统计不确定性方法

2024-06-01

统计不确定性方法（共8篇）

统计不确定性方法篇1

一个电子所带的电荷量是现代物理学重要的基本常数之一。美国杰出的物理学家密立根, 首先直接证实了电荷的量子性, 即任何电量都是基本电荷的整数倍, 这个基本电荷就是电子所带的电荷, 密立根因测出电子电荷及其他方面的贡献, 荣获1923年度诺贝尔物理奖。该实验从设计出来至今已百年, 现在实验仪器经更新、改进后使得测量变得更加方便, 采集到的数据也更为准确, 但实验中的一个重要环节——数据处理, 始终未得到妥善解决, 导致实验结果分析仅能满足于定性或半定量物理分析。

在笔者见到的资料中, 大致有三类处理该实验数据的方法。第一类是通过少量有限的几组数据, 利用“倒过来验证法“、“构造函数法”、“平均值逐项相法”、“最小速度差法”、“加权平均法”等代数方法来处理数据。第二类是通过少量有限的几组数据, 利用计算机编程编程来处理数据[1]。第三类是通过大量的数据, 利用概率统计的方法来处理实验数据[2,3]。

对于第一类方法, 相关的介绍资料比较多, 不再赘述。第二类方法专业性太强。笔者认为第三种方法很适合广大本科学生, 其一是因为本科学生大都学习了《概率论与数理统计》这门课程, 对该方法比较熟悉。其二是因为概率统计方法简单易懂, 且具有极高的科学性。但是完整综合地介绍用概率统计方法来处理密立根实验数据的论文尚未见到, 而且部分资料还存在明显的不足。笔者综合前人的研究, 历经一年的时间, 不断分析实验数据, 对大量实验数据拟合处理, 并在此基础上做出清晰的物理分析图像, 使实验结果更科学, 更直观。

1 实验数据与分析

1.1 实验数据与处理

本次统计收集到的数据每组:包括两极板间电压为V、油滴匀速下降距离l和下降时间tg, 根据实验中所用仪器和材料的参数使用公式[4]对实验数据进行分析得到油滴荷电量Q, N为得到电量为Q的实验数据的组数, N~Q关系如图1所示。

观察图1可以看出在不同的区间内都出现了峰值, 且电量在一定的区域内分布有一定的规律, 假设图中各区间内的随机变量Q服从正态分布。下面将对假设进行检验。

1.2 正态检验[5]

用来检验总体正态性的方法较多, 本文采用较为有效“偏度、峰度检验法”。随机变量x的偏度和峰度是指x的标准化变量的三阶中心矩和四阶中心矩, 其中分别是随机变量x的均值和方差 (如图1) 。

根据图形将1715个随机变量分成6个样本区间:[1.08 2.17], [2.18 4.05], [4.06 5.44], [5.45 7.49], [7.55 8.29], [8.31 9.98]。并对每个区间采用“偏度、峰度检验法”进行正态检验。在置信水平为95%的情况下, 检验结果如表1。

从表1的检验结果可以看出第1~5组各区间中的数据均来自正态分布的总体。第6组的偏度检验结果不服从正态分布, 其原因在于我们选取的油滴带电量都小于1.00×10-18C, 导致最后一个区间的数据不完全, 部分文章就忽视了这一点, 得出最后一组也服从正态分布这一错误结论。所以我们选取第1～5组的实验数据来求解电荷量。

1.3 参数估计

通过上面的检验可知第1~5组各区间中的数据均来自正态分布的总体, 下面采用矩估计来求取各区间的相应参数如表2。

从图1及表2中可以看出第一组的总体的算术平均值Q1=1.58×10-19C应该在基本电荷量的附近。同时从表2中还可以得出相邻各样本区间总体算术平均值之间的差值约为Q1 (基本电荷量e) 。下面对各样本区间总体算术平均值Q和整数k进行线形拟合分析 (k分别为1、2、3、4、5) 。Q~k关系如图2所示。

由图2可知R2=0.9997, 说明Q和K之间存在特别强的线性关系。由此得出实验测得的基本电荷为1.597×10-19C, 与公认值e=1.602×10-19C比较, 相对误差为0.312%。

2 实验效果分析

实验数据处理后得到的相对误差较小, 这说明本次实验数据的处理方法是科学的。虽然实验过程中存在误差, 但是运用概率统计的方法对大量的数据进行分析处理, 能够最大程度地减小误差。从而解决了通常采用“倒过来验证”、“油滴电量平均值逐次相减”等数据处理法对本实验数据进行处理时缺乏实验分析科学性这一难题。

3 结语

(1) 对大量的实验数据进行析处理, 大大地提高了实验结果的准确性和可信度。

(2) 用Matlab作出的Q~N关系图像可以准确清晰地反映出Q的分布情况, 从而为下一步做出Q服从正态分布的假设提供了图像基础。

(3) 运用了较为有效“偏度、峰度检验法”分别对各区间进行正态分布检验。

(4) 对本实验来讲, 准确地划分出样本区间具有一定的难度, 需要较深的统计学知识。

摘要：用偏度、峰度检验、参数估计等概率统计方法对1615组实验数据进行分析处理, 得出基本荷电量值, 突破了常见的概率统计方法的局限性, 得出一种科学并具有说服力的密立根油滴实验数据概率统计处理方法。

关键词：概率统计,密立根油滴,正态分布,偏度,峰度检验

参考文献

[1]刘业政.用微机处理密立根油滴实验数据[J].物理实验, 1997, 17 (4) :176～177.

[2]张望霞.用概率统计方法确定电荷量e的值[J].西安交通大学学报, 1995, 12:115～118.

[3]温猛, 洪朱旭, 冯运军, 等.密立根油滴实验的概率统计分析[J].中山大学学报 (自然科学版) , 2004, 6:33～35.

[4]黄建群, 胡险峰, 雍志华.大学物理实验2版[M].成都:四川大学出版社, 2006:140～145.

[5]盛骤等, 谢式千, 潘承毅.概率论与数理统计 (第2版) [M].北京:高等教育出版社, 1995.

统计不确定性方法篇2

【关键词】不确定性；工程造价；模糊数学；估算

前言

工程项目在建设过程中存在着投资大、工期长和参与组织关系复杂等特点，很难预测。但实际中要在招投标前就得进行分析与预测，而我们在招投标时要得到一个较为确切的工程造价值，这实际上是不合理的。因为建设过程中存在着太多的偶然性因子，其主要有外界环境的变化，材料和人工单价的波动，以及预测方法的选择等。在项目决策阶段，工程造价计算的准确度将直接决定工程的效益。建筑工程造价不确定性存在于项目建设的始终，虽不可避免的，但却可以通过合理、有效的方法加以控制，工程造价的失控直接会导致项目投资的失败，因此，为了使得投资不失控，进行工程造价的不确定性分析是非常有必要的。

1.不确定性影响因素分析

在现有的计价方式下，一般来说只要工程量不发生变化，其整个工程的造价也就是确定的。此时，施工企业成本的不确定性直接导致工程投资的风险性大小。其主要体现在如下几个方面：（1）工期的不确定性（2）材料价格的不确定性（3）材料消耗量的不确定性（4）工程量的不确定性，如冬雨季施工、附加工程量施工等?社会环境的不确定性，其主要是政策的不确定性。这些影响因素都是贯穿于整个建设工程中，且不具有规律性。

