介绍了“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2025年度的主要成果。1)发展了群发性极端温度事件的检测识别方法并构建了数据集,揭示了群发性极端温度事件、暖季极端高温-降水复合事件的...介绍了“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2025年度的主要成果。1)发展了群发性极端温度事件的检测识别方法并构建了数据集,揭示了群发性极端温度事件、暖季极端高温-降水复合事件的变化特征及北美-东亚冬季极端低温的空间复合特征,并开展了极端温度变化的归因研究。2)阐明了东亚冬季气温反相事件、2022年夏季长江流域极端高温等典型极端事件的环流特征及动力学机理。3)提出了MJO(Madden-Julian Oscillation)遥相关的动力学新机制,发现夏季MJO在印度洋停留时间3倍增长并加剧了极端气候事件风险;揭示了印度洋快速增暖、春季重新发展增强的La Ni a对中国极端气候的影响,探讨了不同海盆海温异常对夏季高温干旱复合事件的影响,发现华北秋季群发性极端降水增强与关键区北极海冰减少存在密切联系。4)探讨了陆面蒸散发与干旱变化机理、高温干旱复合极端事件的形成机理、积雪与土壤湿度的气候反馈效应以及陆气耦合对极端气候和大尺度环流的影响。5)建立了干旱、极端高温、暴雨-热浪复合极端事件、极端低温次季节-年际预测的物理统计预测模型,发展了极端温度次季节反转的预测方法,在一定程度上改善了中国极端天气气候事件的预测水平。展开更多
极端天气事件的发生会导致电力负荷产生突增或突降,对电网的稳定性和供电能力带来挑战。然而,现有的超短期负荷预测方法对极端天气下非线性和动态变化的负荷特征预测能力有限。为应对极端天气下负荷突变性强及波动剧烈导致的预测精度降...极端天气事件的发生会导致电力负荷产生突增或突降,对电网的稳定性和供电能力带来挑战。然而,现有的超短期负荷预测方法对极端天气下非线性和动态变化的负荷特征预测能力有限。为应对极端天气下负荷突变性强及波动剧烈导致的预测精度降低的问题,提出了一种考虑极端天气的二次重构分解去噪和双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的超短期电力负荷预测方法。首先,利用最大信息系数选取出能够最大程度反映对负荷影响的气候特征。然后,通过二次重构分解去噪方法提取到负荷多个频段的特征,降低数据复杂性,为BiLSTM模型提供更干净和信息量更清晰的输入序列,从而改善模型的训练效果和预测能力。最后基于比利时、福建省某区域以及得土安市的历史数据集进行算例分析,不同算例中平均绝对百分比误差分别下降到1.024%、0.875%、1.270%和1.009%,实验结果验证了所提方法在极端天气发生时的电力负荷超短期预测方面具有较好的预测性能和广阔的应用前景。展开更多
在“双碳”政策的推动下,海上风电等新能源形式得到了蓬勃发展。海上风电制氢技术作为一种创新解决方案,为海上综合能源系统(integrated energy system,IES)实现低碳、高效运行开辟新途径。针对海上风电弃风高、系统经济性差和受海上极...在“双碳”政策的推动下,海上风电等新能源形式得到了蓬勃发展。海上风电制氢技术作为一种创新解决方案,为海上综合能源系统(integrated energy system,IES)实现低碳、高效运行开辟新途径。针对海上风电弃风高、系统经济性差和受海上极端天气影响等问题,该文提出了一种计及海上风电制氢的综合能源系统优化运行模型。首先,通过研究海上风电与氢能技术运行机理,综合考虑系统并网情况、电解槽位置以及热负荷等因素,提出了4种海上风电制氢运行模式;其次,以最大化系统年均净收益为目标函数,对4种模式进行分析对比;最后,分析极端天气对海上风电制氢综合能源系统在运行方面的影响。结果表明,尽管极端天气带来了一定的挑战,但系统仍能保持稳定运行,证明了其良好的适应性。算例结果验证了该模型在解决海上风电弃风问题方面的有效性,不仅提高了系统运行效率,还验证了模型在不同运行模式下的稳定性和可靠性。该文所提方法有望为未来海上风电与氢能融合发展的综合能源系统规划与设计提供理论参考。展开更多
文摘介绍了“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”2025年度的主要成果。1)发展了群发性极端温度事件的检测识别方法并构建了数据集,揭示了群发性极端温度事件、暖季极端高温-降水复合事件的变化特征及北美-东亚冬季极端低温的空间复合特征,并开展了极端温度变化的归因研究。2)阐明了东亚冬季气温反相事件、2022年夏季长江流域极端高温等典型极端事件的环流特征及动力学机理。3)提出了MJO(Madden-Julian Oscillation)遥相关的动力学新机制,发现夏季MJO在印度洋停留时间3倍增长并加剧了极端气候事件风险;揭示了印度洋快速增暖、春季重新发展增强的La Ni a对中国极端气候的影响,探讨了不同海盆海温异常对夏季高温干旱复合事件的影响,发现华北秋季群发性极端降水增强与关键区北极海冰减少存在密切联系。4)探讨了陆面蒸散发与干旱变化机理、高温干旱复合极端事件的形成机理、积雪与土壤湿度的气候反馈效应以及陆气耦合对极端气候和大尺度环流的影响。5)建立了干旱、极端高温、暴雨-热浪复合极端事件、极端低温次季节-年际预测的物理统计预测模型,发展了极端温度次季节反转的预测方法,在一定程度上改善了中国极端天气气候事件的预测水平。
文摘极端天气事件的发生会导致电力负荷产生突增或突降,对电网的稳定性和供电能力带来挑战。然而,现有的超短期负荷预测方法对极端天气下非线性和动态变化的负荷特征预测能力有限。为应对极端天气下负荷突变性强及波动剧烈导致的预测精度降低的问题,提出了一种考虑极端天气的二次重构分解去噪和双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的超短期电力负荷预测方法。首先,利用最大信息系数选取出能够最大程度反映对负荷影响的气候特征。然后,通过二次重构分解去噪方法提取到负荷多个频段的特征,降低数据复杂性,为BiLSTM模型提供更干净和信息量更清晰的输入序列,从而改善模型的训练效果和预测能力。最后基于比利时、福建省某区域以及得土安市的历史数据集进行算例分析,不同算例中平均绝对百分比误差分别下降到1.024%、0.875%、1.270%和1.009%,实验结果验证了所提方法在极端天气发生时的电力负荷超短期预测方面具有较好的预测性能和广阔的应用前景。
文摘在“双碳”政策的推动下,海上风电等新能源形式得到了蓬勃发展。海上风电制氢技术作为一种创新解决方案,为海上综合能源系统(integrated energy system,IES)实现低碳、高效运行开辟新途径。针对海上风电弃风高、系统经济性差和受海上极端天气影响等问题,该文提出了一种计及海上风电制氢的综合能源系统优化运行模型。首先,通过研究海上风电与氢能技术运行机理,综合考虑系统并网情况、电解槽位置以及热负荷等因素,提出了4种海上风电制氢运行模式;其次,以最大化系统年均净收益为目标函数,对4种模式进行分析对比;最后,分析极端天气对海上风电制氢综合能源系统在运行方面的影响。结果表明,尽管极端天气带来了一定的挑战,但系统仍能保持稳定运行,证明了其良好的适应性。算例结果验证了该模型在解决海上风电弃风问题方面的有效性,不仅提高了系统运行效率,还验证了模型在不同运行模式下的稳定性和可靠性。该文所提方法有望为未来海上风电与氢能融合发展的综合能源系统规划与设计提供理论参考。
