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洪水预报的比例系数系统响应误差修正方法 被引量：2
1
作者 瞿思敏 陆威村 +4 位作者 蒋思军 陈辉 石朋 虞鸿 张锏 《水资源保护》 北大核心 2025年第2期88-94,105,共8页
针对系统微分响应误差修正方法在水文预报中同时修正多个变量出现的信息不足的问题,考虑各变量误差在不同时段对洪水预报精度的影响,提出了比例系数系统响应误差修正方法。以同时修正新安江模型各雨量单元降水量为例,分别采用湿润区(长... 针对系统微分响应误差修正方法在水文预报中同时修正多个变量出现的信息不足的问题,考虑各变量误差在不同时段对洪水预报精度的影响,提出了比例系数系统响应误差修正方法。以同时修正新安江模型各雨量单元降水量为例,分别采用湿润区(长诏水库流域)的理想模型和半干旱半湿润区(日照水库流域)的实际流域进行了检验。结果表明:经过误差修正,湿润区理想模型和半干旱半湿润区实际流域在次洪流量模拟中的平均纳什效率系数分别从0.906和0.573提升至0.994和0.809,比例系数系统响应误差修正方法修正效果明显,具有跨气候区的强适应性。 展开更多
关键词 洪水预报 系统微分响应 误差修正 比例系数 长诏水库流域 日照水库流域
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基于深度学习的山丘区中小河流洪水预报误差校正方法 被引量：2
2
作者 白云鹏 郑爱民 +3 位作者 王文川 赵延伟 徐冬梅 杜昀宸 《水文》 北大核心 2025年第1期37-44,共8页
中小河流产汇流情况复杂,洪水预报难度很大。为了提高中小河流洪水预报的精度,以河北省邢台市坡底流域为研究对象,分别基于蓄满产流和混合产流模式构建分布式模型进行降雨径流模拟。分别采用LSTM、Transformer、Transformer+LSTM叠加模... 中小河流产汇流情况复杂,洪水预报难度很大。为了提高中小河流洪水预报的精度,以河北省邢台市坡底流域为研究对象,分别基于蓄满产流和混合产流模式构建分布式模型进行降雨径流模拟。分别采用LSTM、Transformer、Transformer+LSTM叠加模型(TFLS)构建校正模型,采用差分进化算法对超参数进行优化。以实测降雨和分布式模型模拟结果为输入,对各时段的残差进行拟合,进而对径流模拟结果进行校正。研究结果表明,在17场洪水模拟结果中,混合产流模型表现优于蓄满产流。与混合产流模型相比,经TFLS校正后的模型洪峰误差不超过20%的场次从9场增加至12场,占全部场次的70.6%,确定性系数不低于0.8的场次从5场增加到9场,占比为52.9%。TFLS模型在流量不超过500 m^(3)/s时的校正效果优于LSTM和Transformer模型,LSTM模型对流量在500 m^(3)/s及以上的校正效果略优于其它模型。 展开更多
关键词 分布式模型 洪水预报 误差校正 LSTM TRANSFORMER
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基于朴素贝叶斯分类的新能源预测误差建模方法研究 被引量：1
3
作者 葛鹏江 张小奇 +3 位作者 陈宇轩 吕金历 段乃欣 张耀 《电工电能新技术》 北大核心 2025年第1期82-90,共9页
为了更准确地描述新能源发电功率预测的不确定性,需要开展新能源预测误差分析与建模研究。传统的预测误差分析过程大多采用固定的数学模型进行拟合,精度较低且适用性较差。基于朴素贝叶斯分类理论,本文提出了一种新能源预测误差建模方法... 为了更准确地描述新能源发电功率预测的不确定性,需要开展新能源预测误差分析与建模研究。传统的预测误差分析过程大多采用固定的数学模型进行拟合,精度较低且适用性较差。基于朴素贝叶斯分类理论,本文提出了一种新能源预测误差建模方法,该方法分为数据离散化过程和朴素贝叶斯分类器训练过程。首先利用核密度估计理论,准确估计了新能源实际功率、预测功率及预测误差的概率分布。然后训练自组织映射网络,对新能源实际功率、预测功率及预测误差进行聚类分析,对三类数据进行离散化处理。最后采用交叉验证方法训练朴素贝叶斯分类器,将新能源实际发电功率和日前预测功率映射到新能源发电功率的预测误差。在西北电网2021年实际新能源数据上的测试结果表明,该方法有效刻画了数据自身特性,准确反映了预测功率和实际功率之间的相关关系,因此能够对新能源预测误差进行准确建模。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 新能源预测 误差建模 核密度估计
