基于CORDEX区域气候模式的大渡河流域径流模拟

研究气候变化下大渡河流域的径流预测可有效提高未来该流域的水利资源利用率,为水电调度提供决策参考。首先利用逐步聚类算法对6套CORDEX区域气候模式1970—2005年数据进行校正和验证,模拟大渡河流域2030—2065年的气候变化趋势。之后建立了大渡河流域年尺度的SWAT(Soil&Water Assessment Tool)模型,使用SWAT-CUP对其进行率定和验证,最后以校正后的未来气象数据驱动SWAT模型,进行未来大渡河流域径流模拟。结果表明,在未来RCP4.5和RCP8.5情景下,该流域降水量变化幅度较小,最高温度、最低温度整体呈增长的趋势,未来径流将大致呈增加的趋势,且在2050年前后,径流波动趋势不一致。在2050年之前径流变化量较小,之后2种气候情景下的径流变化趋势明显变大,预报的不确定性也增加。     

基于极点对称模态分解-支持向量机的短期光伏发电预测方法

为提高光伏出力预测精度,针对光伏出力序列非线性、非平稳特点,利用具有平稳化处理技术的ESMD法,将光伏出力序列分解为各模态分量和趋势余项,并将高频模态1,2进一步分解,结合SVM模型分别预测各平稳序列,建立具有“分解-预测-重构”特征的ESMD-SVM组合模型,以某光伏发电厂为例验证模型有效性。结果表明：ESMD-SVM组合模型预报精度大于单一模型,与单一SVM预测模型相比,均方根误差降低了84.81%、平均绝对误差降低了81.27%,决定系数提高了7.42%。