基于最优组合预测法的电网用电量预测

西藏林芝电网电源单一,冬、春季拉闸限电局面日趋严重,为科学预测电网用电量,提出基于一元线性回归模型与灰色模型建立最优加权组合预测模型,应用最优模型对林芝电网2000～2007年电网用电量的历史数据进行拟合,对2008～2015年的用电量进行预测,通过实例分析表明最优组合预测结果更为精确,并预测出2015年电网用电量将达到1.68亿kW.h。     

基于遗传算法的双线性模型在大坝安全监测预报中的应用

文章提出了实用自相关系数图确定双线性模型的自回归项,应用了基于遗传算法的一套建模方法。通过实例表明,由于双线性模型实际拟合和预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了模型高的拟合精度和稳健的预测性能,与门限自回归模型比较,双线性模型比门限自回归模型具有更好的预测精度。     

雷达测量误差的自回归分布滞后建模与仿真

利用雷达的光测和误差数据，采用带变量滞后影响的自回归分布滞后模型（ADLM）与自回归条件异方差模型（ACHM），联合对雷测误差建模，刻画了雷测误差的统计特征，并对拟合优度及预测精度2方面，以及求和与分解这2种常用的非平稳时序模型进行了比较.结果显示，在该类雷测误差建模中，ADLM与ACHM的混合模型具有更高的拟合优度及预测精度.     

超过指数增长速度的年度用电量曲线拟合预测

为有效预测超过指数增长速度的年度用电量,选用超阶乘、二重指数等可线性化的函数,对年度用电量进行曲线直接拟合外推预测．采用这些新的数学函数预测北京年度用电量,拟合平均相对误差绝对值小于4．2%,2006年校验误差小于1．9％．超阶乘、二重指数函数不仅可用于超过指数增长的负荷预测,还可用于纠正线性回归、指数平滑和移动平均等方法对增长负荷预测值偏小的系统误差     

基于Log-ARIMA的道路运行车速预测模型

道路运行车速预测是交通预测的难点,运行车速随交通条件的变化而变化,为提高道路运行车速预测精度,构建了自回归移动平均（ARIMA）时间序列模型,并结合实例对重庆市江北区红黄路早高峰小客车平均运行车速进行了预测。结果表明：相较于传统的线性回归、多项式拟合、指数拟合和模糊线性回归预测模型,ARIMA预测模型的平均绝对误差分别下降了19.1%,50%,6.5%和3.7%;另外,将原始序列取自然对数后再建立ARIMA的Log-ARIMA模型可进一步提高预测精度,预测绝对误差为5.21,与普通ARIMA模型比较,平均相对误差下降了29.9%。
     

BP神经网络在GDP预测中的应用研究

在经济预测中,通常采用回归分析方法建立模型对经济运行进行拟合,但由于经济系统的复杂性,许多回归模型尤其是线性回归模型难以达到要求的精度。本文采用BP神经网络方法建模,利用其自学习和非线性的突出特点,得到了较为满意的预测结果。     

基于Log-ARIMA的道路运行车速预测模型

道路运行车速预测是交通预测的难点,运行车速随交通条件的变化而变化,为提高道路运行车速预测精度,构建了自回归移动平均(ARIMA)时间序列模型,并结合实例对重庆市江北区红黄路早高峰小客车平均运行车速进行了预测。结果表明:相较于传统的线性回归、多项式拟合、指数拟合和模糊线性回归预测模型,ARIMA预测模型的平均绝对误差分别下降了19.1%,50%,6.5%和3.7%;另外,将原始序列取自然对数后再建立ARIMA的Log-ARIMA模型可进一步提高预测精度,预测绝对误差为5.21,与普通ARIMA模型比较,平均相对误差下降了29.9%。     