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降雨强度对新安江模型模拟精度的影响 被引量：1
4
作者 闻太祎 梁忠民 +3 位作者 赵建飞 胡义明 李彬权 段雅楠 《水电能源科学》 北大核心 2025年第4期1-5,共5页
针对现有差分形式的新安江模型存在数值求解误差,而该误差受降雨强度影响的问题,设计了理想数值和实际应用两组试验,对比分析了其差分形式(XAJ)和微分形式(ODE-XAJ)的模型模拟精度随降雨强度的变化。结果表明,在理想数值试验中,随着降... 针对现有差分形式的新安江模型存在数值求解误差,而该误差受降雨强度影响的问题,设计了理想数值和实际应用两组试验,对比分析了其差分形式(XAJ)和微分形式(ODE-XAJ)的模型模拟精度随降雨强度的变化。结果表明,在理想数值试验中,随着降雨强度的增加,XAJ和ODE-XAJ的数值误差均表现出增大趋势,但ODE-XAJ的数值误差量级更低,可近似忽略;在屯溪流域20场洪水的应用中,XAJ的数值误差与降雨强度具有较强的正相关,ODE-XAJ与XAJ相比,其洪峰、洪量相对误差在大雨强场次洪水中分别降低3.22%、5.90%,确定性系数提升0.03;降雨强度增大会放大差分形式的新安江模型的数值求解误差,进而降低其模拟精度,而微分形式的新安江模型可有效控制数值误差的影响,保证模型模拟精度。 展开更多
关键词 降雨强度 数值求解误差 洪水预报 新安江模型 屯溪流域
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一次东北冷涡暴雨的中期预报不确定性
5
作者 谭政华 林建 +5 位作者 阎琦 符娇兰 陆忠艳 杨瑞雯 陆井龙 宫宇 《应用气象学报》 北大核心 2025年第4期441-455,共15页
针对2022年6月27日东北冷涡暴雨过程,在暴雨成因分析的基础上,采用EOF分解及集合敏感性分析方法讨论数值模式中期预报的不确定性及其影响因子。结果表明:暴雨落区呈双雨带分布,西侧雨带与切变线及锋区低层的水汽辐合作用有关,东侧雨带... 针对2022年6月27日东北冷涡暴雨过程,在暴雨成因分析的基础上,采用EOF分解及集合敏感性分析方法讨论数值模式中期预报的不确定性及其影响因子。结果表明:暴雨落区呈双雨带分布,西侧雨带与切变线及锋区低层的水汽辐合作用有关,东侧雨带与低空急流左侧的边界层水汽辐合作用有关。降水预报不确定性主要模态为东、西两条雨带的降水强度呈反位相特征,850 hPa低空急流东、西位置预报偏差以及低空急流出口区北侧的南风强度预报偏差对降水预报影响显著;500 hPa东北冷涡、850 hPa低空急流等敏感天气系统的强度、位置预报偏差导致水汽中心位置和水汽通量散度垂直结构出现差异,造成降水预报偏差。暴雨发生前,随着低空急流的建立和加强,预报误差在上游降水区快速发展,850 hPa经向风场预报的不确定性明显增大,造成此次暴雨预报的不确定性。 展开更多
关键词 东北冷涡 强降水 预报误差 集合预报 敏感性分析
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基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法
6
作者 贾克 秦少玲 +1 位作者 余宇峰 徐雨妮 《人民长江》 北大核心 2025年第6期1-7,14,共8页
