运用两状态隐马尔可夫模型刻画金融资产收益率序列的非线性变化,建立状态变化下的连续时间动态投资组合模型,利用动态规划得到最优投资决策的一般解,使用蒙特卡罗方法模拟投资者的投资决策行为.仿真结果表明:状态变化产生了对冲需求,对冲组合的大小依赖于投资者对市场状态的预期;当风险资产的波动率越小时,投资者状态信念的轻微变化都会引起对冲组合较大幅度的变化;当风险厌恶程度越大时,对冲组合对初始状态信念的变化越不敏感.

为了解决高速公路充电站电动汽车的无序充电问题，考虑充电站的运行状态和电动汽车用户的充电习惯，提出了一种基于新电价机制激励用户调整充电时间的有序充电策略。为了验证有序充电的有效性，建立了充电站排队模型，并根据相关数据通过蒙特卡罗方法和排队算法分别对746、480以及240辆纯电动汽车00∶00—24∶00在充电站中的充电情况进行了仿真。仿真结果表明：与无序充电相比，有序充电不仅可以减少用户的充电成本和等待时间，还可以提高充电站的充电设施利用率，减小对高速公路交通的影响。

为解决蒙特卡罗法的计算效率问题，提出小规模样本仿真与非参数概率密度估计法相结合的谐波概率潮流分析方法。在对核密度函数的带宽选择进行优选设计的基础上，利用核密度估计法对小样本仿真得到的谐波潮流结果集进行概率密度估计，得到受影响电网节点的谐波含量的概率分布。利用OpenDSS配电网仿真工具对IEEE 13节点标准配电系统进行仿真实验，通过与蒙特卡罗法进行对比，验证了核密度估计方法的有效性和计算效率；与其他2种带宽选择方法的对比实验表明，所提带宽选择方法具备更好的带宽自适应性，且估计性能更优。