2.传统的估算方法

在传统的不确定计算方法中，主要有估算法、网络计划评审技术（简称PERT）和不确定性函数法，其中估算法最为简单，就是在原有工程造价的基础上，根据经验加上一定的波动系数，一般为10%左右。这种方法虽考虑到了不确定性，但全凭个人经验，缺乏一定的理论工具。下面着重介绍另外两种方法。

2.1 PERT计算法

网络计划评审法主要用来计算工期的不确定性，它主要有几大基本假设：（1）项目各项工作的持续时间是一个随机的变量，它在一定程度上服从于Beta分布。（2）各个项目之间彼此相互独立（3）关键线路包括了主要的工程项目，能够利用中心极轴定理（4）可以忽略非关键线路对总工期的影响。

假定项目各个活动的持续时间都服从Beta分布，由于Beta分布确定期望和方差比较麻烦，一般采用三点估计法进行代替。所谓三点估计法就是把施工时间划分为乐观时间、最可能时间、悲观时间，也就是工作顺利情况下的时间为a，最可能时间，就是完成某道工序的最可能完成时间m，最悲观的时间就是工作进行不利所用时间b。其平均值的定量公式为：

2.2不确定性函数法

式中：Ni为第i个项目确定性部分造价；为与时间有关的不确定性部分的单价；为所对应的时间。为不确定的消耗量单价；为所对应的消耗量。

优点：PERT这种不确定性的网络计划方法具有计算简单方便，适用于不确定性程度较低的项目。缺点：只能对网络图中单一的关键线路进行分析，而一个工程中往往有多个关键线路，从而这种分析具有一定的局限性。

3.基于模糊数学的估算方法

模糊评判法是利用模糊变换原理和最大隶属度原则，考虑与被评价事物相关的各个因素或主要因素，对其所要研究的事物做出综合评价。该方法能有效的避免概率统计失误造成的误差。模糊数学法看似模糊，但在解决不确定性问题时却比函数或者概率方法更加精确。其具体步骤如下：

3.1建立不确定性评价因子及其等级

设不确定性因子的集合为：，其中ui为影响工程造价的第i个因子。

设评价等级集合为：，其中为u个评价等级。

3.2建立单因素评判矩阵

利用模糊数学的基本原理，确定出每一个评价因子隶属于不同的评价等级，简称为隶属度。用进行表示。然后通过构造隶属度函数来对U中的每个集合进行隶属度判别。为了方便，一般构造线性隶属度函数，对于造价越大影响造价越显著的指标，具体函数构造如下：

3.3确定各因素的权重

3.4建立模型，求出结果

当采用不同的矩阵求得不同的工程量造价模糊子集后，再结合PERT的估算方法，及可以求得多种不确定性因素影响下的工程造价预算值。

4.结论

建设工程的造价控制始终贯穿于整个项目。但随着工程的不断进展，其造价预算的稳定性将逐步提高，直至最后竣工结算。本文考虑了时间、材料价格、材料消耗量等主要影响因子。虽模糊数学的分析方法在造价预算时能够提高估算的精度，但没有考虑到不可预见的自然环境灾害等因素和工程变更造成的价格变化等因素的影响，因此若想该模型能得到进一步的推广使用，还有待进一步深入研究探讨。

参考文献：

[1]鲍燕.工程造价确定中的不确定性因素及其影响[J].中国高新技术企业期刊，2008.11

[2]关宇.一种基于灰色系统的建筑工程快速估价方法[J].当代建设，2003，2：30-31.

[3]刘思峰等.灰色系统理论及其应用[M].河南：河南大学出版社，1991.2

[4]王福良.建设工程中不确定造价分析与计算方法研究[D]山东农业大学硕士学位论文.2012.06

作者简介：

统计不确定性方法篇3

当核电厂的安全壳内发生主蒸汽管道破裂 (MSLB) 事故, 大量高温高压流体将排放至安全壳内, 它可能会对安全壳的完整性造成危害。在CAP1000核电厂传统的MSLB质能释放分析中, 采用的是保守的确定论方法。该方法使用大量的保守假设, 例如反应堆功率、蒸汽发生器初始水装量、非能动安全系统容量等参数均选取保守值, 这样, 使得分析结果具有过大的保守性, 它可能会使后续的安全壳温度和压力响应分析裕量过小。同时, 过大的保守性将会增加核电厂设计和建造成本。

本文将统计不确定性方法应用于CAP1000核电厂MSLB质能释放分析, 并将这两种不同方法的计算结果进行对比, 发现统计不确定性方法得到的结果更接近真实情况, 由此可释放一定的裕量。此外, 本文还针对影响MSLB质能释放结果的核电厂主要参数进行评价。

2 研究内容和方法

2.1 分析方法

本文以CAP1000核电厂为研究对象, 利用统计不确定性分析方法对MSLB质能释放进行分析。分析工具为LOFTRAN程序15.0.0版本[1]。该程序能模拟中子动力学、反应堆冷却剂系统、稳压器和蒸汽发生器等系统和设备, 此外还包括核电厂的控制系统和保护系统。

统计不确定性分析方法采用抽样统计得出满足一定置信度的概率。根据Wilks公式, 若要得到p个参数满足特定置信度和特定概率要求, 可以通过下式进行求解:

式中, β为置信度, γ为概率, N为抽样次数。

如果要得到单个变量满足95%置信度和95%概率要求的值时, 上式可简化为:

通过求解上式可得, 须进行N=59次不确定性抽样, 所得到的最大值可满足两个95%的准则要求。本文需要确定满足两个95%的变量为MSLB质能释放的破口喷出的总能量。

2.2研究内容

本文以确定论方法假设的事故序列为基础, 例如在零时刻发生MSLB事故下, 将由主蒸汽管道低-2压力S信号触动反应堆停堆、主泵停运等。此外, 选取10个核电厂主要参数进行统计不确定性抽样研究, 这10个变量的取值范围和分布类型详见表1。

利用59次随机抽样, 得到由以上10个参数组成的59组不同的核电厂初始输入参数组合。通过分析这59组计算工况, 研究MSLB质能释放, 并与确定论的计算结果进行对比。

3 分析结果和讨论

3.1 MSLB质能释放结果及讨论

从59组工况计算的MSLB破口释放总能量的归一化分布图可知, 在所有的59组工况中, 破口释放的总能量均低于确定论的分析结果 (均<1) , 这也证明了在CAP1000核电厂MSLB质能释放分析中, 确定论方法对于这些参数取值的保守方向是正确的。其中:工况47的破口释放总能量最高, 约为确定论方法计算结果的0.96。而工况43的破口释放总能量最低, 约为确定论方法计算结果的0.73。

分析59组工况的计算结果按照概率区间分布的情况, 位于0.85~0.90之间的工况最多, 共有21组。所有59组工况的破口释放总能量的分布基本呈现正态分布的趋势。

3.2 MSLB质能释放影响因素分析

为研究输入参数对计算结果的影响, 需要针对输入参数进行敏感性分析, 以便于量化地识别出对计算结果影响较大的重要参数。本文引入Spcarman秩相关系数作为敏感性分析手段, 对MSLB质能释放的影响参数进行分析。Spcarman秩相关系数的计算公式如下:

式中:rs为秩相关系数, Di为输入参数与输出参数之间的排序差, N为样本量。

分析计算的10个输入参数的秩相关系数分布, 可知在MSLB质能释放分析中, 对于破口喷放总能量影响最大的参数是SG初始水装量, 此外冷却剂系统的压力和稳压器初始水容积也对计算结果有较大影响, 而其它参数的影响则相对较小。

4 结束语

本文以CAP1000核电厂为研究对象, 利用统计不确定性方法研究MSLB质能释放, 并将分析结果与传统的确定论方法进行对比。主要结论如下:

(1) 通过对比统计不确定性方法和确定论方法的计算结果, 发现前者所有59组工况的MSLB破口释放总能量均低于后者, 它证明在CAP1000核电厂MSLB质能释放分析中, 确定论方法对于这些参数取值的保守方向是正确的。其中:工况47的破口释放总能量最高, 它约为确定论方法结果的0.96。

(2) 基于统计不确定性方法的计算结果发现, 在59组工况中MSLB质能释放的破口喷放总能量分布符合正态分布的趋势。

(3) 通过引入Spcarman秩相关系数对输入参数的敏感性分析发现, 蒸汽发生器初始水装量对于MSLB质能释放中破口喷放总能量的影响最大, 此外冷却剂系统的压力和稳压器初始水容积也对计算结果有较大影响。其它参数的影响则相对较小。

摘要：CAP1000核电厂MSLB质能释放分析一直采用保守的确定论方法。该方法使用大量的保守假设, 如反应堆功率等参数均选取保守值。由于分析结果具有较大的保守性, 因此, 它可能会使后续的安全壳温度和压力响应分析裕量过小。文章将统计不确定性方法应用于CAP1000核电厂MSLB质能释放分析中, 并将计算结果与应用确定论方法的计算结果进行比较, 发现统计不确定性方法的结果更趋近真实情况, 它可释放一定的裕量。此外, 文章还引入Spcarman秩相关系数对影响MSLB质能释放结果的核电厂主要参数进行评价, 发现蒸汽发生器初始水装量对于计算结果的影响较大。

关键词：CAP1000,统计不确定性方法,MSLB,质能释放

参考文献

统计不确定性方法篇4

本文研究的对象是二参数Weibull分布, 记为～W (θ, β) , 其分布密度为:

f (x; $θ, β) = \frac{β}{θ} (\frac{x}{θ})^{β - 1} \exp {- (\frac{x}{θ})^{β}}, x > 0$ 。

其中β>0, θ>0分别是形状参数和尺度参数。

由于Weibull分布在可靠性领域占有重要地位, 已有很多文献对它进行了讨论, 文献[1]作了详细的总结。文献[2,3,4]都是通过构造次序统计量的函数, 其分布已知且只与Weibull分布的形状参数β有关, 来给出β的置信下限。由于对Weibull分布做定数截尾试验, 其前r个截尾样本是容易获得的, 特别是前两个截尾样本X (1) 和X (2) 。记 $Τ = \frac{X_{(2)}}{X_{(1)}}$ , 下面将基于 $Τ = \frac{X_{(2)}}{X_{(1)}}$ 以及 $Τ = \frac{X_{(j)}}{X_{(i)}}, (i < j)$ 的精确分布函数来给出β的置信下限, 在实际数据的缺失、删失、截尾等情况下, 为可靠性试验的数据处理提供了一种有效的估计方法。

1β的经典置信下限

引理1 设X～W (θ, β) , X (1) ≤X (2) ≤…≤X (r)

是样本大小为n, 定数截尾为r的前r个次序统计量。记 $Τ = \frac{X_{(2)}}{X_{(1)}}$ , 则T的分布函数仅与形状参数β有关, 且为:

$G (t, β) = Ρ (\frac{X_{(2)}}{X_{(1)}} \leq t) = 1 - \frac{n}{1 + (n - 1) t^{β}}, t \geq 1$ 。

证明令 $W_{(1)} = (\frac{X_{(1)}}{θ})^{β}, W_{(2)} = (\frac{X_{(2)}}{θ})^{β}$ , 显然W (1) , W (2) 是标准指数分布E (1) 的前两个次序统计量。由于 $Τ = \frac{X_{(2)}}{X_{(1)}} = \frac{W_{(2)}^{\frac{1}{β}}}{W_{(1)}^{\frac{1}{β}}}$ , 故T的分布函数只与形状参数β有关。 (W (1) , W (2) ) 的联合分布函数为:

$\begin{array}{l} \frac{n!}{(n - 2)!} [1 - F (y_{2})]^{n - 2} f (y_{1}) f (y_{2}) = \\ n (n - 1) e^{- y_{1}} e^{- (n - 1) y_{2}} ‚ \end{array}$

令

${\begin{cases} U = W_{(1)} \\ Τ = \frac{X_{(2)}}{X_{(1)}} = \frac{W_{(2)}^{\frac{1}{β}}}{W_{(1)}^{\frac{1}{β}}} \end{cases} \Rightarrow {\begin{cases} W_{(1)} = U \\ W_{(2)} = U Τ^{β} \end{cases}$

, 所以 (U, T) 的联合密度为:n (n-1) e-ue- (n-1) utβuβtβ-1=n (n-1) βtβ-1ue-u[1+ (n-1) tβ], 通过对U积分, 得到T的分布密度:n (n-1) βtβ-1∫ $_{0}^{+ \infty}$ $u e^{- u [1 + (n - 1) t^{β}]} d u = n (n - 1) \frac{β t^{β - 1}}{[1 + (n - 1) t^{β}]^{2}}$ , 于是可得T的分布函数:

$\begin{array}{l} n (n - 1) \int_{1}^{t} \frac{β t^{β - 1}}{[1 + (n - 1) t^{β}]^{2}} d t = n (n - 1) \int_{1}^{t^{β}} \frac{d v}{[1 + (n - 1) v]^{2}} = \\ 1 - \frac{n}{1 + (n - 1) t^{β}} 。 (令 v = t^{β}) \end{array}$

引理2 随机变量 $Τ = \frac{X_{(2)}}{X_{(1)}}$ 的分布函数G (t, β) 是β的严格单调增函数, 即 $\frac{\partial G (t, β)}{\partial β} > 0$ 。

定理1 设X～W (θ, β) , 样本容量为n, X (1) ≤X (2) 是前两个截尾样本, 记 $Τ = \frac{X_{(2)}}{X_{(1)}}$ 的分布函数为G (t, β) , 则 $G (\frac{X_{(2)}}{X_{(1)}}, β)$ 服从[0, 1]上的均匀分布, 且对β是严格单调增加的, β的置信水平为1-α的置信下限β*由下式给出:

$G (\frac{X_{(2)}}{X_{(1)}}, β_{*}) = 1 - \frac{n}{1 + (n - 1) (\frac{X_{(2)}}{X_{(1)}})^{β_{*}}} = α$ ,

即 $β_{*} = \frac{\ln (n - 1 + α) - \ln (1 - α) - \ln (n - 1)}{l n X_{(2)} - l n X_{(1)}}$ 。

