台风灾害下配网用户停电数量预测最优数据驱动模型选择

严重的台风灾害可能导致配网用户停电,有效的配网用户停电数量预测可为电网应急抢修提供辅助指导。综合考虑气象因素、电网因素及地理因素,提出了基于机器学习回归算法的配网用户停电数量预测方法。分析比较了线性回归、支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)、分类回归树(ClassificationandRegressionTree,CART)、梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)及随机森林(Random Forest, RF)等5种机器学习回归算法对配网用户停电数量预测的应用效果。对比结果表明,LR在进行配网用户停电数量预测时表现较差,SVR及CART模型效果次之,RF及GBDT效果相对较好,其中GBDT算法与RF算法误差较为接近。但考虑到GBDT算法为串行计算,而RF算法为并行计算,使用时RF算法效率更高。因此最终选取了RF进行停电数量预测效果的进一步分析。结果表明其误差在±30%以内的准确率可达70%以上,可为配网用户停电抢修提供有力指导。     

特殊事件对月售电量及其预测的影响分析

特殊事件会使月售电量发生很大变化,导致实际售电量曲线明显偏离典型售电量曲线。然而由不考虑特殊事件的传统预测模型得到的月售电量预测曲线却更接近于典型售电量曲线,这将不可避免地导致月售电量预测精度降低。为解决该问题,本文以异常高温,政治事件和超强台风为例,分析研究了特殊事件对月售电量及其预测的影响。首先,介绍了“互联网+”背景下基于大数据的月售电量预测模型,并对其预测精度进行了评估;其次,针对异常高温、政治事件及超强台风三种特殊事件,描述了各事件的特殊情况,以实际月售电量数据说明了特殊事件对月售电量的影响,然后利用月售电量预测模型研究了特殊事件对月售电量预测的影响,并详细分析了产生这种影响的原因,在此基础上,针对不同的特殊事件提出了相应的初步改善对策。     

Examination of general health following Typhoon Xangsane: A pre–postanalysis.

An individual's health status immediately following a disaster may predict long-term morbidity and mortality. However, relative to the growing literature on postdisaster mental health, less is known about physical health outcomes, particularly in developing countries. Unlike most studies, the current investigation obtained physical health data both before and after Typhoon Xangsane, which struck the Da Nang province of Vietnam in 2006, and related these predisaster data to postdisaster health functioning, among other factors. Specifically, a sample of 795 randomly selected adults was interviewed both prior to, and after the typhoon. Results indicated that participants with symptoms of major depressive disorder and panic disorder, older participants, and participants who reported high distress during the actual typhoon were most at-risk for lower self-rated health postdisaster compared to those without these risk factors. Given that Vietnam is still designated a developing country, the present study enhances the literature on postdisaster physical health correlates in developing nations. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

台风暴雨条件下福建某滑坡体的渗流稳定性分析

福建地处我国东南沿海地区,每年台风暴雨季期间都会有大量的滑坡发生。为研究已产生滑动带的滑坡体在强降雨条件下的渗流及稳定性变化,采用Seep与Slope软件对福建德华马坪滑坡进行了渗流场的模拟和稳定性的计算,得出了渗流场及稳定性的变化规律。结果显示:对于已存在有滑动带的马坪滑坡,坡顶区域范围内的雨水入渗已成为控制该滑坡体稳定性的关键因素。坡体的稳定性在降雨结束后的第一天最低,之后坡体的稳定性逐渐提高。其结果真实的反映了滑体稳定性现状和规律,最后提出了相关的治理措施。更多还原     

深水导管架平台抗台风极限承载能力

针对台风引起的甲板上浪问题,采用API模型与Stokes 5th波原理确立上浪载荷计算方法与流程,基于Pushover分析原理,提出广义储备强度系数GRSR以用于服役平台环境条件改变时的承载能力评估。在此基础上,以某深水导管架平台为研究对象,考虑固支与桩-土非线性作用两种边界约束,计算得到平台设计载荷下端向、斜向与侧向3种方向的承载能力曲线与塑性应变分布,并对其极限承载能力与失效模式的内在关系进行深入探讨;进一步考虑甲板上浪载荷作用对平台进行推覆分析,研究不同上浪高度下平台极限承载与失效模式。结果表明,上浪载荷导致平台极限承载能力降低,当上浪高度达到一定值时,平台塑性区集中于导管架顶部,主控失效模式演变为上部组块侧翻倒塌,这与台风后观察到的平台失效模式一致。研究成果可为中国深水导管架平台抗台风工程提供参考。     

南海深水海域避台风期间井控安全作业周期研究

我国南海深水海域夏季台风活动频繁,在撤离平台避台风期间,井筒中流体长时间处于静止状态,如果气体侵入井筒并上升至风暴阀处,给解封、开井作业带来较高的井控风险。为此,针对南海避台期间井控作业的特点,根据钻井液黏度、密度、表面张力、气泡直径以及壁面效应等因素对气体上升速度的影响,对拖曳力系数模型进行了修正,建立了避台风期间井筒内气体上升速度的计算模型,并对所建模型进行了验证,验证结果表明,模型计算结果与现场实测数据吻合较好。利用所建气体上升速度模型对避台风期间影响气体上升速度的因素进行了分析,结果表明,气体上升速度随井深的减小而增大,随钻井液密度增大而增大,随钻井液黏度增大而减小,随地层孔隙度增大而增大。结合我国南海实际情况,绘制了不同井眼条件下的安全作业周期图版,现场工作人员可通过该图版判断风暴阀下是否圈闭有高压气体,从而有针对性地采取井控措施。      

海上风力发电机组抗台风概念设计

为提出适合我国国情的抗台风设计方法,首先给出了台风极值风速大、非平稳性强、风向变化快、与巨浪同步等基本特征,分析了海上风力发电机组在台风作用下常见的失效模式,其中以整体倾覆、塔筒失效、叶片破坏居多。在此基础上,探索了抗台风设计的基本理念,认为抗台风设计应避免颠覆性破坏,并力争实现基于可靠度的抗台风设计。进一步地,提出了相应的抗台风举措,其中引入振动控制技术、采用钢筋混凝土塔筒等措施效果较为理想,可为我国海上风力发电机组抗台风设计提供参考。     

已建海洋石油平台污水回注地层研究与应用

根据国家环境保护的要求,海上油气田在产量快速提高的情况下,要贯彻增产不增污的原则,逐步实现油田产出水回注地层。文章介绍了已建海洋石油平台污水回注地层需要考虑的关键问题及解决方法,为今后海洋平台污水回注地层提供参考。     

台风 “鲇鱼”作用下厦门沿海某超高层建筑风压特性的风洞试验与现场实测对比研究

为研究超高层建筑表面的风压特性,基于对厦门沿海某超高层建筑表面风压开展的现场实测和风洞模型试验,探讨了台风“鲇鱼”作用下超高层建筑表面的风压特性及其分布规律。研究结果表明：通过风洞试验和现场实测所揭示出的超高层建筑表面风压特性（平均风压系数、峰值风压系数）及其随风向角的变化规律基本一致;平均风压系数的现场实测与风洞试验结果在迎风面吻合较好,而背风面现场实测值明显较风洞试验结果小;峰值风压系数的现场实测与风洞试验结果除个别测点外相差较大。     

台风影响下的浙东南传统民居营建技艺解析

台风是浙东南地区传统民居之大敌。为了应对这一特殊的气候灾害,该地域的传统民居营建注重宏观环境的藏风、微观手段的避风、具体措施的抗风。其独特的营建技艺体现了地域性传统建筑高超的营建智慧。