误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值... 误差实时校正是提升洪水预报精度的重要手段。针对传统误差校正模型的校正精度及稳定性欠佳等问题,将机器学习技术引入误差序列映射函数训练过程,提出一种基于SPGA-XGBoost的洪水预报误差智能校正方法。首先以传统水文预报模型的预测值和实测值构建误差序列并作为误差校正模型的输入,引入极限梯度提升算法XGBoost构建误差校正模型,以充分挖掘误差序列非线性关系,然后提出融合粒子群优化算法和模拟退火算法的混合遗传优化算法SPGA对XGBoost模型超参数进行寻优,从而更好地挖掘误差序列的时序特征以提升误差校正的精度。长江螺山站的实例应用结果表明:用SPGA-XGBoost模型校正相较未校正前RMSE,MAE分别降低0.440 m和0.356 m,NSE提升0.016,优于STGCN模型、GBDT模型、KNN等方法。SPGA-XGBoost模型能充分挖掘误差序列的相关关系,提高水位预报精度,具有较好的适用性和应用前景。 展开更多
关键词 洪水预报误差 误差智能校正 极限梯度提升算法 混合遗传优化算法 螺山站 长江
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考虑误差异分布的赣江流域径流概率预报
7
作者 蒋晓蕾 沈静 +3 位作者 郭洛夫杰 罗凤春 付晓雷 梁忠民 《水文》 北大核心 2025年第3期32-39,共8页
以赣江流域为研究对象,基于CN05.1降水数据和SWAT(SoilandWaterAssessmentToolModel)模型,进行确定性径流预报,在此基础上,分析预报误差规律,采用考虑误差异分布的HRD(Heterogeneous Residual Distribution)方法,通过误差标准化模块和... 以赣江流域为研究对象,基于CN05.1降水数据和SWAT(SoilandWaterAssessmentToolModel)模型,进行确定性径流预报,在此基础上,分析预报误差规律,采用考虑误差异分布的HRD(Heterogeneous Residual Distribution)方法,通过误差标准化模块和高斯变换模块消除流量对误差的影响,构建高斯误差的时间序列关系,估计误差的概率分布,进而实现径流概率预报。通过1963—2013年水文气象数据分析可知:(1)SWAT模型在外洲站的日径流模拟纳什效率系数在0.84以上,洪量误差和年平均洪峰误差均在10%以内,模拟精度较好;(2)HRD模型能够考虑流量级别对预报误差的影响,提供合理的概率预报结果,预报区间的覆盖率判定系数在0.66以上,且中位数预报和均值预报均优于SWAT模型预报结果,基准系数在0.64以上。研究可以为高精度径流预报提供新的思路,对流域水资源管理和防洪减灾具有理论和实践意义。 展开更多
关键词 赣江流域 径流概率预报 误差异分布性
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一种风矢量分解和RobustSTL-TimesNet-BiGRU的复杂地形风向预测
8
作者 刘洋 王聪 +2 位作者 张宏立 马萍 李新凯 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期576-588,共13页
针对复杂地形下的风向预测场景,提出一种风矢量正交分解、鲁棒性局部加权回归下的周期趋势分解(RobustSTL)方法、TimesNet模型和融合双向门控循环单元网络(BiGRU)误差补偿的多步风向预测方法。首先,为了减少原始风向循环圆周特性带来的... 针对复杂地形下的风向预测场景,提出一种风矢量正交分解、鲁棒性局部加权回归下的周期趋势分解(RobustSTL)方法、TimesNet模型和融合双向门控循环单元网络(BiGRU)误差补偿的多步风向预测方法。首先,为了减少原始风向循环圆周特性带来的大幅度波动性,将风向与相关性强的风速利用风矢量正交分解方法转化为波动性较小的矢量风速,并利用RobustSTL将矢量风速分解为趋势项、季节项和剩余波动项。其次,将分解后的各项分别训练TimesNet网络并得到各项的初步预测结果,对各项进行求和并重构为初始预测风向。然后,为了进一步挖掘初步风向预测误差的深层特征,提高风向的预测精度,采用BiGRU对初步预测误差进行建模与训练。最后,将预测的误差与初步预测风向加和,得到最终的风向预测结果。采用实际复杂地形风电场数据进行验证分析,结果表明所提的多步风向预测混合模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风电场 预测 误差补偿 TimesNet模型 风向