基于机器学习均值化的地质灾害易发性评价

建立地质灾害易发性评价模型并开展易发性评价，对提高区域地质灾害预报预警效率和精度有重要意义.然而，如何建立既切合区域实际、又具有推广适用价值的地质灾害易发性评价模型是制约地质灾害预报预警的关键科学问题.以云南省南华县2015年地质灾害详查数据为基础，选择地形、地貌等11个因子，基于均值法，采取梯度提升树算法（XGBoost、LightGBM、CatBoost）、信息量模型与地理加权回归模型开展了地质灾害易发性评价研究.结果表明：(1)地理加权回归模型预测结果存在过拟合现象，信息量模型则存在欠拟合现象；(2)均值法效果最好，AUC(Area Under Curve)值为0.933 7，精度较地理加权回归模型、XGBoost、LightGBM、CatBoost、信息量模型分别提高了1.7%、1.8%、2.0%、3.8%、4.0%；(3)Catboost对正样本的预测效果最差，但是对负样本的预测效果最好，而XGBoost对正样本的预测效果最好，对负样本的预测效果很差，基于3种梯度算法的均值法则对正负样本的预测精度有了明显提高；(4)南华县地质灾害主要诱因有道路修建、断层活动、降雨冲刷、河流侵...     

线性回归模型精化方法

为了解决由试验观测数据建立的回归拟合模型存在的模型误差,用基于回归残差的神经网络方法精化模型.采用给定方程获得模拟数据,通过数据结构散点图建立回归模型趋势项,利用经典最小二乘法估计趋势项参数,由趋势项参数计算回归残差,借助误差分级迭代的改进BP算法对趋势项进行精化,将两部分叠加获得精化模型.试验结果验证了基于回归残差的神经网络方法精化模型的有效性:神经网络方法精化后的模型能提高回归模型的拟合及预测精度5倍以上,优于最小二乘配置法和半参数法精化结果.神经网络方法精化模型既克服了单一神经网络模型的不可解释性,使模型具有物理意义,又具有较高的预测精度.     

灰色改进等维新息GM（1，1）模型在电力系统长期负荷预测中的应用

本文分析了灰色系统预测ＧＭ（１，１）模型用于长期负荷预测时的局限性，针对电力系统需求增长的特点，提出了灰色改进等维新息ＧＭ（１，１）模型，对江苏电网的用电量进行测算的结果表明，采用改进等维新息ＧＭ（１，１）模型进行长期负荷预测的精度高于一般灰色ＧＭ（１，１）模型的预测精度，给出了程序框图与测算结果。     

城市电力需求的建模方法

建立城市电力需求预测模型,对于制订电力开发规划和安排节电指标具有至关重要的意义。本文应用随机过程的理论,对电力需求的预测进行了尝试,对非平稳数据给出了易于处理的方法。同时,结合分段拟合的思想,对电力需求进行了联合预测,结果令人满意。     

小型户用风光互补发电系统匹配的计算机辅助设计

提出了一种对小型户风光互补发电系统匹配设计的计算方法,考虑了影响风力发电机和太阳电池组合板发电量的各种因素,给出了更符合实验的计算风力发电机和太阳电池组合板各月发电量的数学公式,利用用户所在地区的风频分布、太阳辐射等气象资料,计算风力发电机和太阳电池 各月发电量,以全年各月能量供需平衡进行系统的计算,避免了人为插补或离散数据引入的误差,编制了户用风光互补发电系统的匹配计算程序,它可根据用户所在地区     

AlH自由基在外电场中的分子特性和势能函数

在B3P86/cc-PV5Z水平下,研究了AlH自由基分子在不同外电场中的平衡几何、偶极矩和振动频率等物理性质参数,在此基础上设置合适的外场参数,采用高精度能量计算方法CCSD(T)扫描单点能获得其势能曲线.结果表明物理性质参数和势能值随外电场的变化而变化,且在反向电场中变化幅度较大.利用Morse势模型拟合无外场下势能函数,得到的拟合参数与实验值吻合较好,采用偶极近似构建外电场下的势能函数模型,编制程序拟合对应的势能函数,得出拟合参数,进而计算临界离解电场参量,结果与数值计算值较为一致,说明构建的模型是可靠和准确的.这为分析外场下多原子体系势能面、动力学特性和分子Stark效应冷却囚禁提供重要的理论和实验参考.     