2进一步的结果

定理2 设X～W (θ, β) , 样本容量为n, 定数截尾为r, 前r个次序统计量为X (1) ≤X (2) ≤…

≤X (r) , 1≤i<j≤r, 令 $Τ = \frac{X_{(j)}}{X_{(i)}}$ , 则

$\begin{array}{l} (1) G (t, β) = \\ \frac{n!}{(n - j)!} \sum_{l = 0}^{i - 1} \sum_{k = 0}^{j - i - 1} \frac{(- 1)^{j - i - 1 - k + l}}{l! (i - 1 - l)! k! (j - i - 1 - k)!} \times \\ \frac{1}{n - i - k} (\frac{1}{l + 1 + n - i} - \frac{1}{l + k + 1 + (n - i - k) t^{β}}) ‚ \end{array}$

只与形状参数β有关; (证明同引理1) 。

$(2) G (\frac{X_{(j)}}{X_{(i)}}, β)$ 服从[0, 1]上的均匀分布, 且对β是严格单调增加的;

(3) β的置信水平为1-α的置信下限β*满足 $G (\frac{X_{(j)}}{X_{(i)}}, β_{*}) = α$ 。

摘要：从两个次序统计量出发, 给出了二参数Weibull分布的形状参数的置信下限。在实际数据的缺失、删失、截尾等情况下, 为可靠性试验的数据处理提供了一种有效的估计方法。

关键词：两参数Weibull分布,次序统计量,参数估计

参考文献

[1] Lawless J F.Statistical models of and methods for lifetime data.NewYork:John Wiley, 1982

[2]张彪.Weibull分布形状参数的置信下限.应用概率统计, 1987;3 (1) :22—27

[3]董云河.用R (0, 1) 分布确定Weibull分布形状参数的置信下限.数学的实践与认识, 1990;2:93—96

气象预报的方法与不确定性篇5

气象预报, 旨在分析大气变化, 掌握变化规律, 根据近期气候的形式, 预测未来一段时间内的气候状况。气象预报的方法较多, 自古至今, 有气象谚语、天气图预报、数值预报等等, 但是, 受制于各种因素的影响, 预报长期以来存在不确定的问题, 文章就对此展开讨论和阐述, 要点性知识以供参考和借鉴。

2 气象预报的方法

2.1 气象谚语

关于气象研究的历史, 追溯中国最早在殷商时期。在甲骨文发掘中, 发展很多有关气象变化的文字。国外远古时期, 同样有有关气象变化的谚语。比如:古巴比伦兴盛时期的黏土片上同样有气候变化的文字记载。古希腊著名学者——亚里士多德, 更是将这些知识有效总结归纳, 完成历史上第一部关于气象的书籍《气象汇论》。

总之, 气象谚语的产生, 是史人生活经验的积累, 更是智慧的结晶。这些文字的记录, 有着一定的科学道理, 同样可以用于预测气象的变化。而且, 气象谚语的存在, 简单简洁, 朗朗上口, 备受民众追捧, 代代相传至今。现在的民众, 不少仍然很相信气象谚语的准确性。但是, 必须要承认的是, 气象谚语的片面型, 因史人对大气运动情况的不了解, 气象谚语的适用有着很大的局限性和地域性。

2.2 天气图预报

大气系统是个动态的系统, 始终在不断变化发展。想要掌握大气的变化规律, 可考虑自高空拍摄观测数据, 掌握大气变化的相关信息。由此, 天气图就此诞生。

天气图预报法是出现最早的一种天气预报方法, 目前仍然是大多数气象台采用的主要的方法。天气图法是以天气图为基本工具的预报方法。它从同一时刻的各层天气图上分析出天气系统及其结构和天气状况, 又从前后连贯的几个时刻天气图上判断出这些天气系统的生成、移动、发展、消亡等等变化, 以及各个天气系统之间的相互关系。根据这些分析, 应用天气动力学原理来预测各个天气系统的未来演变, 作出天气形势预报。再依据天气形势的可能演变趋势作出温度、气压、风、云、降水等等气象要素和天气现象的预报。

2.3 数值预报

大气运动是复杂的, 同样有一定规律可循。这些规律的存在, 成为大气规律计算的基本要素。国外学者提出, 一定的“初值和边值”条件下, 描述大气运动规律的数值模式, 能很好地计算出一定范围内大气的状态。

这种气象预报的方式, 经半个世纪的发展, 此项技术得到长足发展, 而且很受各国追捧, 成为业务预报的核心。数值预报法目前主要用于天气形势预报。它应用动力学和热力学的基本原理来描述大气运动状态, 把影响大气变化的各种物理过程, 特别是主要过程列出一组控制方程, 然后把各地区个层次上的初始观测数据和分析结果输入计算机, 对方程组按时间步长进行反复求解, 进而得出未来时刻各个地点, 各个层次上的等压面高度、温度、湿度和风速矢量的三个分量U、V、W的预报值, 并自动填绘在图上, 成为一张未来24h或48h后的天气形势预报图。数值预报法的最大优点是客观化和定量化, 但是大气运动异常复杂, 在目前计算机容量和速度有限的情况下, 需要对预报方程组适当简化, 而简化的方程组的预报结果与实际情况往往出现一些差距, 不可能预报的十分精确。

3 气象预报的不确定性

3.1 正确认识气象预报的不确定性

气象预报的工作职责, 在于对某一地区或范围内未来一段时间气候变化情况的预测。天气的变化, 说到底, 是大气运动的结果, 受初始条件的影响很大。气象预报工作的精确度, 同样受数值模式技术水平的限制, 而导致很大的误差性。由此, 在对大气运动的预测中, 不可避免将引入不确定性的因素, 由此必然导致气象预报不确定问题的出现。针对这个问题, 首先我们要正视。作为固有存在的现象, 广大市民和政府部门, 要接受这种不确定性的事实。固然, 气象预报能预测天气的变化, 但是, 目前的技术尚不能改变天气。尤其对于突发性的灾害性天气, 我们预测的技术能力更低。总之, 这种正确性受很多因素影响, 是大气运动复杂性影响的必然。

3.2 正确应对气象预报的不确定性

针对气象预报不确定的产生, 首先不能对气象预报丧失信心。必须要认识到, 气象预报多数情况是准确的, 同样可能含有一定的不准确性。

正确应对气象预报的不确定性, 第一, 应注意加大对气象知识的普及, 通过各种宣传教育方式, 提升民众对天气预报不准确性的认知能力。第二, 作为气象部门, 应积极研发最新的观测技术, 不断完善数值预报模式。第三, 注意气象工作人员的业务培训, 不断促其向多元化的方向发展。第四, 对气象播报的天气变化, 我们应更加客观有效的利用, 最大限度的避免气候灾害对居民生命安全带来的损失。

参考文献

[1]杜钧, 邓国.单一值预报向概率预报转变的价值:谈谈概率预报的检验和应用[J].气象, 2010, (12) :10-18.

[2]杜钧, 陈静.单一值预报向概率预报转变的基础:谈谈集合预报及其带来的变革[J].气象, 2010, (11) :1-11.

