基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的电量组合预测模型的研究

将诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链相结合,提出一种基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的组合预测模型,该模型可以克服传统的组合预测方法赋予不变的权系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷,同时采用马尔科夫链推出各单项预测模型在各个预测时间点预测精度的状态,从而得到组合模型的权系数。文中首先采用回归法、指数平滑法及灰色预测法分别建立了陕西省某市年用电量单项预测模型,随后引进诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的概念,建立了年用电量的组合预测模型,并对年用电量进行了实证分析。实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度,降低预测的风险性,从而证明这种组合模型具有较好的实用性。     

基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的电量组合预测模型的研究

将诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链相结合,提出一种基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的组合预测模型,该模型可以克服传统的组合预测方法赋予不变的权系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷,同时采用马尔科夫链推出各单项预测模型在各个预测时间点预测精度的状态,从而得到组合模型的权系数。文中首先采用回归法、指数平滑法及灰色预测法分别建立了陕西省某市年用电量单项预测模型,随后引进诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的概念,建立了年用电量的组合预测模型,并对年用电量进行了实证分析。实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度,降低预测的风险性,从而证明这种组合模型具有较好的实用性。     

基于马尔科夫链修正的RBFNN模型在碾压混凝土重力坝变形预报中的应用

针对径向基神经网络(RBFNN)预报模型的不足,提出了一种基于马尔科夫链修正的RBFNN预报模型,以RBFNN模型的预测结果为基准,利用马尔科夫链进行误差修正,进而显著提高模型的预报精度。以某碾压混凝土重力坝的变形监测为例,建立大坝变形预报模型,并将其结果与单一的RBFNN模型的预报结果做了对比,结果表明,基于马尔科夫链修正的RBFNN预报模型精度更高,结果更符合实际。     

基于LS-SVM—马尔科夫模型的大坝变形预测

针对单一模型在大坝变形预测中精度不高的问题,提出一种基于LS-SVM—马尔科夫模型的预测方法,即基于LS-SVM模型的预测结果,利用马尔科夫模型对其进行误差修正,从而提高了预测精度。通过对某拱坝变形的预测分析,并与LS-SVM模型预测结果进行对比,发现LS-SVM—马尔科夫模型的预测结果较符合实际情况,该模型具有更高的预测精度和优越性。     

大坝实测性态的灰色马尔科夫链预测方法研究

为实现大坝安全性态的准确预报,以西南某坝的多年扬压力极值为例,以扬压力实测序列建立GM(1,1)预测模型,基于预测模型的残差序列建立马尔科夫残差模型,对比分析GM(1,1)残差预测模型和马尔科夫残差模型;综合GM(1,1)模型和马尔科夫残差模型建立灰色马尔科夫模型,并利用灰色马尔科夫模型预测扬压力极大值。结果表明,灰色马尔科夫模型提高了预报的精度并恰当地反映了过程的摆动性。     

考虑风力发电随机性的超短期风电功率区间预测研究

首先给出一种评估风电功率区间预测效果的新优化准则,基于人工蜂群算法-神经网络构建简易风电功率区间预测模型,将区间预测模型与马尔科夫链预测模型相结合,对区间内数值点进行概率分析,并通过置信区间修正马尔科夫链预测结果。仿真结果表明,该预测方法不仅能准确预测风电功率置信区间,还可从概率的角度对置信区间内数值点进行分析,提高风电功率预测精度,为优化系统提供依据。     

基于动态SVM-MC的大坝变形监测模型及应用

为了提高大坝监测模型的泛化能力和残差辨识的精确性,将支持向量机模型(SVM)和马尔科夫链模型(MC)相结合,建立了SVM-MC大坝变形监测模型,利用马尔科夫链模型处理SVM模型的残差,在进行预测时,采用动态更新模型的方法,即动态SVM-MC模型,并通过实例应用做了比较。结果表明,动态SVM-MC模型提高了预测的精度和泛化能力,可用于复杂大坝的安全建模。     

