基于异源数据融合与并行计算的电力气象数据分析技术研究

针对短期电力负荷进行预测时易受到不确定气象因素影响而导致预测准确率较低的问题,文中提出了一种基于气象数据融合与并行计算的电力负荷预测算法。该算法将时间和气象因子相结合来对预测的日气象数据进行关联度匹配,进而提升算法的准确率。通过对深度神经网络加以改进,并增加扩张卷积使模型具有更强的视觉野。同时结合Bi-GRU网络,利用其时序特征提取属性进一步增强算法的性能,再将算法部署至Spark并行平台以提高总体的运行效率。实验测试中,所提算法的MAPE、RMSE指标在所有对比算法中均为最优,且领先其他同类算法约0.2%和0.05,而增加运算节点后,算法的运行时间也会相应缩短,表明其具有良好的综合性能。

面向电力气象数据的多源异构数据融合方法研究

输电线路覆冰是影响电网可靠性的重要因素,针对传统人工巡检提取数据的方法存在安全性较差且计算效率偏低的问题,文中对多源异构的相关电力气象数据进行了融合处理与分析,并提出了一种覆冰等级检测算法。该算法使用改进SVM对数据进行分类,以弥补计算冗余的不足,同时采用WOA算法对LS-SVM算法的参数加以优化,从而提高了算法的实时性和准确度。通过LSTM网络对分类后的数据进行特征提取,实现了对相关数据时序特征的分析。在实验测试中,所提算法的准确率、召回率及F1值等指标均优于对比算法,且准确率可达92.69%,证明其具有良好的运算性能,能够利用多源气象数据对输电线路的覆冰等级进行准确预测。

基于改进决策树的短期风速预测算法设计

针对现有短期风速预测算法准确度较低且计算复杂的问题,提出了一种基于改进决策树的短期风速预测算法。该算法采用改进经验模态算法进行风电数据的预处理,以获得多个固有模态分量和残差分量。同时引入改进初始学习机选择策略、自适应学习率以及梯度拟合逼近方法,弥补了传统梯度提升决策树算法中存在的学习训练效果差、计算速度低等不足。利用改进梯度提升决策对风电数据进行特征提取与学习训练,进而实现了短期风速的精准预测。算例分析结果表明,与IEMD-GDBT和EMD-GDBT算法相比,所提算法的训练时间仅为1489.5 s,预测指标RMSE、MAE和MAPE的值分别为0.2286%、0.1827%以及2.37%,在计算速度及预测准确度方面均具有显著优势,实际风速预测误差小于1 m/s。

面向新能源发电的风机数据智能分析订正技术研究

针对现有风速预测手段有限且准确率较低的问题,文中提出了一种面向新能源发电的风机数据智能分析订正模型。该模型将风速、风向和气压等元素的历史数据作为输入,并利用改进的随机森林算法(RF)完成对重要元素的筛选,从而降低样本空间的维度。同时通过长短期记忆网络进行重要元素与风速之间内在关联关系的挖掘,实现精准的风速数据预测及订正分析。算法分析结果表明,所设计的RF-LSTM算法相较于ECMWF方案,风向误差下降了约40°,风速误差则降低了0.5 m/s以上,预测准确率显著提升。

暗管埋深与控制排水对农田地下水埋深及排水量的影响

【目的】加强农田排水调控管理,协同治理农业涝渍和干旱灾害,量化浅埋暗管、定水位和动水位控制对地下水埋深和排水量变化的影响。【方法】在亳州市利辛排水试验区埋设3根长200 m、间距30 m的暗管,每个暗管出口连接集水井,集水井内暗管排水量用电子水表计量,在暗管中间的地下水观测井中测定地下水埋深。在上述试验的基础上采用DRAINMOD模型模拟淮北平原汛期的田间排水过程。【结果】浅埋暗管和定水位控制在减小地下水埋深和减少排水量上效果接近。动水位和定水位控制在夏季作物生育前期和后期均减小了地下水埋深和减少了地下排水量;作物生育中期前者的地下水埋深较后者明显增加,日地下排水量明显高于后者,如在丰水年常规暗管布局下,动水位控制的地下水埋深较定水位控制平均增加了13.9 cm,地下排水量较后者增加了2.1倍。动水位控制对地下水埋深和排水量的调节存在时滞效应,常规和深疏暗管布局下改变暗管出口控制高度后仍分别需7 d和12 d才可达预期效果。【结论】适时适量进行动水位控制排水可及时改变地下水埋深和排水量以缓解水旱胁迫。