统计不确定性方法篇6

随着大电网的互联,电力系统的暂态稳定变得复杂和难以预测[1]。自从1996年8月10日美国西部电力系统(WSCC)的大停电事故发生后,负荷模型在动态仿真中的重要性日益受到人们的关注。事故发生后,美国邦纳维尔电管局(BPA)仿真结果无法重现故障,在修改了西北部和加拿大部分关键节点的负荷模型,即将恒电流模型转换为感应电动机并联静态负荷模型后,振荡失稳波形才与仿真结果相符[2,3]。由此可知,动态元件的准确建模对于研究电力系统的暂态稳定有着重要意义,特别是在系统的重要节点上,其负荷模型参数的不确定性会对系统的动态仿真产生很大的影响。近年来提出的概率分配法(probabilistic collocation method,PCM)与轨迹灵敏度法等都是有效的不确定分析方法[4,5,6],对每个负荷节点进行少量的仿真便可快速确定出其参数的不确定性对系统响应的影响。文献[7]用PCM分析了不同的动态负荷比例对母线电压和发电机功角的不确定度的影响,但只是对小系统算例逐个负荷节点进行单因素的不确定性分析,然而,电网中负荷节点分布极为广泛,不可能采用逐点修改负荷模型参数的方法研究负荷模型对系统动态特性的影响。

因此,首先要解决的问题是如何有效、快速寻找大电网中关键节点(系统故障时对发电机功角有较大影响的负荷节点);而且,如何在工程中分析大电网中负荷模型不确定性对电网动态影响这个问题尚未得到本质的解决,仍然需要进一步深入的研究。

与文献[7]相比,本文提出了一种在大电网中系统地分析解决负荷模型的不确定性对动态影响这一难题的方法。此方法分为2个步骤:第1步用负荷排序法进行初筛,初步确定关键节点,计算出各负荷节点的重要度指标值,并根据指标值从高到低进行排序,重要度指标值较高的负荷节点为系统发生故障时显著影响发电机功角的关键节点;第2步应用不确定分析方法——PCM,精确分析负荷模型对系统动态特性的影响,对筛选出来的关键负荷节点采用综合负荷模型进一步准确建模,并定量地分析关键负荷节点的动态电动机比例及节点注入有功2个因素的不确定性对发电机功角的影响。

1 分析方法的原理及模型阶数的确定

1.1 负荷排序法原理

负荷排序法的基本原理是,寻找系统扰动时的“电气中心”,并对计算出的全网负荷节点的重要度指标值进行排序,从而对重要负荷进行初步筛选。

考虑到电气距离的影响,根据网络的拓扑结构,建立了节点导纳矩阵Yb为:

$Y_{b} = [\begin{matrix} \bar{Y}_{g g} & \bar{Y}_{g b} \\ \bar{Y}_{b g} & \bar{Y}_{b b} \end{matrix}] (1)$

式中:下标g代表发电机内节点;下标b代表除内节点外的其他母线节点。

考虑到负荷大小的影响,由于动态过程中负荷吸收的功率随电压波动变化。根据式(2)把负荷节点注入的有功和无功的影响转换为恒阻抗负荷模型ZL,修正节点导纳矩阵(式(1))。

$Ζ_{L} = \frac{U_{L}^{2}}{S_{L}^{*}} = \frac{U_{L}^{2}}{\sqrt{Ρ_{L}^{2} + Q_{L}^{2}}} (2)$

式中:ZL为恒阻抗负荷模型;UL为负荷节点电压;PL和QL分别为负荷吸收的有功功率和无功功率。

通过消去负荷节点,得到从发电机节点看进去的等效导纳矩阵:

$\bar{Y}_{e q} = \bar{Y}_{g g} - \bar{Y}_{g b} ´ (\bar{Y}_{b b} ´)^{- 1} \bar{Y}_{b g} ´ (3)$

故障过程中,失稳发电机组相对于其他发电机有较大的功角摇摆,这里定义扰动时失稳发电机的内电势Eg的功角相对其他发电机组功角拉开δ*,即Eg=E′∠(δ0+δ*),δ0为发电机的初始功角,E′为发电机的内电势幅值。这里假设发电机暂态电势E′恒定。且满足: $\bar{Ι}_{g}^{e q} = \bar{Y}_{e q} \bar{E}_{g}$ 。 $\bar{Ι}_{g}^{e q}$ 和 $\bar{E}_{g}$ 分别为修改发电机内电势功角后的发电机节点新的注入电流和暂态电势,可根据节点收缩后的等效网络求得。故障后各负荷节点的电压VL可由下式求得:

$[\begin{array}{l} \bar{E}_{g} \\ \bar{V}_{L} \end{array}] = [\begin{matrix} \bar{Y}_{g g} & \bar{Y}_{g b} ´ \\ \bar{Y}_{b g} ´ & \bar{Y}_{b b} ´ \end{matrix}]^{- 1} [\begin{matrix} \bar{Ι}_{g}^{e q} \\ 0 \end{matrix}] (4)$

式中:Ygb′,Ybg′,Ybb′为修正后的导纳矩阵子矩阵。

本文称由式(4)求得的系统电压最低的负荷节点VLmin为系统的“电气中心”。

对于每一个负荷节点,本文定义一个负荷重要度指标L:

$L_{j} = 1 - | F_{j i} E_{i} | (5)$

式中:Lj为第j个负荷的重要度指标值;Fji为负荷参与因子,为F矩阵的第j行、第i列的元素;F=-Y-1bbYbg;i∈αG;j∈αL;αG为发电机节点集合;αL为负荷节点集合;Ei为第i个发电机节点的复电压。

对Lj的幅值从高至低进行排序,指标值较高的负荷节点即为影响失稳发电机功角稳定的关键节点,指标值越低的负荷节点对该发电机功角影响越小,重要性越低。对于筛选出来的关键节点,应采取准确的负荷模型,而其他负荷重要度指标值低的影响不大的负荷节点,采取简单的负荷模型便可。

1.2 PCM原理

PCM[8,9,10]的主要目的是寻找不确定的输入量与要观察的输出量之间的关系。假设 $\hat{Y} (x)$ 是系统实际输出量Y(x)的估计值, $\hat{Y} (x)$ 与Y(x)的关系可用正交多项式来表示:

$\hat{Y} (x) = Y_{0} Η_{0} (x) + Y_{1} Η_{1} (x) + \dots + Y_{n} Η_{n} (x) (6)$

式中:Y0,Y1,…,Yn为多项式系数;Hj(x)和Hk(x)分别为关于x的第j阶和第k阶正交多项式,其中H-1(x)=0,H0(x)=1,可根据式(7)求解出一系列的正交多项式。

$\begin{array}{l} 〈 Η_{j}, Η_{k} 〉 = \int f (x) Η_{j} (x) Η_{k} (x) d x = \\ {\begin{matrix} 0 & j \neq k \\ A_{j} & j = k \end{matrix} (7) \end{array}$

式中:〈Hj,Hk〉为Hj与Hk的内积;f(x)为描述系统不确定参数x的概率密度函数;Aj为大于0的内积值。

PCM最关键的一步是建立关于输入量x与响应量 $\hat{Y} (x)$ 的近似关系式。在PCM中,借用高斯求积公式,更高一阶正交多项式的根可以作为输入量x的值,可使积分具有更高的代数精度。当H0(x),H1(x),…,Hn(x)求出后,只需要运行n+1次仿真得到系统的响应Y(n取决于正交多项式的阶数),代入式(6),系数Y0,Y1,…,Yn便可求出。

PCM的最后一步是检查拟合的误差,检查并评价拟合的精度。总误差的表达式及响应估计值 $\hat{Y} = \hat{g} (x)$ 的期望值、方差等统计公式步骤参见附录A。

