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工信部:推进先进储能技术应用 加强储能电池产业化技术攻关

北极星储能网获悉,8月25日,工信部公开征求对《关于推动能源电子产业发展的指导意见(征求意见稿)》的意见,提出加强新型储能电池产业化技术攻关,推进先进储能技术及产品规模化应用。研究突破超长寿命高安全性电池体系、 大规模大容量高效储能、交通工具移动储能等关键技术,加快研发固态电池、钠离子电池、氢储能/燃料电池等新型电池。 推广智能化生产工艺与装备、先进集成及制造技术、性能测试和评估技术。提高锂、镍、钴、铂等关键资源保障能力, 加强替代材料的开发应用。推广基于优势互补功率型和能量型电化学储能技术的混合储能系统。支持建立锂电等全生命周期溯源管理平台,开展电池碳足迹核算标准与方法研究, 探索建立电池产品碳排放管理体系。

时间序列预测基础教程系列(8)_如何使用自回归综合移动平均线(ARIMA)模型进行时间序列预测(Python)

日拱一两卒 于 2018-12-18 22:37:27 发布 6635 收藏 28

ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的缩写。它是一类模型,它捕获时间序列数据中的一套不同的标准时间结构。

  • 关于ARIMA模型使用的参数和模型所做的假设。
  • 如何使ARIMA模型适合数据并使用它来进行预测。
  • 如何根据时间序列问题配置ARIMA模型。

自回归整合移动平均模型

ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的缩写。它是更简单的AutoRegressive移动平均线的推广,并添加了集成的概念。

  • AR自回归。一种模型,它使用观察与一些滞后观察之间的依赖关系。
  • I综合。使用原始观察的差分(例如,从前一时间步骤的观察中减去观察值)以使时间序列静止。
  • MA移动平均线。使用应用于滞后观察的移动平均模型中的观察和残差之间的依赖关系的模型。

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ARIMA与Python

  1. 通过调用ARIMA()并传入pdq参数来定义模型。
  2. 通过调用fit()函数在训练数据上准备模型。
  3. 可以通过调用predict()函数并指定要预测的时间或索引的时间索引来进行预测。

滚动预测ARIMA模型

如果我们在训练数据集中使用100个观测值来拟合模型,那么用于进行预测的下一个时间步骤的索引将被指定给预测函数,如start = 101,end = 101。这将返回一个包含预测的一个元素的数组。

如果我们执行任何差分(在配置模型时d> 0),我们也希望预测值在原始比例中。这可以通过将typ参数设置为'levels' 来指定 :typ ='levels'

配置ARIMA模型

  1. 模型识别。使用图和汇总统计数据来识别趋势,季节性和自回归元素,以了解差异量和所需滞后的大小。
  2. 参数估计。使用拟合程序查找回归模型的系数。
  3. 模型检查。使用残差的图和统计检验来确定模型未捕获的时间结构的数量和类型。

这个过程在经典的1970年教科书中描述,主题为时间序列分析: George Box和Gwilym Jenkins的预测和控制。如果您有兴趣深入了解这种类型的模型和方法,现在可以获得更新的第5版。

ARIMA模型是一种流行且广泛使用的时间序列预测统计方法。ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的缩写。它是一类模型,它捕获时间序列数据中的一套不同的标准时间结构。在本教程中,您将了解如何使用Python为时间序列数据开发ARIMA模型。完成本教程后,您将了解:关于ARIMA模型使用的参数和模型所做的假设。 如何使ARIMA模.

