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基于网格气象数据的LLE-LSTM小水电发电功率超短期预测
被引量：
3
1
作者
许布哲
李黄强
+4 位作者
舒征宇
姚钦
李世春
胡尧
陈明欣
《水电能源科学》
北大核心
2022年第11期212-216,共5页
考虑小水电区域内降雨量时间分布及空间分布的影响,以网格气象数据为基础,提出LLE-LSTM小水电发电功率超短期预测方法。首先利用相关性分析筛选空间上与小水电发电功率相关的网格区域,而后引入局部线性嵌入算法(LLE)对网格降雨数据进一...
考虑小水电区域内降雨量时间分布及空间分布的影响,以网格气象数据为基础,提出LLE-LSTM小水电发电功率超短期预测方法。首先利用相关性分析筛选空间上与小水电发电功率相关的网格区域,而后引入局部线性嵌入算法(LLE)对网格降雨数据进一步降维;最后将其作为输入代入到长短记忆神经网络(LSTM)训练,构建小水电发电功率的超短期预测模型。利用所提方法对湖北省某地区小水电发电功率数据进行仿真检验,结果表明该方法能够较好表征区域内降雨量空间分布对小水电发电功率的影响,且有效避免了因网格气象数据维度过高导致的过拟合问题,显著提高了小水电发电功率超短期预测精度。
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关键词
小水电
发电功率超短期预测
网格气象数据
降雨量时空分布
局部线性嵌入
长短记忆神经网络
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职称材料
基于四维数据同化技术的千米格距网格化气象数据集:构建及初步应用
被引量：
4
2
作者
李磊
江崟
+4 位作者
张文海
王德立
LIU Yu-bao
PAN Lin-lin
LIU Yue-wei
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期874-883,共10页
利用基于张弛逼近的四维数据同化技术,构建了广东深圳的千米格距网格化气象数据集,由于同化了深圳及周边可获得的高频次观测数据,气象数据集基本准确表现出几种关键气象要素的年际变化和月变化特征。在网格化气象数据集基础上开发了&qu...
利用基于张弛逼近的四维数据同化技术,构建了广东深圳的千米格距网格化气象数据集,由于同化了深圳及周边可获得的高频次观测数据,气象数据集基本准确表现出几种关键气象要素的年际变化和月变化特征。在网格化气象数据集基础上开发了"深圳市细网格气候信息平台",并通过平台推出了若干精细气候数据产品:精细风玫瑰、逐网格风能等。这些数据产品已经在格点气温预报、风能示范项目选址以及详细规划的自然通风评估中发挥了实际作用。这些探索表明,网格化气象数据集的建立,有望为城市的网格化精细管理和建设提供气象科技支撑。
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关键词
四维
数据
同化
张弛逼近
网格
化
气象
数据
城市气候服务
深圳
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职称材料
题名
基于网格气象数据的LLE-LSTM小水电发电功率超短期预测
被引量：
3
1
作者
许布哲
李黄强
舒征宇
姚钦
李世春
胡尧
陈明欣
机构
三峡大学电气与新能源学院
国网宜昌供电公司电网调控中心
出处
《水电能源科学》
北大核心
2022年第11期212-216,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51907104)。
文摘
考虑小水电区域内降雨量时间分布及空间分布的影响,以网格气象数据为基础,提出LLE-LSTM小水电发电功率超短期预测方法。首先利用相关性分析筛选空间上与小水电发电功率相关的网格区域,而后引入局部线性嵌入算法(LLE)对网格降雨数据进一步降维;最后将其作为输入代入到长短记忆神经网络(LSTM)训练,构建小水电发电功率的超短期预测模型。利用所提方法对湖北省某地区小水电发电功率数据进行仿真检验,结果表明该方法能够较好表征区域内降雨量空间分布对小水电发电功率的影响,且有效避免了因网格气象数据维度过高导致的过拟合问题,显著提高了小水电发电功率超短期预测精度。
关键词
小水电
发电功率超短期预测
网格气象数据
降雨量时空分布
局部线性嵌入
长短记忆神经网络
Keywords
small hydropower
ultra-short-term prediction of power generation
grid meteorological data
temporal and spatial distribution of rainfall
locally linear embedding
long short-term memory network
分类号
TV124 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于四维数据同化技术的千米格距网格化气象数据集:构建及初步应用
被引量：
4
2
作者
李磊
江崟
张文海
王德立
LIU Yu-bao
PAN Lin-lin
LIU Yue-wei
机构
深圳市气象局/深圳市国家气候观象台
深圳市强风暴科学研究院
The National Center for Atmospheric Research
出处
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期874-883,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFC0203600)
国家自然科学基金(41575005)
中国气象局华南区域中心项目(GRMC2015M02)共同资助
文摘
利用基于张弛逼近的四维数据同化技术,构建了广东深圳的千米格距网格化气象数据集,由于同化了深圳及周边可获得的高频次观测数据,气象数据集基本准确表现出几种关键气象要素的年际变化和月变化特征。在网格化气象数据集基础上开发了"深圳市细网格气候信息平台",并通过平台推出了若干精细气候数据产品:精细风玫瑰、逐网格风能等。这些数据产品已经在格点气温预报、风能示范项目选址以及详细规划的自然通风评估中发挥了实际作用。这些探索表明,网格化气象数据集的建立,有望为城市的网格化精细管理和建设提供气象科技支撑。
关键词
四维
数据
同化
张弛逼近
网格
化
气象
数据
城市气候服务
深圳
Keywords
four-dimensional data assimilation
nudging
gridded meteorological data
urban climate service
Shenzhen
分类号
P413 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网格气象数据的LLE-LSTM小水电发电功率超短期预测
许布哲
李黄强
舒征宇
姚钦
李世春
胡尧
陈明欣
《水电能源科学》
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于四维数据同化技术的千米格距网格化气象数据集:构建及初步应用
李磊
江崟
张文海
王德立
LIU Yu-bao
PAN Lin-lin
LIU Yue-wei
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2017
4
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