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广东省不同天气形势下GRACEs模式臭氧预报检验及误差来源分析
9
作者 陈靖扬 李婷苑 +3 位作者 邓涛 翁佳烽 欧阳珊珊 林子锋 《热带气象学报》 北大核心 2025年第3期400-412,共13页
利用2018—2020年广东省空气质量和气象要素监测数据、再分析资料、CMA模式预报资料和客观天气分型方法,开展不同天气型下华南区域大气成分数值模式系统(GRACEs)臭氧预报性能评估及其误差来源分析。结果表明:(1)GRACEs模式对O_(3)_8h浓... 利用2018—2020年广东省空气质量和气象要素监测数据、再分析资料、CMA模式预报资料和客观天气分型方法,开展不同天气型下华南区域大气成分数值模式系统(GRACEs)臭氧预报性能评估及其误差来源分析。结果表明:(1)GRACEs模式对O_(3)_8h浓度趋势预报较好,但对O_(3)_8h及其前体物NO_(2)浓度预报值总体偏低,其中NO_(2)浓度预报偏差更显著。(2)在台风外围+冷高压脊(TPR)和弱冷高压脊(HR)天气型下,臭氧平均浓度和臭氧污染城次概率最高,且模式对此类型天气下O_(3)_8h浓度的预报能力亦最差。NO_(2)预报偏差是导致O_(3)_8h浓度预报偏差的重要原因,而CMA模式对边界层气象要素预报值的偏差可进一步导致O_(3)_8h浓度预报偏低。(3)GRACEs模式对臭氧污染的漏报率较高,相对于整体预报水平,在TPR天气型下GRACEs模式对NO_(2)浓度预报偏低程度更大,HR天气型下模式对2 m气温预报负偏差也更明显。(4)从空间分布来看,GRACEs模式对广东省东西两翼城市O_(3)_8h浓度预报效果较好,而GRACEs模式对NO_(2)浓度和CMA模式对全省21个城市2 m气温预报偏低的分布差异是导致O_(3)_8h浓度预报效果分布差异的重要原因。 展开更多
关键词 臭氧 大气成分数值模式 GRACEs CMA模式 预报检验 误差来源
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基于抽站法的不同降雨输入下洪水模拟误差分布特征
10
作者 袁奕 李彬权 +4 位作者 肖洋 王克军 陈云瑶 张涛涛 李匡 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第4期934-941,共8页
选取江西赣江上游峡山站以上集水区为研究区,建立用于洪水过程模拟的三水源新安江模型,基于抽站法原理,从洪水量级与雨量站网密度等方面分析水文模型模拟误差规律。结果表明:新安江模型适用性较好,满足洪峰、洪量及峰现时间预报许可误... 选取江西赣江上游峡山站以上集水区为研究区,建立用于洪水过程模拟的三水源新安江模型,基于抽站法原理,从洪水量级与雨量站网密度等方面分析水文模型模拟误差规律。结果表明:新安江模型适用性较好,满足洪峰、洪量及峰现时间预报许可误差的合格率为69%,平均确定性系数为0.76;模型的相对误差随着流量值的增加而减小,且相对误差均值总体呈先增后减再增的变化趋势;增加雨量站数量可提高降雨数据精度和模拟精度。同时,雨量站点空间布设对模型降雨输入精度也有很大影响,站网规划时需平衡雨量站数量、布设结构及误差允许范围,尽可能地保证水文模型中面平均降雨量输入的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 新安江模型 洪水预报 误差异分布 抽站法 赣江上游流域
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基于COWA算子的区间组合预测的均方误差分解及其应用
11
作者 张琦 陈华友 +1 位作者 余纾涵 汤天健 《安徽大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期18-27,共10页