基于机器学习的输电走廊强对流临近预警技术

输电走廊上的强对流天气会给电力生产、供应带来严重的威胁,从而影响居民的正常用电需求。针对此问题,研究了基于机器学习的输电走廊强对流临近预警技术。该技术选取有效反映输电走廊强对流预警的数据类型,构建数据特征并对样本数据进行预处理,再利用卷积与池化操作实现数据的特征识别。同时采用CL多小波融合方法将细节融入目标数据库以增加物理信息量,为后续预警处理提供更为准确的数据,并使用了交叉相关算法来解决图像的追踪问题。通过实际的算例分析,验证了所提算法的有效性,其预测精度可达93.64%。

基于数据融合的电网强对流临近预警技术研究

强对流天气的破坏力大、预测准确率和实时性较差,且容易对电网造成严重危害,因此构建有效的电网强对流天气临近预警系统具有重要的现实意义。传统的雷达回波技术虽然能够根据云团位置的改变来推断后续天气的变化,但当云团发生融合或分裂时,其预报准确率较低。针对该方法存在的缺陷,文中使用深度学习技术对气象云图数据进行处理,其算法部分将卷积网络与长短期循环神经网络相结合,使其兼具准确性和实时性。在算法对比实验中,该算法的虚警率比卷积法以及LSTM法降低了5.2%和6.0%,说明该算法的性能较为理想。而在测试验证实验中,所提算法能够实现对1 h后强对流天气的预测,并可完成对电网的强对流临近预警,具有良好的工程应用价值。

基于LSTM-RNN的电网雷电智能预警模型设计

为了提升电力网络的安全运行水平,对电网的雷电智能预警方法进行了研究。对历史雷电数据加以提取和分析,从而建立起完备的历史数据集。基于历史数据与数学建模的思想,将雷电预警问题抽象为时间序列的处理问题,并引入循环神经网络(RNN)完成对问题的求解。同时在RNN的应用过程中,采用长短期记忆模型(LSTM)以及Dropout机制解决了传统模型中的过拟合现象。LSTM模型使用输入门、遗忘门和输出门对信号的传递流程进行了修正,且替代了RNN隐藏层中的普通节点,确保了误差函数梯度在训练过程中能够严格遵循时间步骤。而Dropout机制则将部分神经元置为失效状态,避免了其在训练中的相互适应。在山东地区的雷电数据集上进行的仿真实验结果表明,RNN网络在引入LSTM与Dropout机制后,模型的预测精度提升了4.61%。

不同颜色地膜和种植密度对春玉米田间地温、耗水及产量的影响

【目的】探求不同颜色地膜和种植密度对东北雨养区春玉米田间地温、耗水量、产量和降水利用效率的影响,进一步挖掘旱作雨养玉米水分生产潜力。【方法】2016-2018年开展了3种覆盖处理(裸地、透明地膜覆盖和黑色地膜覆盖)和3种种植密度(60000、75000和90000株/hm^2)的栽培试验,定位监测0-25 cm土壤耕层温度和0-120 cm土壤水分动态变化,结合作物产量分析农田水分利用效率。【结果】在生育前期,透明地膜覆盖处理土壤耕层积温显著高于黑色地膜覆盖处理,黑色地膜覆盖处理土壤耕层积温显著高于裸地处理;种植密度的增加使得玉米拔节期以后的土壤耕层积温下降;从全生育期耗水量看,黑色地膜和透明地膜覆盖处理间无显著差异,但均显著低于裸地处理;无论在平水年还是枯水年,玉米耗水量均随种植密度的增加而增加;黑色地膜覆盖玉米产量和水分利用效率显著提高,平均较透明地膜分别高4.3%和4.6%,较裸地分别高9.2%和13.3%;在相同覆盖处理下,产量和水分利用效率随着种植密度的增加而增加;在高密度处理下,地膜覆盖明显提高经济效益,黑色地膜覆盖平均比透明地膜覆盖获得的利润多807.82元/hm^2。【结论】黑色地膜覆盖结合高密度(90000株/hm^2)栽培模式,在保证玉米高产的基础上,水分利用效率达到最高,本研究可为东北雨养旱作玉米进一步挖掘降水生产潜力及增产增效提供参考。