月电量需求预测的组合时序模型算法

电力、电量需求预测，是电力系统计划管理的重要内容和手段之一。用组合时序模型法，预测了某地区未来（１９９５～１９９７年）３６个月的供电量。经１９９５．１～１９９６．４共１６个月实际供电量检验，预测值的相对误差均在合理的范围内。预测结果，为该地区电力系统工程的规划、电网的发展、经济运行等方面，都提供了科学的参考数据。     

计及需求响应的随机综合能源系统优化配置

为兼顾综合能源系统的经济与环境效益,提出了含产电放热储能的双目标综合能源系统优化配置模型.首先考虑在不同置信水平下风力发电预测误差,其次基于用户侧的电荷分类以及用户对室内温度感知敏感度分析电/热需求响应,最终以经济和环境成本最小为目标,构建含不确定与电/热需求响应的综合能源系统的双目标优化模型.算例结果表明:风电预测误...     

基于综合需求侧响应的多能存储系统优化配置

相比单一储能和需求响应(demand response,DR),多能存储和综合需求响应(integrated demand response,IDR)可显著改善多能源系统的经济性.首先构建基于激励手段的综合需求响应模型,接着对多能存储系统进行分析及建模,同时引入用户用能舒适度指标模型.最后,基于典型日负荷轮廓,以系统年最低总成本为优化目标建立多能存储系统优化配置模型.算例分析表明多能存储和综合需求响应可协同优化各时段能源供给和柔性负荷需求,可显著提高多能存储系统的经济性.     

插电式混合动力汽车能量管理策略研究现状和发展趋势

目前国内外学者对插电式混合动力汽车能量管理策略进行了较为广泛和深入的研究,取得了良好的节能减排效果,为进一步提升其性能,有必要对插电式混合动力汽车能量管理策略的研究现状进行总结并对其发展趋势进行分析。首先对插电式混合动力汽车动力源能量流分配方法进行了归纳和分析,指出了当前插电式混合动力汽车能量管理策略两个亟待解决的问题:未考虑发动机冷却液温度和三元催化器温度等温度因素对油耗和排放影响;当前插电式混合动力汽车能量管理策略是以行驶功率需求作为输入,忽略了驾驶室制冷/供暖功率需求。最后提出了计及发动机冷却液温度和三元催化器温度等温度因素的能量管理策略和计及驾驶室制冷/供暖功率需求的能量管理策略两个未来研究方向。     

基于CRUISE的纯电动汽车动力系统参数匹配与仿真

开发和研究纯电动汽车是实现节能减排目标的重要手段之一.针对一款已知基本技术参数的电动汽车,根据该车动力性和经济性设计要求,基于理论计算对主要部件参数进行匹配设计,然后采用CRUISE软件搭建整车模型,对整车性能仿真分析.通过结果分析,证明理论设计参数满足设计要求,验证该方法的可行性,为纯电动汽车进一步设计研究提供理论依据.     

HBr分子基态(X1∑+)的分子结构与势能函数

用量子化学计算方法CCSD和QCISD,分别在基组6-311++G* *和TZV下,优化计算了HBr分子基态的平衡结构和离解能,计算结果与实验数据吻合.采用标准Murrell-Sorbie函数进行非线性最小二乘法拟合,得到了HBr分子势能函数的解析表达式,并进一步计算出HBr分子的力常数及光谱常数.     

An electricity demand-based planning of electric vehicle charging infrastructure

The construction of charging infrastructure is an important prerequisite for the development of electric vehicles (EVs). In this paper, the classification of charging vehicle models and charging infrastructure was firstly summarized, and the optimal charging mode of each type of EV model and the total electicity demand of charging were then analyzed. Combined with the general principle of the development and application of new energy vehicles in the city H, the model of electric vehicle charging infrastructure planning was designed. The case we proposed fully proved the effectiveness of the model.