针对连续区间有序加权平均(continuous ordered weighted average,简称COWA)算子在区间型数据上的加权算术平均组合预测方法,提出区间上下界误差协整系数、区间不一致性测度等概念.利用COWA算子,得到了关于区间数据的组合预测均方误差... 针对连续区间有序加权平均(continuous ordered weighted average,简称COWA)算子在区间型数据上的加权算术平均组合预测方法,提出区间上下界误差协整系数、区间不一致性测度等概念.利用COWA算子,得到了关于区间数据的组合预测均方误差指标分解的表达式.结果表明组合预测均方误差与各个单项预测方法的均方误差、区间上下界误差协整系数成正相关,而与单项预测方法的区间不一致性测度成负相关.并讨论了基于COWA算子区间组合预测以及单个预测方法均方误差分解的数学性质.为了验证分解框架,对两个数据集进行了4种单项区间预测,利用不同的组合预测,给出相应指标大小,验证了影响区间均方误差大小的各项因素.该研究为单项区间预测方法的遴选提供了科学依据. 展开更多
关键词 区间预测 COWA算子 均方误差分解 不一致性测度
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轨道交通新线客流后评估分析 被引量：1
12
作者 李珂 杨慧芳 乐北晨 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第5期35-41,共7页
[目的]在城市轨道交通建设和运营中,提高新线客流预测精度已逐渐成为轨道交通行业关注的重点问题之一,因此有必要对传统新线客流预测方法进行评估、改进和优化。[方法]介绍了武汉地铁的新线开通情况,分析了武汉地铁新开线路的客运量走... [目的]在城市轨道交通建设和运营中,提高新线客流预测精度已逐渐成为轨道交通行业关注的重点问题之一,因此有必要对传统新线客流预测方法进行评估、改进和优化。[方法]介绍了武汉地铁的新线开通情况,分析了武汉地铁新开线路的客运量走势规律,以及预测客流与实际客流的对比情况;基于线路客运量、分站客流量、断面客流量等客流指标,分析了预测客流产生误差的原因;提出了新线客流预测方法的改进建议。[结果及结论]预测方法自身的局限性、线路及车站属性考虑不足,以及预测基础数据不足等因素,是导致新线客流预测产生误差的主要原因,新冠疫情影响客流培育、基于服务角度考虑等因素是导致新线客流预测产生误差的次要原因。提高新线客流预测精度的方法主要包括:优化相关预测参数;通过引入修正系数浮动因子加强对不同线路及车站的属性分析;加强城市交通基础数据的积累,以及客流敏感性分析;探索新线客流预测新方法,或对传统预测方法进行动态优化。 展开更多
关键词 城市轨道交通 新线客流预测 误差分析
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基于CMA-GD模式的2 m气温逐小时预报误差订正方法分析
13
作者 李健 樊琦 +1 位作者 张瑛 徐星生 《高原气象》 北大核心 2025年第3期626-642,共17页
温度是最重要的气象要素,其预报准确率对于天气预报至关重要。本文针对华南区域中尺度数值模式(China Meteorological Administration Guangdong,CMA-GD)2 m气温逐时预报产品,使用线性不分级回归法对地形偏差导致的气温预报误差进行订正... 温度是最重要的气象要素,其预报准确率对于天气预报至关重要。本文针对华南区域中尺度数值模式(China Meteorological Administration Guangdong,CMA-GD)2 m气温逐时预报产品,使用线性不分级回归法对地形偏差导致的气温预报误差进行订正,并使用一维卡尔曼滤波法和双权重滑动平均法对结果再订正。结果表明,模式地形高度偏差与温度误差均值呈线性负相关关系,准确率逐时效分布呈日变化特征,不分级回归法订正后,白天的订正效果优于夜间。使用最优周期的数理订正方法(卡尔曼法周期为15 d,平均值法周期为20 d)进行再订正,平均值法的订正效果优于卡尔曼法,对比日内时段,白天订正效果优于夜间。夏、秋季的订正效果优于冬季、春季,前者平均值法优于卡尔曼法,后者两种方法差异不大,春季部分时段呈负订正效果。