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配电网负荷预测中信号分解和预测模型组合的双层优化策略
被引量：
1
1
作者
张扬
《智慧电力》
北大核心
2024年第9期104-111,共8页
负荷时间序列的波动性和非线性特征的加剧对负荷预测方法提出了更高的要求,而常规组合预测方法针对海量负荷数据存在应用局限性问题。为此,提出了配电网负荷预测中时序分解方法和预测模型组合的双层优化策略。首先针对某一负荷预测数据...
负荷时间序列的波动性和非线性特征的加剧对负荷预测方法提出了更高的要求,而常规组合预测方法针对海量负荷数据存在应用局限性问题。为此,提出了配电网负荷预测中时序分解方法和预测模型组合的双层优化策略。首先针对某一负荷预测数据,在时序信号分解层配置权重,以负荷均方根误差最小寻优各分解方法的权重系数,进而获得各时序信号分解方法的最优组合;在此基础上,在预测模型层进行组合方案寻优,通过配置权重系数以获得各预测模型的最优组合,进一步提升负荷预测的精度。仿真结果表明,所提策略可根据预测对象的特征优化组合各信号分解方法和预测模型,降低了配电网负荷序列的非平稳性对预测精度的影响。
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关键词
配电网
预测模型
时序信号分解
双层优化
组合预测
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职称材料
利用作物生长模型和时序信号甄别水稻镉胁迫
被引量：
2
2
作者
孔丽
刘美玲
+1 位作者
刘湘南
邹信裕
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期249-256,共8页
在自然农田生态系统中,农作物的生长通常受到各类环境胁迫(如重金属胁迫、病虫害、水分、营养)的影响,如何区分重金属胁迫与其他胁迫有待进一步研究。该研究选取了湖南省株洲为试验区,收集2017—2019年的Sentinel-2卫星影像数据,结合野...
在自然农田生态系统中,农作物的生长通常受到各类环境胁迫(如重金属胁迫、病虫害、水分、营养)的影响,如何区分重金属胁迫与其他胁迫有待进一步研究。该研究选取了湖南省株洲为试验区,收集2017—2019年的Sentinel-2卫星影像数据,结合野外实测数据,开展水稻重金属镉(Cd)胁迫识别研究。首先,利用作物生长模型World Food Studies(WOFOST)同化时序遥感数据获取每年的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)时间序列曲线;然后运用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法对LAI时间序列进行多尺度分解,得到不同的时序信号分量(Intrinsic Mode Function,IMF);最后使用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)方法计算受胁迫水稻分解后的时间序列与健康水稻分解后的时间序列之间的DTW距离,即归一化胁迫指数。结果表明:归一化胁迫指数是水稻重金属胁迫敏感的参数,与土壤重金属含量的相关系数为0.851,水稻受到的胁迫程度越高,归一化胁迫指数值越大,反之越低;在试验区中,水稻重度重金属胁迫的分布面积比例相对较低,且主要集中在西部、东北部以及偏东南地区。融合集合经验模态分解和动态时间规整方法能有效地甄别并定量分析水稻重金属胁迫状况,从而为作物重金属污染胁迫监测提供重要参考。
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关键词
遥感
模型
重金属
镉胁迫
时序信号分解
WOFOST
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职称材料
题名
配电网负荷预测中信号分解和预测模型组合的双层优化策略
被引量：
1
1
作者
张扬
机构
中铁第四勘察设计院集团有限公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第9期104-111,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB2600400)。
文摘
负荷时间序列的波动性和非线性特征的加剧对负荷预测方法提出了更高的要求,而常规组合预测方法针对海量负荷数据存在应用局限性问题。为此,提出了配电网负荷预测中时序分解方法和预测模型组合的双层优化策略。首先针对某一负荷预测数据,在时序信号分解层配置权重,以负荷均方根误差最小寻优各分解方法的权重系数,进而获得各时序信号分解方法的最优组合;在此基础上,在预测模型层进行组合方案寻优,通过配置权重系数以获得各预测模型的最优组合,进一步提升负荷预测的精度。仿真结果表明,所提策略可根据预测对象的特征优化组合各信号分解方法和预测模型,降低了配电网负荷序列的非平稳性对预测精度的影响。
关键词
配电网
预测模型
时序信号分解
双层优化
组合预测
Keywords
distribution network
prediction model
time series signal decomposition
two-layer optimization
combined forecasting
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
利用作物生长模型和时序信号甄别水稻镉胁迫
被引量：
2
2
作者
孔丽
刘美玲
刘湘南
邹信裕
机构
中国地质大学(北京)信息工程学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期249-256,共8页
基金
国家自然科学基金项目(42071391,41601473)
中央高校基本科研业务费优秀教师基金项目(2-9-2018-080)。
文摘
在自然农田生态系统中,农作物的生长通常受到各类环境胁迫(如重金属胁迫、病虫害、水分、营养)的影响,如何区分重金属胁迫与其他胁迫有待进一步研究。该研究选取了湖南省株洲为试验区,收集2017—2019年的Sentinel-2卫星影像数据,结合野外实测数据,开展水稻重金属镉(Cd)胁迫识别研究。首先,利用作物生长模型World Food Studies(WOFOST)同化时序遥感数据获取每年的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)时间序列曲线;然后运用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法对LAI时间序列进行多尺度分解,得到不同的时序信号分量(Intrinsic Mode Function,IMF);最后使用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)方法计算受胁迫水稻分解后的时间序列与健康水稻分解后的时间序列之间的DTW距离,即归一化胁迫指数。结果表明:归一化胁迫指数是水稻重金属胁迫敏感的参数,与土壤重金属含量的相关系数为0.851,水稻受到的胁迫程度越高,归一化胁迫指数值越大,反之越低;在试验区中,水稻重度重金属胁迫的分布面积比例相对较低,且主要集中在西部、东北部以及偏东南地区。融合集合经验模态分解和动态时间规整方法能有效地甄别并定量分析水稻重金属胁迫状况,从而为作物重金属污染胁迫监测提供重要参考。
关键词
遥感
模型
重金属
镉胁迫
时序信号分解
WOFOST
Keywords
remote sensing
models
heavy metals
Cd stress
time series signal decomposition
WOFOST
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
配电网负荷预测中信号分解和预测模型组合的双层优化策略
张扬
《智慧电力》
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用作物生长模型和时序信号甄别水稻镉胁迫
孔丽
刘美玲
刘湘南
邹信裕
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
已选择
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