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1 补充知识 1.1 相关函数 相关函数ACF(autocorrelation function) 相关函数ACF描述的是时间序列观测值与其过去的观测值之间的线性相关性。计算公式如下: 其中k代表滞后期数,如果k=2,则代表yt和yt-2 偏相关函数PACF(partial autocorrelation function)相关函数PACF描述的是在给定中间观测值的条件下,时间序列观测值预期过去的观测值之间的线性相关性。 举个简单的例子,假设k=3,那么我们描述的是yt和yt-3之间的相关性,但

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五大关键词拆解邮储银行2022年中期“成绩单”:成长、责任、提质、转型、创新

8月22日,中国邮政储蓄银行股份有限公司(股票代码:601658.SH,1658.HK)发布2022年半年度报告。今年上半年,邮储银行统筹疫情防控和助力经济社会发展,在落实稳定宏观经济大盘各项政策措施的同时,不断深化特色化、综合化、轻型化、数字化、集约化“五化”转型,强化专业核心、体系支撑、协同整合、科技助推、机制驱动、创新引领“六大能力”建设,加 快 推进一流大型零售银行建设,经营发展持续向好。

半年报显示, 截至 2022年6月末,邮储银行资产总额13.43万亿元,较上年末增长6.66%;负债总额12.59万亿元,较上年末增长6.是标准移动平均线的先进版 72% ;实现营业收入 1,734.61亿元(中国企业会计准则,下同),同比增长10.03%;实现 归属于银行股东的 净利润 471.14亿元,同比增长14.88%;手续费及佣金净收入达到178.80亿元,同比增长56.44%;不良贷款率0.83%,继续保持行业优秀水平。

把中报作为一个观察窗口,拆解邮储 银行 2022年中期“成绩单” ,有 五 个关键词 —— 成长、责任、提质、转型、创新 , 值得 关注 。

关键词一:成长

经营 业绩稳定 向好 营收和利润均实现两位数增幅

邮储银行在 业务发展 上 始终 坚持 高质量、可持续的增长 。半年报显示,截至 2022年6月末,邮储银行资产总额13.43万亿元,较上年末增长6.66%;负债总额12.59万亿元,较上年末增长6.72%。

高质量的业务发展是 盈利能力保持稳定 的基石 。 今年上半年,邮储银行 收入和利润均实现两位数增 幅 ,其中实现归属于银行股东的净利润 471.14亿元,同比增长14.88%;实现营业收入1,734.61亿元,同比增长10.03%。

中间业务具有资本占用少、风险小、客户粘性高、收益稳定性较强等特点,是银行优化收入结构、增强经营能力的有效途径。邮储银行虽然中间业务起步晚,但发展快、空间大,市场对此充满期待。半年报显示,今年上半年,邮储银行在坚决贯彻落实国家减费让利政策的前提下,深入推进 “中收跨越”战略,手续费及佣金净 收入 继续保持快速 增长,达到 178.80亿元,同比增长56.44%。

得益于各项 业务 快速发展,邮储银行价值创造能力持续提升 。 数据显示,今年上半年,邮储银行 ROA(年化平均总资产回报率)和ROE(年化加权平均净资产收益率)分别为0.73%和13.35%,同比分别提高0.02个百分点和0.05个百分点。

关键词二:责任

持续浇灌实体经济 涉农贷款余额占比约四分之一

金融与实体经济共生共荣, 服务实体经济是金融机构的天职。邮储银行牢记 “国之大者”, 把服务实体经济放在突出位置 , 加大对重点领域和薄弱环节的资金支持, 以金融 “ 活水 ” 浇灌 实体经济。

夯实 “三农”压舱石,对经济社会大局至关重要。 邮储银行高度重视 “三农”金融服务,加强服务乡村振兴的顶层设计,持续加大乡村振兴重点主体和领域的信贷投放力度,努力追逐“让绝大多数农户都有邮储银行授信”的梦想,推进信用村普遍授信,全力服务乡村振兴。半年报显示,截至2022年6月末,邮储银行涉农贷款余额1.72万亿元,较上年末增加1,042.64亿元,余额占客户贷款总额的比例约为四分之一,占比居国有大行前列;建成信用村30.41万个,评定信用户486.15万户。

值得关注的是, 邮储银行围绕国家区域战略和实体经济发展,加大 对科技创新、 制造业和 绿色 等领域的贷款投放力度 。 半年报显示,截至 2022年6月末,邮储银行 是标准移动平均线的先进版 搭建科创金融服务体系, 为不同成长阶段的专精特新及科创企业提供专业化、差异化的综合金融服务, 专精特新及科创企业贷款客户数超过 2万户 ; 深耕传统制造业,拓展具有高创新力、高成长性的先进制造业企业,制造业中长期贷款较上年末增长 19.23%; 制定落实碳达峰碳中和行动方案,大力发展绿色金融业务,探索转型金融 , 绿色贷款余额 4,336.71亿元,较上年末增长16.49%。

