元件间歇性故障情况下各自的系统可靠性。为简单起见，仅考虑少数电子设备，包括 PV 模块、DC。合路器，直流/直流。转换器和 DC/AC 逆变器 [45]。其他电子设备，如控制器、直流断开器、一个C断开，电网保护，被排除在研究之外，如图所示。1.
例如，考虑到图1a所示的集中配置的光伏系统，由两个模块的两串组成的光伏阵列每个连接一个串并联配置。随后，直流电压电平在直流组合器中组合在一起，从DC至DC在一个 DC/DC 转换器和从DC至一个C在一个DC/一个C逆变器，最后馈入电网系统。一个集中配置主要用于光伏电站，其标称功率高于10 ķ在，电源转换效率高，成本低。然而，这种中央结构的最大功率点跟踪 (MPPT) 效率在部分遮光条件下急剧下降，因为它几乎无法单独从每个模块汲取最大功率，从而降低了总效率 [38]。
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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。
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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。