不分级回归法订正后有8个站点为负订正,数理方法再订正后无负订正站点,对北部区域的订正效果总体优于南部。逐时效MAE和ACC订正幅度占比呈二项式正相关关系,不分级回归法的斜率最小,订正效果有限,平均值法相关性最好,斜率最高。对鄱阳湖平原中部和浙闽丘陵南部区域进行误差评估,前者误差峰值小于后者,峰值处订正幅度也小于后者,订正后MAE分别降低25.1%、19.8%,2022年11月至2023年1月冷空气入侵频繁,鄱阳湖平原中部MAE降低13.5%。模式对高海拔山区的预报显著偏高,8-10月气温预报误差振荡幅度最小,春、冬季误差振荡幅度最大,订正后预报误差围绕0轴振荡,系统性正误差得到明显改善。以增温(2022年5月1-6日)和强降温(2022年11月28日至12月3日)过程为例,订正后MAE分别降低18.2%、16.0%,表明方法对转折性天气取得了稳定的订正效果。该复合订正方法稳定性好,预报订正能力较强,易于业务推广。 展开更多
关键词 CMA-GD 逐时 气温预报 回归 一维卡尔曼 滑动平均 误差订正
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考虑光伏随机性的交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域模型 被引量：2
14
作者 卫志农 马智刚 +2 位作者 陈胜 郑玉平 吴通华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2208-2219,I0010,共13页
为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用... 为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用功率与节点电压幅值比值为状态变量,在已有交流线性化潮流模型的基础上推导一种交直流混合配电网线性化潮流模型;然后,提出交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域的概念和模型,结合列与约束生成算法和径向迭代搜索算法生成可观测的鲁棒机会约束安全域空间。最后,算例分析验证了所提模型能够在鲁棒机会约束安全域上准确、直观的反映光伏出力的随机性,进而为交直流混合配电网的准确安全评估提供支撑。 展开更多
关键词 交直流混合配电网 鲁棒机会约束安全域 光伏预测误差 核密度估计 线性化潮流
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平原圩区复合下垫面水文水动力耦合模型 被引量：4
15
作者 李彬权 陈丞 +2 位作者 肖洋 余煌浩 许栋 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期805-816,共12页
平原圩区地势低洼,下垫面类型多样,产汇流过程较为复杂,水文过程模拟和预报十分困难。为解决平原圩区洪水预报难题,建立考虑水田、旱地、林地、城市区与水域等多种下垫面类型的产汇流模型,利用MIKE 11 HD水动力模型模拟河道汇流过程,提... 平原圩区地势低洼,下垫面类型多样,产汇流过程较为复杂,水文过程模拟和预报十分困难。为解决平原圩区洪水预报难题,建立考虑水田、旱地、林地、城市区与水域等多种下垫面类型的产汇流模型,利用MIKE 11 HD水动力模型模拟河道汇流过程,提出面向平原圩区复合下垫面条件的水文水动力耦合模型;并采用BP神经网络进行河道水位预报误差校正,以提高模型精度。选择广州市南沙蕉门河排涝片为研究区,检验耦合模型的水位预报精度,并以2023年“9·7深圳特大暴雨”为移置场景输入,模拟不同排涝措施对河道水位的影响。结果表明:模型能够较好地模拟研究区场次洪水的河道水位过程,率定期和验证期的平均Nash效率系数分别为0.86和0.91,10场洪水中有8场的最高水位模拟误差小于0.05 m;采用BP神经网络校正后所有场次洪水的Nash效率系数均大于0.9,满足洪水预报的精度要求。研究区面临“9·7深圳特大暴雨”场景时存在内涝风险,需提升圩内蓄洪排涝能力。 展开更多
