为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。...为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。引入自适应鲁棒损失函数(adaptive robust loss function,ARLF)改进LightGBM模型损失函数,降低航班数据中存在离群值的影响;通过改进的麻雀搜索算法对改进后的LightGBM模型进行参数寻优,形成混合LightGBM模型。采用全国2019年全年航班数据进行验证,实验结果验证了方法的可行性。展开更多
热电联产(combined heat and power,CHP)机组作为区域综合能源系统中的核心耦合单元,是实现其高效运行的关键。然而CHP机组固有的热电耦合特性对其灵活调节能力和运行性能的提升存在一定限制,且其“以电定热”和“以热定电”的调度策略...热电联产(combined heat and power,CHP)机组作为区域综合能源系统中的核心耦合单元,是实现其高效运行的关键。然而CHP机组固有的热电耦合特性对其灵活调节能力和运行性能的提升存在一定限制,且其“以电定热”和“以热定电”的调度策略缺乏前瞻性考虑多元负荷和可再生能源的波动特征。集成储能系统可有效实现热电解耦,然而储能的充放电能力受其能量状态的影响。基于此,该文采用长短记忆神经网络对区域综合能源系统中多元负荷及可再生能源进行预测,以考虑多元负荷及可再生能源的时序波动,提出耦合源-荷多元预测与电热混合储能的主动调度策略。构建计及碳排放惩罚、可再生能源弃电惩罚及运行成本的优化调度模型。以某区域综合能源系统为例,对比分析“以电定热”、“以热定电”和“主动调度”策略。结果显示,长短记忆神经网络的最大预测误差为4.7%。采用电-热混合储能主动调度策略的运行成本比“以电定热”和“以热定电”运行策略分别降低了11.12%和3.67%。此外,主动调度策略可在平滑热电比负荷曲线的同时降低区域综合能源系统购电成本,并且对CHP机组的能效具有促进作用,进一步降低了区域综合能源系统的运行成本。展开更多
基金Supported by National Natural Science Foundation of China （61164013, U1334211, 51174091）, the Key Program of China Ministry of Railway （2011Z002-D）, and Natural Science Foundation of Jiangxi Province （20122BAB201021）
文摘为更精确地预测航班过站时间,将全国机场按照规模差异及不同地理位置所导致的客流量差异和天气差异对航班过站时间造成的不同影响进行分类,基于各类机场航班数据,构建混合轻量级梯度提升机算法(LightGBM)模型对航班过站时间分类预测。引入自适应鲁棒损失函数(adaptive robust loss function,ARLF)改进LightGBM模型损失函数,降低航班数据中存在离群值的影响;通过改进的麻雀搜索算法对改进后的LightGBM模型进行参数寻优,形成混合LightGBM模型。采用全国2019年全年航班数据进行验证,实验结果验证了方法的可行性。
文摘热电联产(combined heat and power,CHP)机组作为区域综合能源系统中的核心耦合单元,是实现其高效运行的关键。然而CHP机组固有的热电耦合特性对其灵活调节能力和运行性能的提升存在一定限制,且其“以电定热”和“以热定电”的调度策略缺乏前瞻性考虑多元负荷和可再生能源的波动特征。集成储能系统可有效实现热电解耦,然而储能的充放电能力受其能量状态的影响。基于此,该文采用长短记忆神经网络对区域综合能源系统中多元负荷及可再生能源进行预测,以考虑多元负荷及可再生能源的时序波动,提出耦合源-荷多元预测与电热混合储能的主动调度策略。构建计及碳排放惩罚、可再生能源弃电惩罚及运行成本的优化调度模型。以某区域综合能源系统为例,对比分析“以电定热”、“以热定电”和“主动调度”策略。结果显示,长短记忆神经网络的最大预测误差为4.7%。采用电-热混合储能主动调度策略的运行成本比“以电定热”和“以热定电”运行策略分别降低了11.12%和3.67%。此外,主动调度策略可在平滑热电比负荷曲线的同时降低区域综合能源系统购电成本,并且对CHP机组的能效具有促进作用,进一步降低了区域综合能源系统的运行成本。