Stacking集成模型模拟膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数

为准确模拟膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数,该研究以4个经典机器学习模型:随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BP)和Adaboost集成学习模型(Adaboost,ADA)为基础,基于Stacking算法建立了集成学习模型(Linear Stacking Model,LSM)对膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数进行模拟。并将LSM的模拟精度与RF、SVM、BP和ADA模型的模拟精度相比较,结果表明:1)RF、SVM、BP和ADA模型模拟膜下滴灌玉米的逐日蒸散量和作物系数时的相对均方根误差均大于0.2;2)相比RF、SVM、BP和ADA模型,LSM模型提高了玉米逐日蒸散量和作物系数模拟精度。LSM模拟的膜下滴灌玉米的作物系数相比于FAO推荐值更接近实测值;3)日序数、平均温度、株高、叶面积指数和短波辐射5个特征对玉米膜下滴灌玉米日蒸散量和作物系数影响最高,基于这5个特征建立的LSM模型模拟膜下滴灌玉米的蒸散量和作物系数的R2分别为0.9和0.89,相对均方根误差分别为0.23和0.16。因此,建议在该研究区使用日序数、平均温度、株高、叶面积指数和短波辐射5个特征参数建立LSM模型模拟膜下滴灌玉米蒸散量和作物系数。该研究可为高效节水条件下作物蒸散量和作物系数的精准模拟和合理制定灌溉制度提供参考。

中国农业节水技术标准化建设现状与发展对策

农业节水技术标准不仅是规范农业节水工程建设与管理的重要依据,也是新时期全面节约、合理开发和高效利用农业用水的技术准则.大力开展农业节水技术标准化建设对于保证节水工程建设质量,提高管理水平,控制农业用水总量,提高农业用水效率,减少农业水资源浪费,改善中国水资源日益紧缺的现状具有重要意义.基于中国当前农业节水技术标准化体系建设的基本现状,总结分析了现行农业节水技术标准建设与发展中存在的主要问题和制约因素,提出了推进农业节水标准化建设工作的若干建议,力求为促进中国农业节水事业健康有序和可持续发展提供参考.

根区温度对黄瓜嫁接苗碳氮代谢及相关酶活性的影响

【目的】研究根区不同温度处理对3种黄瓜幼苗碳氮代谢及相关酶活性的影响,为冬季黄瓜生产提供理论依据。【方法】以黄瓜品种津优35号自根苗(以下简称"自根")、黑籽南瓜嫁接苗(以下简称"黑籽")、白籽南瓜嫁接苗(以下简称"白籽")为试材,通过自行研制的根区温度控制装置,将黄瓜幼苗生长期的根区温度分别控制在适温(18~20℃,对照)、亚适温(13~15℃)、低温(8~10℃)条件下,研究根区不同温度对黄瓜幼苗碳氮代谢及相关酶活性的影响。【结果】(1)亚适温和低温处理降低了黄瓜幼苗叶片的Rubisco酶、蔗糖磷酸合成酶(SPS)、蔗糖合成酶(SS)活性,其中低温处理下以上3种酶的活性最低。(2)随着根区温度的降低,黄瓜叶片中淀粉、蔗糖、果糖含量逐渐降低。(3)亚适温和低温处理抑制了黄瓜叶片和根系中硝酸还原酶(NR)、谷氨酰胺合成酶(GS)、谷氨酸合成酶(GOGAT)活性,低温处理下以上3种酶活性与对照相比均存在显著差异。(4)亚适温和低温处理降低了黄瓜叶片和根系中铵态氮、硝态氮含量,增加了可溶性蛋白和脯氨酸含量。(5)亚适温和低温处理下,"黑籽"的碳氮代谢相关酶活性及物质含量高于"白籽"和"自根",低温处理下"黑籽"的可溶性蛋白和脯氨酸含量最高,"自根"的可溶性蛋白和脯氨酸含量最低。【结论】亚适温和低温处理均抑制了黄瓜幼苗碳氮代谢相关酶的活性及物质含量,增加了根系和叶片中可溶性蛋白、脯氨酸含量;此外,低温胁迫对"黑籽"的影响最小,其抗逆性最强,"白籽"次之,"自根"的抗逆性最弱。

