降水分布指数模型精度分析及验证

为评估降水分布指数模型(DPEM)的精度问题,基于圣卡塔利娜岛4场次降雨7个观测站点的实测数据,分别运用距离倒数加权插值模型(IDW)、修正距离倒数插值模型(RIDM)、空间线性插值模型(SLIM),通过交叉验证,比较了四种模型的插值精度。结果表明,对不同验证站进行插值时,各方法呈现不同特征。验证站位于样本地理分布边缘时,SLIM、IDW模拟误差有增大趋势;RIDM考虑高程作为权重因子后,模拟结果优于IDW;而DPEM模拟产生的误差更小,且能够反映降水中心的趋势位置。该评估比较对降水分布指数模型在降水数据输入时有指导意义。     

基于GA-BP神经网络的逐时总辐射分组模型研究

通过分析影响太阳辐射的主要因素,提出以太阳高度角、季节和天气（晴空指数）作为数据划分依据的分组模型建立方法。以拉萨和西安地区的逐时气象数据和辐射数据为例,基于遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的BP神经网络,建立太阳高度角、季节和天气类型的逐时总辐射分组模型。该研究揭示分组模型误差变化的规律,并将其估算误差与AllData模型比较。结果显示,相较于AllData模型,分组模型的估算误差均有降低。其中,天气分组模型误差最小,且西安的天气分组模型结果优于拉萨。西安天气分组模型平均绝对百分比误差（MAPE）和相对均方根误差（rRMSE）相较AllData模型结果分别下降3.96%和4.18%。研究结果表明分组模型能够降低逐时总辐射估算误差,可为估算逐时总辐射提供方法借鉴。     

考虑历史相似性加权的超短期风电功率组合预测

提出一种基于历史相似性加权的超短期风电功率组合预测方法。首先,采用数值天气预报数据、风电历史数据分别作为极限学习机、长短期记忆网络的输入特征并产生预测数据;然后,通过加权灰色关联算法提取与待预测点特征近似的历史数据,评估并校正两类预测模型的预测结果。采用美国科罗拉多州某风电场实际运行数据进行训练与验证,并使用不同加权方法进行对比。结果表明,基于历史相似性优化方法可改善预测效果,缩小预测误差分布范围,验证了该文方法的有效性。     

基于WRF-Solar模式和SCA订正的短期辐照度预报研究

基于WRF-Solar模式输出的逐时气象因子，针对不同天气类型，结合逐步聚类分析方法（SCA）对逐时辐照度进行模拟和预报。结果显示，结合SCA订正方法大幅减少WRF-Solar的误差，在晴天和晴转多云（多云转晴）天气类型下模拟结果较好。在阴雨天气类型下改进明显，相对误差和均方根误差从64.03%和78.02%降至24.71%和38.02%。结果表明，结合SCA订正方法能够降低WRF-Solar由于天气的随机性及突变性引起的误差，能很好地模拟出逐时辐照度的变化趋势。     

基于改进两阶段鲁棒优化的电力系统状态估计方法

误差是测量值相对于真值的偏差,由于实际中真值不可得,传统基于误差理论建立的状态估计模型具有较大的局限性。为此,首先基于马氏距离,确定PMU最佳缓冲长度并与SCADA数据统一到同一时间断面;然后,在两阶段算法框架下,基于不确定测度理论和在该理论下的测点相对偏离,考虑严格的零注入约束关系,以加权不确定测度相对偏离之和最小为目标,提出一种基于改进两阶段鲁棒优化的电力系统状态估计方法。仿真结果表明,相对于传统状态估计方法,所提方法能够严格满足零注入节点的注入功率为零,且鲁棒性好,估计结果契合度较高。     

基于IICEEMDAN-PCA-GRU的风电机组齿轮箱故障预警方法研究

为充分挖掘数据采集与监控（SCADA）数据的隐藏信息,减少特征间的冗余性,提升模型预测和预警的精度,提出一种双重改进的完全噪声辅助聚合经验模态分解（IICEEMDAN）、主成分分析（PCA）、门控循环网络（GRU）融合的风电机组齿轮箱故障预警方法。使用皮尔逊相关系数法作特征提取,采用IICEEMDAN对特征进行分解,得到特征在不同时间尺度上的连续性信号;利用PCA提取分解特征的关键因素作为网络训练输入;GRU网络对输入时间序列特征进行建模训练,实现对齿轮箱油池温度的预测,使用统计学方法分析油池温度预测值与实际值的误差,根据实际情况设定预警阈值;使用滑动窗口理论实现齿轮箱故障预警。采用华北某风场实际数据进行验证,结果验证了所提方法对齿轮箱早期故障预警的有效性。     

气候变化下的建筑能耗预测

该文梳理并讨论4种产生未来逐时气象数据的方法:度日法、补偿法、随机气象模型法及全球气候模型法,并着重阐述补偿法中变形法的原理和计算过程;使用西安的历史观测数据及IPCC月尺度预测数据,产生2050年的逐时气象数据;应用Energy Plus对西安高层住宅及办公建筑进行气候变化下的建筑能耗动态模拟。建筑能耗模拟用未来逐时气象数据的精细化研究是进行建筑节能设计和可持续发展的基础工作。     

