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耦合深度学习的水丰水库入库径流中长期预测方法研究
被引量：
2
1
作者
崔杰连
常亮
+3 位作者
赵敏
孟宪明
孙皓晨
董前进
《中国农村水利水电》
北大核心
2024年第8期73-80,共8页
少资料地区径流中长期预测关系发电厂中长期发电量的多寡,也对电厂短期经济运行有较强的指导作用。鸭绿江流域是东北地区重要的清洁能源基地,由于朝鲜控制了鸭绿江流域超过一半的面积,但其径流数据难以与中方共享,给鸭绿江流域径流中长...
少资料地区径流中长期预测关系发电厂中长期发电量的多寡,也对电厂短期经济运行有较强的指导作用。鸭绿江流域是东北地区重要的清洁能源基地,由于朝鲜控制了鸭绿江流域超过一半的面积,但其径流数据难以与中方共享,给鸭绿江流域径流中长期预测带来一定的阻碍。以鸭绿江流域水丰水库入库径流为研究对象,分别采用相空间重构模型(局域法、全局法)、LSTM模型、小波分析-LSTM模型、耦合相空间重构(局域法、全局法)和小波分析模型共6个模型方法对水丰水库旬、月及年尺度入库径流进行中长期径流预报工作,以平均绝对误差、平均绝对百分比误差与合格率对上述6个模型的预测结果进行精度评比。结果表明,年径流预报采用耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型;月尺度径流预报中,1月预见期1-5月采用耦合相空间重构(局域法)和小波分析模型以及小波分析-LSTM模型效果较好,而6-12月耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型具有明显优势;1年预见期中,小波分析-LSTM模型效果较好。旬尺度径流预测,1旬预见期采用小波分析-LSTM模型效果较好,3旬预见期采用小波分析-LSTM模型或耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型,1年预见期中耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型有明显优势。研究将为水丰水库及下游发电厂制定中长期调度计划提供支持。
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关键词
中长期径流预报
相空间重构
小波分析
小波分析-LSTM模型
鸭绿江流域
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职称材料
城市水体斑块对热岛效应的缓解能力——以沈阳市为例
2
作者
尹利娜
汪小义
+3 位作者
林茂森
夏晓芸
邵新卓
杨晓蕾
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期228-238,共11页
水体对环境具有调节作用,在城市生态系统中,水体通过冷却周围地表从而有效缓解热岛效应。采用Landsat影像分析了2000—2020年沈阳市辖区的城市热岛效应的演变情况,利用常规的水体斑块构建缓冲区并进行分析,通过冷却范围、冷却幅度和冷...
水体对环境具有调节作用,在城市生态系统中,水体通过冷却周围地表从而有效缓解热岛效应。采用Landsat影像分析了2000—2020年沈阳市辖区的城市热岛效应的演变情况,利用常规的水体斑块构建缓冲区并进行分析,通过冷却范围、冷却幅度和冷却梯度3个指标量化水体斑块对城市热岛效应的缓解能力,利用水体斑块的面积、形状指数和周围建成区占比定量分析了影响水体斑块缓解能力的因素。结果表明:(1)2000—2020年沈阳市城市热岛分布由中心城区向郊区扩展,热岛面积增加约40%;(2)水体斑块能有效降低周边建成区地表温度的平均距离为0.27 km,相邻建成区平均降温2.26℃,每距离水体边界1 km的建成区平均地表温度的降幅为8.28℃;(3)水体斑块的面积增加对冷却范围和冷却幅度有着极强的增强作用,水体斑块形状指数的增加也会增强冷却作用,而水体周边建成区占比的增加则会抑制水体斑块的冷却范围与冷却幅度,水体斑块的冷却梯度仅与周边建成区占比之间呈极显著的负相关,而与水体斑块的面积、形状指数无明显关联。
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关键词
水体斑块
热岛效应
缓解能力
冷却作用
城市地表温度
环境遥感
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职称材料
基于IKLIEP−四分位模型的风电场异常数据识别算法
被引量：
16
3
作者
杨茂
张书天
+2 位作者
王天硕
杨硕
赵辉
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期2952-2960,共9页
风电场功率数据中包含大量异常数据,难以反映风电场真实的风能情况,会影响风电功率预测的精度,从而影响电网决策。针对该问题,通过分析风电场异常数据特征,将其分为堆积型和分散型,并基于时间序列变点检测理论,将密度比是否为恒值作为...
