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风电场运行对局地边界层气象因素影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以5 MW风力机组成的风电场为研究对象,采用湍流理论和大气流动特征,分析不同下垫面情况下风电场运行时局地边界层气象因素的变化过程,利用UDF函数编译风电场入口边界条件及不同的地表粗糙度,并利用风洞试验验证模型计算的正确性。研究表明,风电场的存在会减小边界层大气能量并增加湍流动能,具体结果表明:风电场下游风速减小,且风速随着地表粗糙度的增大逐渐降低,速度恢复率逐渐降低;湍动能随着地表粗糙度的增大空间非均匀分布特性更加明显;温度沿垂直方向略微降低,且随着地表粗糙度的增大影响程度加深;同时随着风电场装机规模的不断扩大,其影响范围及程度也增大。 相似文献
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最小二乘支持向量机以其较好的性能得到了广泛应用,但仍存在2点不足:一方面,最小二乘支持向量机将所有训练样本都作为支持向量参与未知样本的分类,导致该算法在泛化过程中处理速度较慢;另一方面,最小二乘支持向量机主要利用光谱数据进行训练和分类,忽略了对地物空间信息的挖掘,影响了分类精度。为此,提出一种基于库伦引力模型的样本缩减策略,在此基础上将分类结果与基于空间信息的分类器相融合,由此产生的新分类器可以有效解决以上两方面的问题。实验表明了新分类模型在分类精度与速度方面的优势。 相似文献
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针对最小二乘孪生支持向量机(STSVM,least squares twin support vector machines)分类效率低的不足,在一对余(1-a-r)多分类器的基础上,提出一种基于样本缩减(SR)的LSTSVM(SRLSTSVM)分类算法。在核空间中通过距离计算,选出对分类超平面起决定作用的样本点,用于分类器的训练;与此同时,为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息,通过主成分分析(PCA)和二维Gabor滤波获取像元的纹理特征,将高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息在图像层进行融合用于分类。实验证明,本文提出的SR算法可以在不影响分类精度的基础上大大提高LSTSVM的分类效率,且结合空间信息后的LSTSVM的总体分类精度也有明显提高。 相似文献
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极端事件导致大停电后,受损的交通道路会影响电网抢修车队前往故障线路区域的进度,从而延缓配电网恢复。为此,提出了一种结合损坏道路修复的配电网抢修恢复方法。首先,在分析不同受损道路对抢修车行驶影响的基础上,构建交通网抢修车约束。其次,考虑受损道路抢修对电网抢修的影响,以配电网失电量最小为目标,协调线路抢修和道路修复建立配电网抢修策略模型,并采用蚁群算法对所提模型进行求解。最后,以IEEE33节点配电网与一个12节点交通网相耦合的系统作为算例进行分析,仿真结果表明,所提方法切实有效提高了配电网抢修速度,减小了大停电后配电网负荷的失电量。所提方案更适用于灾害发生的实际情况,可为配电网灾后恢复提供参考。 相似文献
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利用Gambit软件建立空冷岛模型,通过UDF加载大气边界层函数,并针对不同温度层结设置不同的温度分布函数,利用Fluent软件模拟并分析空冷岛对局地环境的影响,得到空冷岛周围区域不同高度处的风速和温度值,结合风切变理论和Monin-Obukhov相似理论计算空冷岛周围动量通量和热量通量的变化.结果表明:随着风速的增大,风切变指数会略微增大,且沿流向逐渐减小;空冷岛对动量通量和热量通量的影响沿流向逐渐减小,且稳定层结下的影响小于不稳定层结下的影响,即使在稳定层结下,空冷岛周围动量通量和热量通量的变化程度亦均大于其他区域动量通量和热量通量的变化程度. 相似文献