基于雷电记录与行波数据的雷击故障测距结果优化方法

针对雷击故障参考点定位不准确,导致测距结果可能与雷击故障发生的实际距离相差较大的问题,结合雷电记录与行波数据,从雷击故障参考点定位角度着手,进行雷击故障测距结果优化研究。首先获取相关雷电记录和行波数据,然后计算待分析故障特征点,并利用雷击故障历史数据、非雷击故障历史数据、雷电定位系统历史数据,构建（Δx,Δt,ΔP）三维坐标系,划分雷击故障识别域和非雷击故障识别域,判断待分析故障特征点是否落入雷击故障识别域当中,确定雷击故障参考点,最后利用行波测距方法得出雷击故障精确位置。结果表明,与基于雷电记录或基于行波数据的2种单一测距方法相比,该方法测距结果更接近实际值,由此可知,雷击故障测距结果得到优化,提高了测距精度。     

基于STL Former的中短期光伏功率预测

由于光伏发电具有间歇性和波动性,给电网运行的安全性和稳定性造成危害,对光伏功率进行准确预测可以有效解决这一问题。本文提出一种基于STL Former的中短期光伏功率预测模型,该模型结合了季节趋势局部加权回归分解（STL分解）与神经网络模型。首先,STL Former模型将光伏功率数据通过STL分解进行特征扩充,用于提取基于历史序列的周期项、趋势项特征。然后,拼接周期项、趋势项特征和原特征,进行数据预处理和特征编码并使用基于Informer模型的神经网络进行功率预测。最后,在真实数据集上进行大量实验。实验结果表明：STL Former在中短期光伏功率预测任务中精度较高,其中在2 h光伏功率预测任务时,平均绝对值误差为0.176、均方误差为0.180;在28 h光伏功率预测任务时,平均绝对值误差为0.170、均方误差为0.154。     

天气类型对逐时太阳总辐射模型适应性的影响

将分解模型（decomposition model）按照输入参数、构造方法及特性分为3类,选择拉萨、西安、上海2016年辐射观测值作为实验数据,引入精确度分值（accuracy score, AS）作为模型适应性评判标准,研究晴、多云、阴3种天气类型下分解模型适应性规律以及针对不同天气类型适应模型形式。结果表明天气类型对模型的适应性有显著影响,即由晴到阴模型整体适应性呈下降趋势;当天气特别晴朗时第Ⅱ类模型适应性明显优于其他两类模型,而对于其他天气类型第Ⅰ类的C.P.R模型适应性最好。利用天气类型适应模型,3个地区全年逐时总辐射误差平均可减小3%,平均绝对误差百分率（PMAE）在20%~25%之间,均方根误差百分率（PRMSE）在26%~32%之间。可见利用天气适应模型能够有效减小估算误差,逐时总辐射数据精度能够满足建筑节能设计需求。     

基于NWP/CFD嵌套的复杂地形风场模拟研究

为解决复杂地形边界层风场模拟的边界条件问题,结合中尺度数值天气预报(NWP)和小尺度计算流体动力学(CFD)技术,提出一种基于NWP/CFD嵌套的降尺度风场模拟方法。该方法依据NWP低分辨率输出结果,建立目标区域来流边界数据库,并结合反距加权插值获得CFD边界精细格点信息。以沿海地区2处复杂地形为对象,重现目标区域内的风场日变化。参考经验风剖面分布形式,验证插值算法在中小尺度耦合界面数据传递的适用性。然后基于模拟域内实测点数据及误差统计指标,评估风场模拟效果。结果表明,所提降尺度风场模拟方法能有效反映微地形、微气象对风力机尺度大气运动影响。     

西沙地区建筑能耗模拟用典型气象年研究

典型气象年可为建筑节能设计提供必要的气象数据条件.在挑选典型气象年的过程中,通常要具备30 a的气象数据资料,包括如干球温度、太阳辐射、风速、露点温度等.中国南海岛礁地区地面气象观测数据缺失问题严重,特别是太阳辐射数据较难获得.针对这一问题,以西沙地区为例,基于中国气象局提供的近30 a(1985—2014)实测气象数...     

Errors associated with the spatial interpolation of mean solar irradiances

Spatial interpolation errors at 2816 grid points covering Canada are determined using 10-year averages of the solar irradiances for 130 stations unevenly distributed throughout the same area. Three specific interpolation schemes are evaluated (2 and 3 station inverse distance weighted interpolation and single station extrapolation) though the data set and algorithm (based on kriging) are sufficiently general that other strategies could also be evaluated.In southern Canada relative values of the extrapolation error for ten-year means are typically between 1 and 2% and decrease to less than 1% if values are interpolated using data from three stations. Errors are higher at coastal locations and in the Canadian Arctic due to generally greater interpolation distances and increased spatial variability. Lower actual irradiances also influences the relative errors.There is little advantage to including additional data from stations in adjacent areas of the U.S. since interpolation and extrapolation errors are generally already less than the errors associated with measurement and modelling procedures and with temporal sampling (i.e., the long-term representativeness of a 10-year mean).     