风电场功率数据中包含大量异常数据,难以反映风电场真实的风能情况,会影响风电功率预测的精度,从而影响电网决策。针对该问题,通过分析风电场异常数据特征,将其分为堆积型和分散型,并基于时间序列变点检测理论,将密度比是否为恒值作为剔除堆积型异常数据的判断准则,采用改进Kullback Leibler重要性估计程序(improved Kullback Leibler importance estimation program,IKLIEP)剔除堆积型异常数据;再采用四分位法剔除分散型异常数据。最后将所提方法应用于国内蒙西某130.5 MW的风电场,实验结果表明所提方法能够更有效地识别并剔除异常数据,平均识别率提高了6.19%,误识别率降低了2.92%,验证了所提方法的有效性。
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关键词
改进Kullback
Leibler重要性估计程序
时间序列变点检测
密度比
四分位
风电场
异常数据
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职称材料
题名
耦合深度学习的水丰水库入库径流中长期预测方法研究
被引量：
2
1
作者
崔杰连
常亮
赵敏
孟宪明
孙皓晨
董前进
机构
国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
武汉大学水资
源
工程与调度全国重点实验室
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2024年第8期73-80,共8页
基金
国家自然科学基金项目(52279024,51979198)
国家电网有限公司科技项目(SGDBLYTPJWJS2310094)。
文摘
少资料地区径流中长期预测关系发电厂中长期发电量的多寡,也对电厂短期经济运行有较强的指导作用。鸭绿江流域是东北地区重要的清洁能源基地,由于朝鲜控制了鸭绿江流域超过一半的面积,但其径流数据难以与中方共享,给鸭绿江流域径流中长期预测带来一定的阻碍。以鸭绿江流域水丰水库入库径流为研究对象,分别采用相空间重构模型(局域法、全局法)、LSTM模型、小波分析-LSTM模型、耦合相空间重构(局域法、全局法)和小波分析模型共6个模型方法对水丰水库旬、月及年尺度入库径流进行中长期径流预报工作,以平均绝对误差、平均绝对百分比误差与合格率对上述6个模型的预测结果进行精度评比。结果表明,年径流预报采用耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型;月尺度径流预报中,1月预见期1-5月采用耦合相空间重构(局域法)和小波分析模型以及小波分析-LSTM模型效果较好,而6-12月耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型具有明显优势;1年预见期中,小波分析-LSTM模型效果较好。旬尺度径流预测,1旬预见期采用小波分析-LSTM模型效果较好,3旬预见期采用小波分析-LSTM模型或耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型,1年预见期中耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型有明显优势。研究将为水丰水库及下游发电厂制定中长期调度计划提供支持。
关键词
中长期径流预报
相空间重构
小波分析
小波分析-LSTM模型
鸭绿江流域
Keywords
medium and long term runoff forecast
phase space reconstruction
wavelet analysis
wavelet analysis-LSTM model
Yalu River Basin
分类号
P338.2 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
城市水体斑块对热岛效应的缓解能力——以沈阳市为例
2
作者
尹利娜
汪小义
林茂森
夏晓芸
邵新卓
杨晓蕾
机构
河南省自然资
源
监测和国土整治院
中原地区国土整治与生态修复河南科研工作站
沈阳农业大学水利学院
国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
丹东市防汛抗旱保障中心
大连理工大学城市学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期228-238,共11页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(41807172)。
文摘
水体对环境具有调节作用,在城市生态系统中,水体通过冷却周围地表从而有效缓解热岛效应。采用Landsat影像分析了2000—2020年沈阳市辖区的城市热岛效应的演变情况,利用常规的水体斑块构建缓冲区并进行分析,通过冷却范围、冷却幅度和冷却梯度3个指标量化水体斑块对城市热岛效应的缓解能力,利用水体斑块的面积、形状指数和周围建成区占比定量分析了影响水体斑块缓解能力的因素。结果表明:(1)2000—2020年沈阳市城市热岛分布由中心城区向郊区扩展,热岛面积增加约40%;(2)水体斑块能有效降低周边建成区地表温度的平均距离为0.27 km,相邻建成区平均降温2.26℃,每距离水体边界1 km的建成区平均地表温度的降幅为8.28℃;(3)水体斑块的面积增加对冷却范围和冷却幅度有着极强的增强作用,水体斑块形状指数的增加也会增强冷却作用,而水体周边建成区占比的增加则会抑制水体斑块的冷却范围与冷却幅度,水体斑块的冷却梯度仅与周边建成区占比之间呈极显著的负相关,而与水体斑块的面积、形状指数无明显关联。
关键词
水体斑块
热岛效应
缓解能力
冷却作用
城市地表温度
环境遥感
Keywords
water body patch
heat-island effect
mitigation ability
cooling effect
urban ground temperature
environmental remote sensing
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于IKLIEP−四分位模型的风电场异常数据识别算法
被引量：
16
3
作者
杨茂
张书天
王天硕
杨硕
赵辉
机构
现代电力系统仿真控制与
绿
色电能新技术教育部重点实验室(
东北
电力大学)
国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期2952-2960,共9页
基金
国家重点研发计划(大规模风电/光伏多时间尺度供电能力预测技术)(2022YFB2403000)。
文摘
风电场功率数据中包含大量异常数据,难以反映风电场真实的风能情况,会影响风电功率预测的精度,从而影响电网决策。针对该问题,通过分析风电场异常数据特征,将其分为堆积型和分散型,并基于时间序列变点检测理论,将密度比是否为恒值作为剔除堆积型异常数据的判断准则,采用改进Kullback Leibler重要性估计程序(improved Kullback Leibler importance estimation program,IKLIEP)剔除堆积型异常数据;再采用四分位法剔除分散型异常数据。最后将所提方法应用于国内蒙西某130.5 MW的风电场,实验结果表明所提方法能够更有效地识别并剔除异常数据,平均识别率提高了6.19%,误识别率降低了2.92%,验证了所提方法的有效性。
关键词
改进Kullback
Leibler重要性估计程序
时间序列变点检测
密度比
四分位
风电场
异常数据
Keywords
improved Kullback Leibler importance estimation procedure
time series change point detection
density ratios
quartiles
wind farm
abnormal data
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
耦合深度学习的水丰水库入库径流中长期预测方法研究
崔杰连
常亮
赵敏
孟宪明
孙皓晨
董前进
《中国农村水利水电》
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
城市水体斑块对热岛效应的缓解能力——以沈阳市为例
尹利娜
汪小义
林茂森
夏晓芸
邵新卓
杨晓蕾
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于IKLIEP−四分位模型的风电场异常数据识别算法
杨茂
张书天
王天硕
杨硕
赵辉
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
16
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职称材料
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