关键词三:提质

发展质效稳步提升 不良贷款率 0.83%

关键词四:转型

转型升级加快推进 AUM 规模达 13.41 万亿元

与此同时,邮储银行以 “十四五”IT规划、大数据五年规划、网络安全专题规划等为引领,通过科技赋能强化转型动能,加大业技协同联动,以四个“新一代”(新一代个人业务核心系统、新一代公司业务核心系统、新一代信用卡核心系统、新一代手机银行)、十大项目群、100项重点工程建设为抓手,不断夯实企业级共享平台建设,深入推进敏捷研发,技术团队贴近业务一线,助力全行数字化转型加速推进。 今年上半年,邮储银行新一代个人业务核心系统全面投产上线,开创了以分布式平台承载超 6亿客户的转型之路;坚持创新驱动,在人工智能、区块链、云计算等关键领域深化应用, 持续构建 “平台+能力+应用”的金融科技创新应用格局。

使用双PWM、采用GPS规范的简单10MHz参考信号

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Nano没有DAC,但事实证明,它有一项简单功能,就是可控制其脉宽调制(PWM)输出,进而获得可调节的直流输出电压(滤波后)。一组简单的调用,即可以固定的频率输出5V PWM信号。PWM具有8位调节范围,因此如果想要2.5V输出,可以将PWM设置为128(50%占空比)。(注意,对于这组调用,Nano使用大约500Hz的频率,但这仅对滤波器设计比较重要。)所以,首先想到的是使用Nano的PWM输出,对其进行滤波,获得相对无纹波的直流电平,然后将其施加到VCXO的调整引脚。这样可以奏效,但问题是只有255个离散电平可以设置,这就可能不够。让我们更深入地了解一下。 4YYednc

我为该项目选择的VCXO是泰艺电子(Taitien)的TSEAACSANF-10.000000。它具有2ppm的初始频率容差,以及在调整引脚上使用0.5V至2.5V电压获得的约±12ppm的最大调整范围,该范围也称为“拉动范围”。因此,如果使用完整的255步PWM,就可以大约(2×12/255≈0.1ppm)的分辨率调整VCXO。这似乎对ppm精度没有太大的改进,所以我想出了使用两个PWM的想法:一个用于粗调,一个用于微调。为了保持设计简单,我选择只使用电阻而不使用运算放大器。这部分电路可以在图2中看到(这里还显示了2个滤波电容,我们将在后面讨论)。 4YYednc

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VCXO调整电压=9.76×10 -3 ×PWMCOARSE+144×10 -6 ×PWMFINE (公式1) 4YYednc

让我来举个例子:2中所示的电阻值支持PWM粗调信号每一步移动大约9.8mV。PWM微调信号则是每步移动约0.14mV,即在其整个范围内移动大约36mV。由于微调范围大于粗调步长,因此总是会有很多重叠。 4YYednc

3显示了几个粗调范围,以及如何配置微调值与之重叠。在后面对调整算法的讨论中,我将解释如何使用这种重叠。(请注意,图2中的两个100μF电容之所以选择此值,是为了将PWM波形的纹波保持在0.14mV微调步长以下。为了帮助滤波,可使用代码将PWM频率提高到大约31kHz。) 4YYednc