1.3 不确定参数的选取及模型阶数的确定

本文采用海南电网为仿真系统,海南电网是一个独立电网,有146条母线、59个负荷节点、20台发电机。这里选用2个研究参数:节点注入功率P以及电动机比例kpm。为了考虑较恶劣的情况,在一定的假设条件下进行,即kpm服从[0.1,1.0]的均匀分布,而P在稳态情况下的±100%范围内均匀变化。研究1～3阶模型的相对总和平方根误差参见附录B表B1。从表B1中可看出,越高阶的模型具有越高的拟合精度。3阶模型的误差是6.19×10-4,表明已有足够的精度,因此本文采用3阶拟合模型分析暂态稳定的不确定度。

2 仿真算例及分析

在系统的典型故障中,对于某些功角失稳的发电机(群),利用负荷排序法修改失稳发电机(群)内电势的角度,观测各负荷节点的电压幅值。以海南电网实际系统为例,分别在E′恒定和E′不恒定时,对筛选出的重要节点对功角的影响进行定量的不确定性分析比较,以验证本文方法的有效性。

2.1 E′恒定时

如果忽略发电机在故障中的次暂态过程,即暂态电势E′恒定时,20台发电机全部采用经典的发电机模型。设0 s时在76号母线发生三相接地短路故障,故障在0.2 s时切除,NIUL2G, NIUL3G,NIUL4G这3台发电机组成的发电机群功角均增大,发生失稳,当采取负荷排序方法,δ*取120°,各负荷节点的电压幅值情况见附录B表B2。

一个值得思考的问题是当修改的角度δ*不是120°,而是其他角度时,是否会对负荷排序产生影响。因此,本文对失稳发电机的暂态电势角度分别改变60°,120°,180°,负荷节点的排序和负荷重要度指标值如表1所示。表1中仅列出了排序为前6的负荷节点及其重要度指标值。详细的表格参见附录B表B3。可以看出,对于不同的暂态电势功角的修改,负荷节点的排序虽略有不同,但影响较大的节点的负荷重要度指标值仍然较高,位于排序表的前面。因此,第13,12,14,82,76,81号节点负荷可被列入重要负荷。对筛选出来的重要负荷应进一步精确建模,并结合PCM分析负荷模型的不确定性对系统响应(如发电机功角)的影响。

为了定量分析发电机功角的不确定度,现对负荷排序法中功角改变120°时排序为第4的82号负荷和排序为第11的98号负荷进一步进行研究。分别对其进行精确的负荷建模。82号和98号负荷分别采用综合负荷模型,即感应电动机并联静态负荷模型(100%恒阻抗模型),其中感应电动机模型参数采用IEEE提供的工业民用加权综合电动机参数[11],其他节点的负荷模型则全部采用100%恒阻抗的静态模型。并进一步结合PCM分别分析这2个负荷的不确定性对失稳发电机功角期望值和±3σ标准偏差的影响。

图1为82号节点的动态电动机比例和节点注入功率变化时失稳发电机NIUL2G的功角不确定度。从图1中可看出,发电机NIUL2G的功角受82号节点的动态负荷比例及节点注入功率的影响较大,第1摆中±3σ标准偏差的最大差值为9.32°;最大差值与摇摆幅值的比例为24.52%,第2摆的±3σ标准偏差的最大差值为16.28°,最大差值与摇摆幅值的比例为49.33%。

98号节点的动态负荷比例和节点注入功率变化时,失稳发电机NIUL2G的功角不确定度参见附录C图C1。从图C1可看出,NIUL2G发电机功角的第1摆和第2摆幅值的不确定度不大。此与附录B表B2显示的负荷重要度指标值一致(功角摇摆为120°时82号负荷母线的负荷重要度指标值为0.273 7,高于98号负荷母线的负荷重要度指标值0.163 6)。实际上,82号负荷是距NIUL2G电气中心较近且负荷较重的节点,而98号节点是距电气中心较远且负荷较轻的节点。

2.2 E′不恒定时

实际上,如果考虑发电机在故障中的次暂态过程,即E′不恒定时,发电机的6阶模型比2阶模型更能准确描述发电机的暂态行为。因此,有必要研究在所有发电机采取6阶模型并加装有励磁机时,负荷模型及负荷大小的不确定性对失稳发电机的功角影响。NIUL2G,NIUL3G,NIUL4G这3台发电机虽然没有失稳,但相对于其他发电机仍有较大的功角振荡,所以仍选其作为研究对象,另外仍然选用82号负荷和98号负荷进行不确定性分析。

82号节点的动态电动机比例及节点注入功率变化时,发电机NIUL2G的功角不确定度参见附录C图C2。第1摆±3σ标准偏差的最大差值为13.04°,最大差值与摇摆幅值的比例为43.46%;第2摆±3σ标准偏差的最大差值为12.14°,最大差值与摇摆幅值的比例为48.56%。

98号节点的动态负荷比例及节点注入功率变化时,发电机NIUL2G的功角不确定度参见附录C图C3。从图C3中可看出,第1摆±3σ标准偏差的最大差值为1.56°,最大差值与摇摆幅值的比例为5.3%。此不确定度相对于82号负荷引起的发电机NIUL2G功角的不确定度可以忽略不计。由此可见,排序靠前的82号负荷比排序靠后的98号负荷所引起NIUL2G发电机的不确定度要大,亦即82号负荷对于NIUL2G发电机来说更为重要。

此外,由表1可以看出,当有更大的功角失稳时,负荷重要度指标值差别更大,重要负荷的指标值越高;也就是说,当发生较为严重的故障或故障切除时间较长时,关键负荷的影响就更为明显。为了证实这一推测,0 s时在母线76处设置三相短路故障,故障在1 s时切除,仿真结果参见附录C图C4。从图C4可以看出,第1摆偏离初始功角80°,发电机功角在故障中第1摆的±3σ标准偏差的最大差值为32.65°,最大差值与摇摆幅值的比例为81.62%,比附录C图C2中功角的不确定度大得多。这与表1中功角失稳越大,关键负荷的影响越明显这一现象相一致。由于在暂态分析中,第1摆的功角反映了系统故障的强度,直接影响系统的传输能力极限,所以对于关键负荷节点应加装负荷特性记录仪,对这些负荷进行准确建模,并进行监控[12,13,14]。

由2次不同发电机模型下的不确定性分析结果可发现,这种分析负荷模型的不确定对电网动态特性影响的方法具有以下特点:①可有效地在众多负荷节点中,根据计算出的负荷节点的负荷重要度指标值高低粗筛出影响系统动态仿真的关键节点;②不同的功角改变基本不影响负荷的排序,越严重的故障,关键负荷对仿真结果的影响越明显;③对筛选出的关键节点进一步准确建模,排序靠前的负荷节点有更大的不确定度。

3 结语

本文系统地提出了一种分析解决不确定负荷模型对电网动态特性影响这一难题的方法,利用负荷排序方法对节点进行粗筛,确定关键负荷,并应用PCM精确分析关键节点的负荷模型的不确定性对系统动态特性的影响。利用负荷排序法进行初筛,可以快速、有效地寻找出大规模电力系统中影响动态仿真结果的关键负荷节点。由于PCM通过建立正交多项式进行少量仿真便可以确定不确定参数的影响,故用其对筛选出的关键负荷进一步分析其不确定性对发电机功角的影响。海南电网的仿真结果表明,排序越靠前的节点(负荷重要度指标值越大)对动态仿真的影响越大;关键负荷对仿真结果不确定度的影响明显。系统地为调度员在众多负荷中筛选影响系统仿真结果的重要负荷节点,并提供重要负荷节点引起的系统响应不确定度的统计信息,对电力系统动态仿真及稳定分析有一定的借鉴作用。