关键词 洪水预报 误差校正 MIKE 11 HD模型 平原圩区 BP神经网络 防洪排涝
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CMA全球混合四维变分同化系统的方法研究 被引量：1
16
作者 王凡 龚建东 +1 位作者 王瑞春 陈耀登 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期709-720,共12页
随流型演变的变量间背景误差协方差特征非常重要,而变分系统中传统气候背景误差很难描述这些信息。虽然四维变分同化(4DVar)能通过切线性和伴随模式隐式演变初始背景误差协方差,但其存在开发维护复杂、计算成本昂贵等问题,而且在高精度... 随流型演变的变量间背景误差协方差特征非常重要,而变分系统中传统气候背景误差很难描述这些信息。虽然四维变分同化(4DVar)能通过切线性和伴随模式隐式演变初始背景误差协方差,但其存在开发维护复杂、计算成本昂贵等问题,而且在高精度可扩展全球大气模式中尤为突出。为规避切线性和伴随模式,将四维集合预报误差引入CMA全球资料同化系统,发展了H-4DEnVar同化方案,开展批量循环同化及其预报试验和台风预报试验,并与4DVar方案对比。批量预报试验表明,四维集合预报误差的引入改善了分析场,显著提高了同化系统的全球预报能力;台风预报试验表明,H-4DEnVar中随流型演变的背景误差是台风路径预报误差减小的主要原因;与4DVar对比发现,考虑集合预报误差IO成本情况下,H-4DEnVar以4DVar 26%计算成本表现出基本相当的预报能力。H-4DEnVar同化方案在规避切线性和伴随模式的同时表现出了良好的同化预报效果,为在不使用切线性和伴随模式情况下实现四维同化提供了参考。 展开更多
关键词 切线性和伴随模式 背景误差协方差 4DVAR 集合预报误差 H-4DEnVar
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基于误差幅空特性分析的空间负荷预测误差评价方法 被引量：6
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作者 肖白 李学思 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期880-893,I0003,共15页
对空间负荷预测误差进行有效评价是客观认识预测结果,指导预测结果合理应用的前提。然而,现有空间负荷预测误差评价的研究存在对误差的空间分布不考虑或考虑不充分导致评价不准确的问题。为此,提出一种基于误差幅空特性分析的空间负荷... 对空间负荷预测误差进行有效评价是客观认识预测结果,指导预测结果合理应用的前提。然而,现有空间负荷预测误差评价的研究存在对误差的空间分布不考虑或考虑不充分导致评价不准确的问题。为此,提出一种基于误差幅空特性分析的空间负荷预测误差评价方法。首先,从空间负荷预测误差幅值大小和空间分布对电网规划影响的角度出发,对误差的幅空特性进行详细分析;其次,利用运输问题的数学模型来表征正负误差的幅空抵消特性,使用各空间邻近度–幅值误差值曲线与x轴围成面积之和来表征剩余未抵消误差的幅空叠加特性;然后,分别通过伏格尔法和各梯形面积累加公式来计算正负误差的幅空抵消影响值和剩余未抵消误差的幅空叠加影响值,并在此基础上构建空间负荷预测误差评价指标;最后,基于误差对电网规划的实际影响给出对误差评价指标性能的检验方法。算例分析表明,与传统方法相比,该文所提误差评价方法从幅值和空间两个维度实现了对空间负荷预测误差更为全面的评估,与误差对电网规划影响的实际情况贴近度更高。 展开更多
关键词 空间负荷预测 误差评价 幅空特性 伏格尔法 空间临近度 电网规划
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基于Vine Copula的梯级水库短期发电调度风险估计 被引量：6
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作者 李继清 谢宇韬 孙凤玲 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期17-26,47,共11页