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这实际上是调整的第一阶段。如果只测量一秒的计数值,则无法获得超过0.1ppm的精度。因此,代码的第二阶段支持32位计数器通过等待10次中断来累积10秒。现在计数值就可以上升到100,000,000,也可以调整到0.是标准移动平均线的先进版 01ppm范围(即10ppb)。前两个阶段用于更快地接近10MHz目标值。第三个连续操作阶段可计数100秒,等待100次中断,然后再读取计数器。这样就达到了1,000,000,000的预期计数,从而支持调整到1ppb。但是PWM实际上可以调整到多少呢?如前所述,PWM微调每步移动大约0.14mV,VCXO可在0.5V至2.5V范围内实现约±12ppm调整。因此,每个微调步长将频率移动了大约(2×12ppm×(0.14mV/2.0V))≈0.0017ppm,即1.7ppb。所以,看起来我们有足够的调整来获得大约±1ppb。在代码中还可以看到更多,但这是寻找精确10MHz的本质。(此时应注意,Arduino Nano实际上具有16位PWM,但最大频率太低,以至于所需滤波器的建立时间很长——对于此应用来说太长了。) 4YYednc

Nano下方是GPS模块。可以在网上以大约10美元到12美元的价格购买模块和天线。PCB如图4图5所示。 4YYednc

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原理图中间是32位计数器(图1)。这个74LV8154(约1美元)实际上有两个16位计数器,可以将其配置为一个32位计数器。该计数器设计支持通过寻址4个单独字节以字节方式读取32位计数器。这需要4条地址线,而我在Nano上的I/O不够了,因此使用了74LS139将Nano中的2条线转换为计数器所需的4条线。 4YYednc

6所示的LCD是采用标准I 2 C的20字符×4行LCD。原理图底部是一个简单的线性电源,它使用12V AC/DC适配器,将其调节至8V为Nano供电,并调节至5V为电路的各个部分供电。我使用线性电源来确保获得安静的Vcc平面。最后,有2个LED。一个绿色LED用于显示1PPS信号。第二个双色LED,当系统已紧密锁定到所需的10MHz时为绿色;如果尚未锁定,则为红色;如果系统处于保持状态,则交替显示红色/绿色。保持状态是用于在1PPS信号丢失期间保持当前设置的状态。为了检测1PPS信号的丢失,我使用了看门狗定时器(WDT)。我没有使用WDT来检测错误的代码执行问题,而是将WDT超时设置为2秒,并在1PPS中断例程中对其进行复位。如果系统没有收到1PPS中断,则WDT不会被复位。 4YYednc

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Nano的代码是使用Arduino IDE用C语言编写的。该代码基本上由1PPS中断驱动,该中断通过锁定32位计数器值(74LV8154的功能)、清除计数器和设置复位标志来进行快速响应。你可能已经发现下一次计数的某些部分丢失了,因为我们正在捕获计数器寄存器,然后将其清除,使其再次从0开始计数。(捕获和清除之间会有一定有限的时间。)这是真的,因此固件会通过将偏移值添加到原始计数器值来补偿此延迟。事实证明有16个缺失计数。这已经通过两种方式得到验证。首先,是通过在示波器上测量捕获寄存器信号和清除寄存器信号之间的时间。其次,我在不调整VCXO的情况下使用1秒和100秒的捕获(这些捕获通过延迟偏移值进行调整)运行了许多测试。1秒的捕获会重复100次并加起来。如果延迟偏移正确,则1秒的总和值(现在包含100个延迟偏移)应该等于100秒捕获的读数(其中包含1个延迟偏移)。在操作代码中,每次读取计数器时都会重新添加丢失的16个计数。 4YYednc

在最后阶段,会根据需要设置LED,并在每次读数后进行统计。这些统计数据可以在LCD上查看,并且可以使用电路中的防抖按钮在主循环中查看多个页面(图7)。统计数据包括瞬时频率、平均频率、当前ppb误差、ppb平均误差、ppb误差标准偏差、良好读数次数、不良读数次数、连续锁定时间、所看到的最大频率、所看到的最小频率,以及PWM粗调和微调设置。 4YYednc

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项目信息包括带有原理图、PCB和PCBA BOM的完整KiCad项目。还包括完整的组装BOM、Arduino源代码、外壳的3D打印文件、GPS模块外壳的3D打印文件的链接、铭牌图片,以及各种注释等。 4YYednc

Damian Bonicatto是一名咨询工程师,在嵌入式硬件、固件和系统设计方面拥有数十年的经验。他拥有30项专利。 4YYednc