附录见本刊网络版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

摘要：为了快速搜寻大型电力系统中关键的负荷节点,并定量分析其不确定性对系统暂态稳定的影响,系统地提出了一种分析大电网中负荷模型不确定性对电网动态影响的方法。此方法第1步通过寻找系统发生扰动时的电气中心,并对各节点的负荷重要度指标值由高至低的排序来寻找对动态仿真结果影响较大的负荷节点,对重要负荷进行初步的筛选。第2步应用概率分配法进一步对重要负荷的不确定性进行定量分析,精确分析负荷模型的不确定性对系统动态特性的影响。对海南电网的仿真分析验证了该方法在大电网动态仿真中的实用性和有效性,可为运行人员快捷地寻找出在故障中显著影响发电机功角的重要负荷节点,并对响应进行定量的不确定性分析。

统计不确定性方法篇7

1 会计中的不确定性及其原因剖析

1.1 外生性不确定性

1.1.1 会计对象的不确定性。

会计对象是存在于会计信息系统之外的企业的交易、事项与情况 (经济业务) 。企业的经济业务的不确定性主要表现在以下几个方面;一是由于经济业务本身难于精确测量所带来的个确定性, 如无形资产摊销, 每期应摊销多少难于准确地计算。二是经济业务复杂多变所引起的不确定性。特别是一些创新经济业务, 如创新金融工具大多是一种尚未履行的或处于履行中的合约。由于金融市场瞬息万变, 金融工具的合约在签订之后, 往往存在着流动风险、信用风险和市场风险等多种风险。营销创新, 如超“新三包”服务承诺, 以旧换新、名目繁多的有奖销售等未来结果高度不确定。三是由于经济业务在时间上延伸到未来时, 从目前 (资产负债表日) 来看经济业务的结果往往是不确定的, 如未来事项等。

1.1.2 环境变化所引起的不确定性。

外部环境的变化也是导致会计系统输出 (会计信息) 具有不确定性的一个重要原因, 税法与会计法规的变更、会计政策的变化等都会对会计系统造成影响, 使会计信息具有不确定性, 如石油和天然气会计中完全成本法 (full-cost approach) 和成功法 (s ucce s s ful-e fforts approach) 替换会导致储量资本化数字出现巨额差异。

1.2 内生性不确定性

1.2.1 会计要素的不确定性。会计要素是会计对象的具体化

会计要素的不确定性主要表现在:第一, 要用有限个静态的会计要素反映周而复始的动态资金运动, 必然会因为以点代面、以偏概全而产生反映的不确定性 (不能真实、完整地再现经济活动的全貌和实质) ;第二, 会计定义所带来的不确定性, 如资产和负债, 美国FASB在SFAC中均以未来的经济利益来定义 (资产为未来的经济利益, 负债为未来经济利益的牺牲) , 而确认的第一个标准就是符合定义。由于未来的经济利益具有不确定性, 所以, 这个定义会给资产和负债的确认和计量带来不确定性。

1.2.2 会计基本原则所带来的不确定性。

会计基本原则是会计工作的基本规范。会计原则所带来的不确定性主要表现在:第一, 原则本身的矛盾会使会计操作无所适从, 如相关性原则和可靠性原则、充分披露原则和重要性原则等;第二, 会计基本原则如权责发生制、稳健原则等的应用要进行人为的估计和判断, 这必然会带来会计处理上的不确定性。

1.2.3 具体会计准则所带来的不确定性。

具体会计准则是会计实务工作的操作指南。具体准则所带来的不确定性主要是对同一经济业务的会计处理 (确认、计量和报告) 时允许采用不同的方法所引起的不确定性。

1.2.4 会计人员行为所引起的不确定性。

会计人员在会计核算工作中所带来的不确定性主要是指, 不同的会计人员由于技术水平、职业道德等的不同, 对同一经济业务的处理会得出不同的结果的问题。这里面既有技术方面的原因, 也有管理当局的压力、会计人员的舞弊、合理差错等原因。

2 不确定性会计对象的处理原则

为满足不同用户的需求, 对不确定性会计对象有必要进行适当的处理。但是, 切忌任意扩大不确定性会计对象的范围, 人为地左右会计信息。在处理不确定性会计对象时, 应根据实际情况遵循如下原则。

2.1 谨慎性原则。

在处理不确定会计事项时, 遵循谨慎性原则是会计界长期以来形成的惯例。在市场经济条件下, 由于竞争和风险的日益加剧, 对不确定经济事项, 尤其是程度较高的不确定事项, 保持充分的谨慎是非常必要的。对经济业务的处理要合理估计各种风险和损失, 不低估可能发生的债务和费用。

2.2 中性原则。

中性原则强调在处理不确定事项时坚持不偏不倚的立场。首先, 在对不确定事项进行估计时应选用中性的估计方法, 既防止企业盲目乐观, 先期扩大利润, 又杜绝企业借谨慎性原则而扩大费用, 虚减利润, 延迟纳税。如国际会计准则委员会在“准备和或有事项”征求意见稿中提出:“期望值的估计, 应反映所有的概率分布, 最好应用加权平均的办法。”“计量不确定性经济业务时, 应选用公允价值作为计量属性。”这样, 才能保证会计信息的客观性。

2.3 重要性原则。

在实际经济生活中, 完全对称的信息环境是不存在的。因此, 也并不是所有的不确定经济事项都必须事无巨细地予以确认、记录和披露。根据成本效益原则和信息用户的要求, 那些对报告企业的财务会计报告有重大影响或对信息用户具有重大影响的不确定性会计对象, 应当详细地予以反映、披露。美国证券交易委员会是把占资产总额5%以上或占成本合计数10%以上的经济业务视为重要的事项, 应予以充分反映。

2.4 充分披露原则。

充分披露原则要求企业对外公布的财务会计报告, 对那些不能纳入会计报表但又重要的不确定事项, 以表外附注的形式予以充分披露, 以达到真实、公允、客观地向信息用户传递企业经济信息的目的。在《企业会计准则———或有事项》中, 就或有资产、或有负债的处理已经作了明确的说明, 要求以附注的形式对其进行充分的披露。

2.5 实质重于形式原则。

由于经济现象的复杂性, 使得交易或事项的外在法律形式不能完全反映其经济实质。这就要求会计核算必须根据交易或事项的实质进行。对不确定事项必须充分考虑其经济实质, 如预计负债、未决诉讼、商业承兑汇票等很可能发生的负债, 从法律的角度并不具备相关的证据, 而从经济实质来看则应当谨慎处理、适当确认。

最后, 在信息的披露上, 遵循充分披露原则, 对不能在会计报表中披露的信息要在报告中以附注的形式予以披露。对影响较大的不确定事项, 如有必要应进行专题分析, 以满足相关用户的要求。

3 不确定性会计事项的会计处理方法

3.1 对商誉的处理。

一般而言, 自创商誉存在于那些长期具有超额获利能力的少数企业中。它既可以通过未来现金流量的贴现值确定, 又可以通过股票市价总额与其净资产重估价进行比较来确定。就现实来说, 自创商誉可分两步确认: (1) 表外披露; (2) 表内确认。作为企业无形资产与所有者权益同时增加, 并在若干年内进行分摊, 计入损益中。