基于马尔科夫链对BP神经网络法残差修正模型的短期风电功率预测

风电功率预测对大规模风电并网运行有重要意义。建立基于马尔科夫链对BP神经网络法残差修正模型的短期风电功率预测,通过对训练样本的学习,利用BP神经网络法进行风电功率初步预测,同时得到了实测值与预测值的相对误差;在此基础上利用马尔科夫链通过滚动预测对相对误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于某风电场的风电功率预测中,结果表明了此模型的可行性,并为风电功率预测提供了新的途径。     

ARIMA-MC组合模型在大坝变形安全监测中的应用

为及时了解大坝的安全状况,在坝体变形监测资料往往不平稳的基础上,建立了ARIMA预测模型,通过马尔科夫链预测了ARIMA模型的误差,从而修正了模型的预测值,建立了ARIMA-MC组合模型,并结合实测数据验证了此组合模型的有效性。结果表明,ARIMA-MC组合模型预测精度高,具有较好的实用性。     

基于熵权法的组合模型在大坝渗流预测中的应用

针对大坝安全监控中单一预测模型预测精度较低的问题,基于多元线性回归预测模型和BP神经网络模型,应用熵原理提出一种新的线性组合预测模型,并结合某大坝渗透压力实际观测资料对该组合预测模型进行实用性检验。结果表明,短期内三种模型均具有较高的预测精度,但预测长度增加后,该组合预测模型预测精度更高。     

三种湍流模型对缸盖鼻梁区沸腾换热影响的研究

为了比较湍流模型对缸盖鼻梁区换热计算结果的影响,采用三种湍流模型对简单的T型截面刚体进行数值模拟计算,并与实验数据进行了对比。结果表明,在相同边界条件下,不同湍流模型的计算结果有很明显的差别。在沸腾状态下,对于换热问题的计算,采用AKN模型和SST模型都比较合适。其中AKN模型的计算值与实验值的偏差最小。     

On A Thermoelastic Three-Phase-Lag Model

A three-phase-lag model of the linearized theory of coupled thermoelasticity is formulated by considering the heat condition law that includes temperature gradient and the thermal displacement gradient among the constitutive variables. The Fourier law is replaced by an approximation to a modification of the Fourier law with three different translations for the heat flux vector, the temperature gradient and also for the thermal displacement gradient. The model formulated is an extension of the thermoelastic models proposed by Lord–Shulman, Green–Naghdi and Tzou.     

本源微生物菌剂治理河流污染的数值模拟研究

为研究在本源微生物菌剂治理污染河流的过程中DO、COD和氨氮随时间的变化规律,以河流自净原理为理论基础,从反映微生物增殖的Monod模型、着重于生物处理过程基本原理的活性污泥1号模型(ASM1)和水质模型Streeter-Phelps三方面对微生物在污染水体中的降解活动进行数学描述,利用耦合模型模拟甘坑河治理过程中DO、COD和氨氮的浓度变化。结果表明,DO、COD和氨氮的模拟值与实测值较吻合,耦合模型对本源微生物菌剂治理污染河流的过程的模拟较为理想。     

用组合预测模型对我国能源需求量的研究

随着中国经济的快速发展,能源消费不断提高。利用能源消费量的历吏数据,建立了我国能源消费系统的ARMA模型和灰色预测模型的组合模型。通过组合模型和ARMA模型、灰色预测模型的具体比较分析,证明组合模型更为易行、有效,可以作为我国及地区未来能源消费量预测的有效工具。     

ARIMA-RBFNN组合模型在白城市降水量预测中的应用

针对降水受大气环流、地形、气压等诸多环境因素影响致使准确预报降水量较为困难的问题,结合ARIMA模型和RBFNN模型各自优势,提出了ARIMA-RBFNN组合模型,对白城市2001~2010年降水量进行了预报,并与ARIMA模型和RBFNN模型预报结果进行了对比分析。结果表明,ARIMA-RBFNN组合模型在预测降水量时最大相对误差为27.33%,最小相对误差为0.70%,平均相对误差为8.54%,预测精度明显优于ARIMA模型和RBFNN模型,可见该组合模型发挥了ARIMA模型和RBFNN模型各自的优点,为精确预测降水量提供了一种有效方法。     