华南地区滨江小流域降水量空间插值方法对比研究

以华南地区典型小流域滨江流域为例,选取该流域及邻近区域2010年的21个雨量站降水量数据,采用传统水文学方法、确定性方法和地统计方法共3大类8种方法对滨江流域降水量进行空间插值,并采用交叉验证法检验以确定最适用该研究区的插值方法,同时分析了滨江流域的降水空间分布特征。结果表明,反距离加权法插值效果最佳,能较好地反映滨江流域的降水空间分布特征,而泰森多边形法插值效果相对较差;研究区内东南部降水量分布多于西北部和西南部,且在珠坑站周围达到最高值。     

江苏省水稻灌溉需水量空间分布规律研究

水稻灌溉需水量的时空分布是科学制定不同地区灌水定额和灌溉管理策略的主要依据。基于江苏省13个气象站及周边省市4个气象站近50年逐日的气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith方法,计算了水稻全生育期内的灌溉需水量,并利用GIS的空间分析功能,通过反距离权重插值法得到水稻灌溉需水量空间分布图。结果表明,江苏省水稻灌溉需水量空间差异悬殊,多年平均值介于223.4~669.7mm/季,总体表现为由南至北、由东至西递增的分布格局。     

Test reference year generation from meteorological and simulated solar radiation data

In this paper, a new method for generating test reference year (TRY) from the measured meteorological variables is proposed. Hourly recorded data of air temperature, relative humidity and wind velocity for two stations, Valladolid and Madrid (Spain) were selected to develop the method and a TRY was obtained. Monthly average solar radiation values were calculated taking into account the temperature and solar radiation correlations. Four different methodologies were used to evaluate hourly global solar radiation from hourly weather data of temperature and, as a consequence, four different TRYs with common data sets of temperature, relative humidity and wind velocity were generated for Valladolid and Madrid (Spain) stations. In order to evaluate the four different methodologies, TRYs data were compared with long-term measured data series using statistical estimators such as average, standard deviation, root mean square error (rmse) and mean bias error (mbe). Festa and Ratto and the TAG model, from Aguiar and Collares-Pereira, respectively, turned out to be the best methods for generating hourly solar irradiation data. The best performance was shown by the TRY0 year which was based on the solar radiation models mentioned above. The results show that the best reference year for each site varies with the season and the characteristics of the station.     

基于BIM的光伏电站自动化布置及发电量评估

对光伏电站自动化布置的区域填充算法以及进行阴影分析的射线检测算法进行研究,进而以BIM技术为基础在Sketchup平台上实现光伏组件自动参数化布置及逐时阴影遮挡分析功能,并和实际电站的性能进行比较。研究结果表明：自动化布置算法和阴影分析算法符合电站实际应用情况,相对于传统的光伏电站性能模拟方法可视化性能有明显提升,此外基于实测气象数据模拟电站全年发电量和实测发电量的差异约为1.5%,具有一定精度。     

气候变化条件下黑龙江省作物生长季潜在蒸散发量时空变化特征及其敏感性分析

潜在蒸散发量(E_(ET0))是制定农业灌溉管理制度的重要参考指标,为分析黑龙江省1964~2013年作物生长季(5~10月)的E_(ET0),首先采用Penman-Monteith法计算E_(ET0);其次利用反距离加权(IDW)法计算E_(ET0)的空间变化特征,根据改进的Mann-Kendall(M-K)法分析E_(ET0)的时间变化特征;最后利用敏感系数法分析E_(ET0)对各气象因子的敏感性。结果表明,黑龙江省作物生长季的多年平均E_(ET0)在空间上大致呈西高东低和南高北低的特征,其值变化范围为437~694mm;时间上总蒸发量呈显著下降趋势,减少率为-7.2mm/10a,其中5月份减少幅度最大,减少率为-2.9 mm/10a;E_(ET0)对相对湿度的变化最为敏感,相对湿度的增加是导致E_(ET0)减少的直接原因。     

基于气象相似性的光伏电站输出功率估计

为了得到光伏电站的输出功率,提出一种基于气象相似性的输出功率估计方法。该方法通过对大量历史数据的分析,利用光伏电站输出功率与气象数据密切相关的特点,基于皮尔逊相关系数在历史数据中计算得到与待估计输出功率相似的气象时刻,再根据相似气象时刻的输出功率估计待估计时刻的输出功率。利用甘肃省某光伏电站采集的包含9个气象要素的历史数据,经过数据预处理之后挑选出214 d不含有异常数据的数据集作为数据样本,并随机选出14 d不同天气类型的数据作为测试样本,其余作为训练样本。通过对测试样本数据进行验证,所提出的估计方法平均绝对误差仅为0.46 MW,相对误差仅为15.74%,具有较高的计算准确度,且适用的气象条件更广泛。