3.2 对应收账款的处理。

企业通过计算其应收账款以相应概率为权数的加权平均数, 可得到比较准确的应收账款额, 列示在资产负债表中, 这样做可以提高报表数额的可信度, 向使用者提供真实的企业资产的信息。

⒊3对或有事项的处理。对贴现应收票据、应收账款让售、新金融工具资产可能引发的企业利得或损失, 同样可采用概率估算结合多种方法揭示。但目前, 对或有事项的控制、确认, 要做好以下三个方面的基础工作: (1) 完善法律法规。即要用法律法规规范企业的行为, 要加大对有不合法规。即要用法律法规规范企业的行为, 要加大对有不合法规、欺诈行为企业的制裁力度。 (2) 发展信用担保及社会公证行业。 (3) 进一步加强企业与社会、公众的信息交流。

3.4 对新金融工具的处理。

对于确认与计量新金融工具, 我们要把握好三点: (1) 突破实现原则, 允许在收益表中确认“交易中证券”的未实现收益。 (2) 突破传统计量原则, 允许按公允价值计量在交易中和可供销售的两类证券价值。 (3) 充分揭示风险, 防止错误诱导。

统计不确定性方法篇8

1.1 新材料和新工艺导致的不确定因素

新材料和新工艺技术随着经济和科技的不断发展在建筑各个领域被广泛应用。由于新工艺和新技术与传统的材料和工艺有着明显的不同, 尤其是工艺造价存在相当大的差异。所以, 新工艺和新材料在编制造价时需要充分考虑建筑市场环境, 与时俱进。在当前, 国内的工程造价编制方法一直采用原始的换算方法, 处于停滞不前的状态, 远远跟不上材料和工艺的革新速度。此外, 还有许多建筑企业对新材料新工艺编制造价的研究不够深入, 从而导致了在预算和实际支出中存在巨大差异, 导致最终工程造价控制的效果没有达到预期。

1.2 加强优化造价管理方式

随着我国建筑领域的不断发展, 工程造价编制以及管理也不断完善和发展, 大体上划分, 我国的工程造价管理主要还处在分段式和阶段性的发展阶段。也就是说, 在整个工程建设当中, 造价管理没有贯彻到整个工程建设的始末, 在许多环节的缺失。此外, 在整个工程建设中, 工程的施工建设的机构繁复, 所涉及的机构和单位多, 相互间缺少有效的沟通和管理, 同时也缺乏相应的监督, 造成了许多单位在许多阶段进行了重复和盲目的管理, 工作上没有形成合力, 造成不必要的管理浪费。

1.3 施工中的变更因素

从理论角度分析, 一个工程需要保障工程质量, 将质量放置在首位, 那么在开展施工之前必须进行可行性研究, 才能将最终的施工设计图纸确定出来。另外, 预算编制也需要进行可行性研究再确定最终的编制方案。在施工阶段, 这些设计方案进行可行性研究之后, 在工程造价中将起到重要作用, 它能降低施工经济支出, 提升工程经济效益。然而, 在实际开展工作时, 时常出现这样的情况, 建设单位不重视施工图纸以及工程预算编制的了解, 看重眼前利益, 急速的进行施工。

2 完善建设工程项目造价计算的有效方法

2.1 加强设计阶段的造价控制

加强此阶段的控制措施主要表现在以下两点:其一, 要对设计方案进行优化。投资控制不是指一味降低投资, 而是指通过优化设计方案, 然后结合具体的工程情况再运用科学方法计算后进行投资管理与控制。在设计方案时, 设计人员一方面要科学合理的采用最为先进的施工技术与工艺, 另一方面还要合理控制和管理投资, 防止其造价控制计算阶段, 工程投资出现超支和扩大的情况。总而言之, 既不能造成投资的浪费, 也不能一味追求最低造价, 而是应该有效利用技术的先进性、资金的有效性以及功能的优越性, 将三者有效结合, 经计算后形成计的管理与控制, 避免因设计变更而增加工程建设内容、提高设计标准以及扩大建设规模等问题。

2.2 加强施工阶段的造价控制

一方面, 要加强对材料、设备的成本管理。对建设过程中所需的设备与材料进行严格管理、核算与监督, 杜绝铺张浪费、以次充好以及弄虚作假现象出现。同时, 还要提高设备与材料的利用效率, 定期对机器进行养护, 避免其磨损或者破坏。另外, 还要注意不要出现机械设备重叠或者闲置的现象。另一方面, 减少施工中的设计变更。在施工时, 建设单位在开工前就要将设计单位、施工单位汇集在一起, 对设计图纸进行仔细审核, 当三方确认无误后, 再严格遵守其设计要求与设计规范, 开始工程作业。施工单位在进行图纸会审时就要提出在施工中可能会出现的问题, 然后一起加以解决, 这样可以有效避免在施工过程中出现的返工或者人力、物力和财力浪费的现象, 保证工程实施的质量与进度。

2.3 采取工程量清单报价方法

当前, 工程量清单报价方法在诸多钢结构工程造价计算中得以运用, 与传统的计算方法相比, 提高了招标工作的精确性, 减少盲目投标行为, 已成为当前国际较为推崇的方法之一。采用工程量清单报价方法, 可以对造价实行动态化管理, 贯穿于整个项目实施过程。以经济技术角度为出发点, 客观审核工程设计方法, 可调动承包方的主动性, 在确保工程质量的前提下, 将材料支出成本降到最低, 减少不必要的浪费行为, 达到控制造价的效果。目前, 工程量清单报价方法, 已经成为建设工程造价管理工作的有效保障。

3 结语

由上可见, 在当前社会主义市场经济不断完善的大背景下, 如何强化工程造价管理, 提升工程效益水平, 已成为建设工程项目需关注的问题之一。只有充分、合理地利用人力、财力、物力等资源, 才能真正实现造价管理的系统化、规范化, 减少由于不确定因素而带来的不良影响, 运用正确的造价计算方法, 及时发现工程项目中存在的问题, 有针对性地提出改进对策, 再加上政府部门的配合与支持, 更好地实现工程项目的经济效益与社会效益。

摘要：随着我国社会经济的发展和城市化建设的加快, 人们对钢结构工程的要求也越来越高, 不仅对钢结构工程的质量提出高要求, 在钢结构工程的经济效益上也提出了高要求, 尤其是关于工程造价这一环节的要求。由于工程造价是对整个钢结构工程的前期成本投资所作的科学预测, 因此如何降低工程造价的预测结果, 对于提升钢结构工程的经济效益有着重要意义, 而理论上的工程造价又偏存在一些不确定性, 就使得降低工程造价成为一种可能。本文就工程造价的不确定性以及它的计算方法做几点分析和探讨, 希望能给从事工程造价的工作人员带来一些帮助。

关键词：工程造价,不确定性,计算,控制

参考文献

[1]苗素芬.当前我国工程造价管理存在的一些问题探究[J].科技视界, 2012 (14) .

【统计不确定性方法】推荐阅读：

统计方法08-18

概率统计方法07-18

经典统计方法05-29

统计判别方法07-28

统计融合方法09-17

财务统计方法10-09

统计分析方法10-19

统计学习方法08-11