Kinetic models for fermentative hydrogen production: A review

The kinetic models were developed and applied for fermentative hydrogen production. They were used to describe the progress of a batch fermentative hydrogen production process, to investigate the effects of substrate concentration, inhibitor concentration, temperatures, pH, and dilution rates on the process of fermentative hydrogen production, and to establish the relationship among the substrate degradation rate, the hydrogen-producing bacteria growth rate and the product formation rate. This review showed that the modified Gompertz model was widely used to describe the progress of a batch fermentative hydrogen production process, while the Monod model was widely used to describe the effects of substrate concentration on the rates of substrate degradation, hydrogen-producing bacteria growth and hydrogen production. Arrhenius model was used a lot to describe the effects of temperature on fermentative hydrogen production, while modified Han–Levenspiel model was used to describe the effects of inhibitor concentration on fermentative hydrogen production. The Andrew model was used to describe the effects of H⁺ concentration on the specific hydrogen production rate, while the Luedeking–Piret model and its modified form were widely used to describe the relationship between the hydrogen-producing bacteria growth rate and the product formation rate. Finally, some suggestions for future work with these kinetic models were proposed.     

Acidogenic hydrogen production from wastewater: Process analysis with the function of influencing parameters

Current communication reports the application of kinetic models viz., modified Gompertz, modified Logistic, Ratkowsky and Andrew model to study the acidogenic hydrogen (H₂) production along with volatile fatty acids (VFA) production and substrate degradation from various wastewater (dairy, distillery, chemical and designed synthetic wastewater) using mixed consortia. Influence of fermentation time was specifically evaluated by modified Gompertz and modified Logistic models on H₂ and VFA production. Influence of system redox condition on process was evaluated by Ratkowsky and Andrew models. The modified Gompertz model showed best fit for H₂ production as well as substrate degradation while modified Logistic model showed good acceptability with VFA production. The Andrew model describes both H₂ and VFA production with respect to system redox condition relatively well. This information provides an understanding of the process behavior, which can help in the design and upscaling of the process for efficient H₂ production. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

用于电力系统仿真的水电机组原动机模型适应性研究

鉴于以往研究侧重于水电机组原动机模型开发，较少研究模型的适应性，且缺乏在电力系统仿真中选取模型的指导性建议与方法，提出模型选取原则，通过仿真水轮机模型、水击模型与调压室—分叉管模型的动态行为，分析水击模型的稳定域，从而归纳出模型的适用条件。结果表明，解析非线性模型与理想模型适合于描述水斗式水轮机，混流式水轮机宜使用传递系数模型；可依据Tw/Tr和Tf/Tr的值选取刚性水击模型与降阶弹性水击模型；当仿真时间较长时需要采用调压室—分叉管的模型。     

用于电力系统仿真的水电机组原动机模型适应性研究

鉴于以往研究侧重于水电机组原动机模型开发,较少研究模型的适应性,且缺乏在电力系统仿真中选取模型的指导性建议与方法,提出模型选取原则,通过仿真水轮机模型、水击模型与调压室—分叉管模型的动态行为,分析水击模型的稳定域,从而归纳出模型的适用条件。结果表明,解析非线性模型与理想模型适合于描述水斗式水轮机,混流式水轮机宜使用传递系数模型;可依据Tw/Tr和Tf/Tr的值选取刚性水击模型与降阶弹性水击模型;当仿真时间较长时需要采用调压室—分叉管的模型。     

Review on heat generation theory model of lithium-ion battery

本文根据近年来锂离子电池产热特性方面的研究,详细阐述了锂离子电池产热的基本原理,并总结了国内外锂离子电池产热模型的研究现状。重点针对电化学-热耦合模型、电-热耦合模型以及热滥用模型进行了详细综述,并在此基础上对锂离子电池热效应的研究和产热模型的建立进行了展望。