中国风光资源气候风险时空变化特征分析

为实现“双碳”目标,须大幅提升以风能、太阳能为代表的可再生能源在中国未来能源结构中的比重。然而,风能和太阳能发电受局地气候条件的影响,具有间歇性、波动性和不稳定性。加之近年来,极端天气气候事件呈现“多发、频发、强发、并发”的态势,严重制约了风光资源的有效利用。因此,开展风光资源的气候风险研究,对提高风光资源利用率、降低风光发电能源安全风险具有重要的理论和实践意义。基于中国2007—2014年高分辨率风能、太阳能资源数据库,从风光低出力的程度、范围、持续时间、发生频次等多个维度,定量分析全国“无风无光”事件的时空变化特征。结果表明：中国目前“无风无光”事件分布具有明显的季节和地域差异。其中,风光资源气候风险主要出现在秋冬两季;而高频次“无风无光”事件的发生区域主要位于新疆、四川和长江中游等地区。研究结果可为未来中国风光电场选址与地区可再生能源规划提供科学依据。     

比色分析曲线的一元回归处理及计算程序

在比色分析中,当被测成分含量较少或微量,且对分析的精度要求很高时,为了精确地确定最佳值,作者应用了数理统计中的一元线性回归分析法。本文简要地介绍了回归线的导出和求法、相关系数,讨论了回归线的精度,并提供了计算程序。     

用电量高速增长与新增用电容量的回归分析

论述建立用电高速增长时期用电量增长与新增用电容量的一元线性回归方程 ,分析用电量增长的用电容量变化系数 ,为负荷预测提供相关分析数据 ,预知电网新增用电容量 ,搞好电网规划和建设 ,更好地为国民经济和社会发展服务     

一例基于灰色模型的电力负荷预测方法的应用

以忻州市1994~2004年用电量数据为例介绍了灰色预测技术在电力系统中的应用,并与忻州市1994年至2004年工农业生产总值(不变价)和同期用电量数据建立的一元线性回归模型预测结果进行了对比分析,进一步说明了灰色模型预测具有较高的置信度和应用价值。     

回归分析在发电企业耗煤量预测中的应用

根据假设某电力企业历年的发电量、耗煤量之间的关系,运用一元线性回归分析法,建立回归模型,对其显著性进行检验,以95%的置信度,以一元线性回归模型分析耗煤量的最高数学期望值,预测未来一定时期的耗煤量。     

一种考虑修正因素的短期负荷预报方法

介绍了一种考虑修正因素的短期负荷预报方法。它是以时间序列分析理论为基础,采用多重相关原理,用一阶线性回归模型建模并预测,最后对预测结果考虑周周期因素进行了修正。实例计算结果表明,提高了预测精度。这种方法为调度进行24小时在线负荷预报提供了一种有效的、实用的手段。     

考虑天气变化的可靠性评估模型与分析

电力系统可靠性评估的结果受天气变化的影响很大,可靠性评估的模型是所有问题研究的重点。文中建立了考虑两种天气状态时可靠性评估的数学模型,提出了在恶劣天气条件下元件能否维修两种情况下可靠性指标的分析方法,并给出了在这两种情况下计算可靠性原始参数的两组公式,对恶劣天气占不同比例时可靠性指标的误差进行了分析,结果显示系统可靠性指标受恶劣天气的影响极大。最后通过算例证明了文中模型的有效性,同时该模型还可用于研究如温度、湿度、强度等类似的环境变化对系统可靠性影响的分析,对电网规划和实际操作有一定的指导意义。     

宁夏电网一次调频参数的选取及分析

宁夏电网并网机组以火电机组为主,网内电厂一次调频投入率低,一次调频能力差,无法满足宁夏电网安全稳定运行的要求。本文针对这一问题,通过对宁夏电网一次调频参数的模拟计算,最终得出适合宁夏电网的一次调频容量及死区的选取方法。结果表明:增加调速不等率为4.5%以及4%的机组参与调频的比例,可提高宁夏电网一次调频的能力。     

基于GPR-EN时空混合模型的空气污染物浓度预测

针对现有的污染物浓度预测方法大多没有兼顾气象数据的时间和空间特征,导致预测精度大打折扣的问题,提出一种能够同时提取过程数据时间和空间特征的时空混合预测方法GPR-EN.首先,利用弹性网算法(EN)全面分析样本点和目标点的空间关联性,并进行时空数据重构,为预测模型提供最优的变量输入.其次,借助于高斯回归模型(GPR)的强...     

连续分布均匀沉水植被明渠水流流速分布比较

植被影响下的河道流速分布是评价河道行洪能力的重要指标,关系到河床稳定与河道安全。以连续均匀分布的沉水植被为研究对象,系统评述了国内外对河道植被水流流速分布的研究进展,从紊动特性阐述了流速分布剖面形成机理,剖析了分区流速解析模型和平均流速模型研究现状和存在不足,基于文献数据,评价了现有平均流速模型适用性及准确度,认为目前对于植被水流流速求解多集中于均匀流条件顺直型河道、植被类型及形态单一的连续均匀分布植被,未来流速模型应针对沉水植被阻力系数、植被影响下的河床应力、非均匀流状态及有限尺寸内柔性植被斑块等方向作进一步研究。     

线性回归分析法和进化规划法在幂函数负荷模型辨识精度中的比较研究

针对传统的线性回归分析法在幂函数参数辨识寻优时容易陷入局部极小值,不能有效克服负荷建模中存在的非线性和不连续性等不足,分析了进化规划在幂函数参数辨识中的应用,通过仿真算例对上述两种方法的辨识精度进行比较分析,结果表明进化规划能够实现全局搜索,适合解决多极值的非线性优化问题.