基于能准确描述高维变量相关关系的Vine Copula,考虑短期径流预报误差的空间相关性,构建了梯级水库短期发电调度风险估计模型,并将模型应用于长江上游溪洛渡、向家坝和三峡水库,分析了径流预报误差带来的单一水库、梯级水库短期发电调... 基于能准确描述高维变量相关关系的Vine Copula,考虑短期径流预报误差的空间相关性,构建了梯级水库短期发电调度风险估计模型,并将模型应用于长江上游溪洛渡、向家坝和三峡水库,分析了径流预报误差带来的单一水库、梯级水库短期发电调度风险。结果表明:基于C-vine Copula构建的联合分布能较好地描述屏山站、朱沱站、寸滩站和武隆站的日径流预报误差特性;随着水库可调节安全区间范围增大,单一水库发电量不足风险率、弃水风险率均越来越小,梯级水库发电量不足、弃水联合风险率和同现风险率越来越小,即水库调节库容越大,其承担的风险也就越小。 展开更多
关键词 发电调度风险 Vine Copula 梯级水库 短期径流预报误差 溪洛渡水库 向家坝水库 三峡水库
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计及误差信息的自适应超短期风速预测模型 被引量：3
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作者 张金良 刘子毅 孙安黎 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期18-28,共11页
为提升超短期风速预测精度,提出一种计及误差信息的自适应混合预测模型。应用自适应噪声的完备集合经验模态分解模型与鲸鱼优化的变分模态分解模型分别对风速样本数据与预测误差进行分解,同时计算各子序列的模糊熵以判断序列复杂程度。... 为提升超短期风速预测精度,提出一种计及误差信息的自适应混合预测模型。应用自适应噪声的完备集合经验模态分解模型与鲸鱼优化的变分模态分解模型分别对风速样本数据与预测误差进行分解,同时计算各子序列的模糊熵以判断序列复杂程度。在此基础上,应用鲸鱼优化的长短期网络预测复杂程度较高的序列,差分自回归移动平均模型预测复杂程度较低的序列。最后,将初始风速预测结果和风速误差预测值相加得到基于误差修正的超短期风速预测值。结果表明,修正预测误差与考虑分解策略可有效提升点预测的性能,与基准模型相比,所提模型在多场景下均具备优良的预测精度。 展开更多
关键词 风电 风速 预测 误差修正 变分模态分解 长短期记忆网络 鲸鱼优化
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基于自组织竞争神经网络虚拟测风的分散式风电场超短期功率预测
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作者 张小贝 李润 +2 位作者 王振福 徐峰 宋美洋 《电测与仪表》 北大核心 2025年第9期142-148,共7页
为充分降低分散式风电场超短期预测功率的误差,提出基于自组织竞争神经网络虚拟测风的分散式风电场超短期功率预测模型。从软硬件和数据流分析了分散式风电场功率预测系统架构,为模型建立提供基础。采用自组织竞争神经网络理论建立大型... 为充分降低分散式风电场超短期预测功率的误差,提出基于自组织竞争神经网络虚拟测风的分散式风电场超短期功率预测模型。从软硬件和数据流分析了分散式风电场功率预测系统架构,为模型建立提供基础。采用自组织竞争神经网络理论建立大型风电场的虚拟测风模型,以虚拟测风点测量数据,气温,天气类型,风向,湿度在内的预测特征集为输入数据,以超短期范围风机风速为输出数据构建网络,从而实现了基于若干个虚拟测风塔测量数据得到分散式风电场中不同风机的风速环境。进一步针对各个风机的参数数据进行广义误差分布最优化算法进行拟合,进而基于虚拟测风结果计算各个风机的超短期预测出力,通过某地区分散式风电场的超短期风电功率预测算例验证了所建立模型的有效性。 展开更多
关键词 风电功率 超短期预测 虚拟测风技术 自组织竞争神经网络 广义误差分布
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