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1.
良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果. 相似文献
2.
斜拉桥的自动化、智能化检测是今后的发展趋势,目前已研发的拉索检测机器人都存在质量较大的问题,很难得到工程实际应用.针对课题组前期研制的第一代爬升装置样机质量大、爬升速度较慢等问题,对其进行了受力分析与静应力分析,得出了优化的可能性.提出了零件板厚为优化参数,强度变化率为约束条件的尺寸优化模型,利用差分进化算法求取最优解,得到了机架的最优板厚,同时通过拓扑优化得到各零件最佳结构,以及通过受力分析对螺栓的尺寸与数量进行了优化.优化结果表明爬升装置减重3.9kg,减重比例达到了40%,同时机架的变形量大幅减小,强度满足要求.对优化后的爬升装置进行了动力学仿真分析,结果表明最大爬升角度达到了75度,爬升速度提升了2-4倍,其动力性得到极大的改善. 相似文献
3.
为提高洪水过程预报的准确性,将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中,构建了GR4J-LSTM混合模型,并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012~2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集,并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品,驱动GR4J-LSTM混合模型,预报陆水水库3~12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明:GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力,但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优,既可以学习GR4J模型的产汇流过程,又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。 相似文献
4.
为改进模型对高寒地区融雪径流模拟不足的缺陷,将融雪模块耦合到传统 abcd 模型。利用 1980—2018 年
逐月实测的径流数据和通过 AnuSpline 方法插值的格网气象要素,驱动改进后的abcd 模型,分析三江源生态保护
措施实施前后(1980—1999 年和 2000—2018 年)黄河源区径流的动态变化,并量化关键气象因素与人类活动对
径流变化的影响程度,即相对贡献。结果表明:耦合融雪模块的 abcd-snow 模型完善了高寒地区水文过程的模拟,
提高对径流的模拟性能,在黄河源区表现出较好的适用性;整个研究时段黄河源区的实测径流呈不显著减少趋势
(?0.80?mm/a,p>0.05),但 2000 年前径流则呈现显著下降趋势(?4.12?mm/a,p<0.05),2000 年后径流则呈显著增加
趋势(3.16?mm/a,p<0.05);?归因分析表明气候变化是源区径流变化的主导因素。2000 年前,气候变化对径流减少
的相对贡献率为 62.8%,人类活动对径流的贡献为 37.2%;2000 年后,气候变化对径流增加的贡献率达到 120.0?%,
人类活动对径流的贡献为?20.0%。其中:降水的变化是决定径流变化主导因素;其他气候因素的相对贡献较小;
以人类活动为主的生态恢复可显著降低河川径流。本研究有助于理解气候变化和下垫面变化对黄河源区水资源
变化的系统驱动机理,并为流域水资源合理配置提供科学参考依据。 相似文献
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