相聚东海共话发展——记中国粮油学会油脂专业分会2004年常务理事扩大会议

2004年2月21日中国粮油学会油脂专业分会2004年常务理事扩大会议隆重召开。在这万象更新，春回大地的早春时节，来自全国各地的60余名油脂工作者相聚在美丽的港口城市——张家港，畅所欲言，共话油脂工业发展。     

DFA_VMD_LSTM组合日径流预测模型研究

为有效提取径流序列的局部特征信息、提高神经网络径流预测模型的非线性拟合能力和预测性能,引入变分模态分解(VMD)、去趋势波动分析(DFA)方法,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)神经网络的组合日径流预测模型(DFA_VMD_LSTM),并采用均方误差(RRMSE)、平均绝对误差(MMAE)、平均绝对百分误差(MMAP...     

基于两相CFD方法的竖直圆管环状流预测研究

基于欧拉-拉格朗日方法,结合壁面液膜模型,模拟圆管环状流中的液滴与连续气相的相互作用、液滴在壁面处的沉积与夹带、液膜的沸腾与蒸发等关键物理现象。通过与瑞典皇家理工学院的环状流实验结果比较,评价欧拉-拉格朗日方法对环状流的预测精度。比较结果表明,数值模拟得到的液膜质量流量与实验测量结果吻合良好,证明所采用欧拉-拉格朗日方法及本构模型能够较准确地模拟环状流动。      

土壤氡析出率的连续测量研究

基于流气式测量原理,自行研究开发了土壤氡析出率连续测量装置,并在北京西北地区开展了为期24天的现场连续测量。野外现场实测证实:研发的土壤氡析出率连续测量装置满足现场连续测量需求。氡析出率连续测量结果表明:降雨对土壤氡析出率有显著影响。降雨过程中,氡析出率会明显上升,且氡析出率上升的幅度随着降雨量的增加而增加;无降雨情况下,土壤氡析出率呈现明显的日变化规律,造成此现象的主要原因在于土壤湿度的周期性变化。     

葵花-8卫星辐射数据的精度评估及其在光伏电站的应用研究北大核心CSCD

为验证葵花-8卫星辐射数据的质量,文章利用9个中国气象局标准气象站的辐射计观测数据,分别对葵花-8卫星的逐时太阳辐照度、日总太阳辐射量及典型月的日累积太阳辐射量进行了比较。首先,基于晴空因子参数,将卫星和气象站观测数据按照天气类型,分为晴天、多云和阴雨天3类数据,对不同的天气分组数据,分别计算卫星和气象站观测数据的相关系数和平均偏差的分布特性。对比结果表明,9个站点的卫星和气象站的日总辐射数据的平均相关系数为0.98,平均偏差为29.3 W/m^(2)。葵花-8卫星数据和气象站观测数据的相关性较高,平均偏差较低,因此卫星辐射数据可以近似代替地面辐射计,应用于光伏电站的发电量分析、智能运维等场景。通过对4个光伏电站的辐射计数据和卫星辐射数据进行对比,发现个别电站的辐射计数据和卫星辐射数据存在很大的系统偏差,说明电站的辐射计数据可能存在问题。卫星辐射数据可以辅助光伏电站进行辐射计故障的主动筛查,为光伏电站的智能运维提供了数据依据。     

水平面上日总辐射组合模型

该文建立了北京地区日总辐射的组合模型：确定性模型＋随机模型。首先采用傅立叶分析得到了日辐射的确定性部分。然后从原始数据减去确定性部分得到随机项。对随机项进行了平稳正态变换，并建立随机自回归AR（1）模型。该模型抓住了日总辐射的变化分布特征，能够产生具有代表意义的数据，供能量分析用。     

抽水蓄能电站接入系统的综合评价方法

全面准确地评价电源接入系统方案对电网的影响,能为电源规划方案的选择和建设提供指导。针对抽水蓄能电站的特点及其对电网的影响,从技术性和经济性2方面,选取评价抽水蓄能电站对电网作用的4个单一评价指标,并给出了基于搜索算法结合BPA仿真的指标计算方法,进而提出了一种综合指标的构造方法。以某省电网为例,对备选的7个抽水蓄能电站接入方案进行评价,给出规划方案的排序,为抽水蓄能电站的建设提供参考。     

湍流值对风电功率预测的影响与分析

风电功率预测是缓解弃风现象的有效手段。文中针对风电波动性,提出了一种在模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means algorithm,FCM)中引入湍流值IT的风电功率预测方法。在FCM算法中引入湍流值IT对训练样本进行聚类,可以进一步增强训练样本与预测样本间的相似性,避免因训练样本减少,导致风电功率波动性影响能力增大的情况。以山西某风电场实测数据为依据,在MATLAB平台上通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对FCM的聚类结果进行训练和预测,仿真结果表明,FCM-IT-SVM能有效增强风电功率的相似性,减小预测误差。     

基于数字信号处理的风电功率日周期性研究

风电功率具有波动性和间歇性,大规模风电并网对电网运行产生不利影响。主要对风电功率波动特性进行分析。基于数字信号处理,将风电功率数据作为数字信号进行处理。通过自相关系数分析发现风电功率数据具有一定的周期性。利用有限傅里叶分解提取日周期分量,并从能量角度分析了日周期分量在不同时间尺度和不同装机容量下的分布特性。日周期分量在风电功率中所占比例随时间和空间的不同发生变化。时间段越长日周期分量所占比例越小;随着风电场数量的增加,日周期分量所占比例将明显增加。     

基于相似日和IGA-BP的光伏发电功率预测方法研究

准确预测光伏发电功率有利于并网后电网调度管理,现阶段光伏发电功率预测存在精度较低和对不同天气类型的适应性弱的问题。探索了一种相似日与免疫遗传神经网络（IGA-BP）结合的预测方法：基于天气类型、温度及风速,结合灰色关联度和余弦相似度指标构建气象相似日判别模型;以相似日气象特征向量为输入,建立IGA-BP功率预测模型。利用实测数据对比分析所提IGA-BP模型与GA-BP、BP模型的预测精度,结果为：在不同天气类型下IGA-BP模型具有较高精度,其RMSE平均值为14.142%,TIC平均值为0.017 58,均优于其他对比模型。表明IGA-BP模型能够提高功率预测精度,且具有较高的适应性。