氧化生物双降解地膜降解性能及其对东北雨养春玉米田间水热和生长的影响

为解决当前农田大量残膜污染问题,设置3种不同降解速率的氧化生物双降解地膜(降解a、降解b、降解c)和普通塑料地膜覆盖及露地对照5个玉米种植试验,研究氧化生物双降解地膜田间降解性能(降解率、拉伸强度和断裂伸长率)及其对土壤水热、玉米生长状况及产量的影响。结果表明:1)不同降解速率氧化生物双降解地膜降解梯度与预期基本相符, 3种降解速率的地膜全生育期降解率分别为14.2%、10.0%和6.5%,差异达显著水平。降解a、降解b和降解c地膜在田间覆盖120 d后,垄上地膜拉伸强度损失率分别为30.4%、20.3%和19.1%,断裂伸长率损失率为10.4%、13.5%和5.0%,垄侧地膜拉伸强度损失率为59.0%、50.7%和45.6%,断裂伸长率损失率为71.7%、55.6%和51.0%,其中降解a拉伸强度和断裂伸长率与降解b和降解c相比均达显著差异水平,且垄侧各降解地膜机械性能损失率显著大于垄上地膜。2)氧化生物双降解地膜显著提高了玉米生育前期5～25 cm层土壤温度和0～40 cm层土壤含水率,与露地相比,降解a、降解b和降解c处理下5～25cm土层平均温度分别提高了4.5℃、4.4℃和4.4℃, 0～40 cm土层含水率分别提高了3.2%、2.9%和2.2%。3)氧化生物双降解地膜加快了玉米生育进程,使玉米植株提前3 d出苗,缩短生育期5～7 d,且玉米株高和叶面积指数均显著高于露地处理,略优于普通地膜。4)在产量构成和最终产量方面,氧化生物双降解地膜与普通塑料地膜覆盖均较露地处理增加了玉米穗长、穗粗及百粒重,降解a、降解b、降解c和普通地膜处理较露地对照增产率分别达14.3%、14.3%、10.4%和13.2%。研究认为,氧化生物双降解地膜覆盖具有明显的增温保墒效应,与普通地膜相同,能够显著提高玉米产量,并且可以通过改变配方调节其降解速率。本研究成果可为氧化生物可降解地膜替代普通地膜及其在东北地区推广应用提供科学依据。

基于污染物总量控制的流域水环境管理绩效优化研究——以吉林省招苏台河流域为例

为探寻流域污染物总量控制和水环境管理绩效之间的关系,建立覆盖流域社会、经济、生态的水环境综合管理绩效指标体系,计算环境绩效并分析其变化趋势,以水污染物削减量为决策变量,以投入资金量最小为优化目标,设置环境绩效优化、控制断面水质达标、污染物削减提升的约束条件,构建基于结构、工程、监管提升的流域水环境管理绩效优化模型。以吉林省招苏台河流域为例,利用Lingo8.0软件编程进行优化求解,得到优化方案总投资15.09亿元,COD、氨氮总削减量分别为9 879.1t,619.68t,规划期末水环境管理绩效提升至0.856。水环境管理绩效指标体系可较全面的反映绩效值的定量变化,得到的优化方案满足流域水环境质量改善和污染物总量控制的要求,有效降低资金投入,为流域管理和发展提供参考。

一种基于影响因素的电网环境风险感知平台的设计与实现

电网设备运行过程中面临各种不确定因素的影响,科学应对这些因素可提升电网运行的安全性和稳定性。文章根据电网风险等级和电网设备运行等特点,设计了一个风险感知预警平台,对电网设备运行的环境信息进行收集、整理和分析,实现极端天气状况的监控预警感知,并通过灾前布控技术手段,最大限度地降低由于环境因素造成的停电事故。

基于改进深度降噪自编码网络的电网气象防灾方法

电网运维数据表明电网故障的主要原因已由电气设备制造工艺水平、现场运维水平等因素转向雷电、山火、大风、冰灾等自然气象因素,电网防灾减灾也应重点关注气象致灾。针对气象与电网故障之间的关联特点和规律,提出了一种基于改进深度降噪自编码(SDAE)网络的电网气象防灾方法。以气象历史数据和电网运维检修数据为基础,利用合成少数类样本过采样技术(SMOTE)降低原始数据集的不平衡度,自编码网络通过非监督自学习和有监督微调完成气象信息特征的提取和气象信息与电网故障映射关系的建立,并通过融入稀疏项限制和加噪编码来改善网络的鲁棒性。算例分析表明,所提出的基于SMOTE和SDAE的网络电网气象防灾方法,能够准确、全面地建立气象信息与电网故障之间的关联映射关系,能够对给定的气象条件是否会导致发生电网灾害事故进行准确的预判。

地下水埋深对辽宁中部地区膜下滴灌玉米生长及产量的影响

为探讨地下水埋深对膜下滴灌玉米生长和产量的影响,以沈阳地区为例,选择郑单958玉米品种为试验材料,通过地下水埋深模拟系统设置地下水埋深1.0(D1.0),1.5(D1.5),2.0(D2.0),2.5(D2.5),3.0m(D3.0)共5个处理,对玉米生长指标、灌浆期光合作用、产量及耗水量等指标进行分析。结果表明:(1)不同地下水埋深下的株高、茎粗和叶面积指数达到峰值时的具体表现为D1.0>D1.5>D2.0>D3.0>D2.5,且D1.0和D1.5处理下的株高和茎粗达到峰值的日期(播后天数)较其他处理提前了10~20天。(2)D1.0处理下的净光合速率和蒸腾速率较其他处理分别提高18.05%~32.89%和18.50%~137.24%。(3)产量随地下水埋深的增加呈降低趋势,其中D1.0处理产量最大,达17 100kg/hm^2,且产量随着地下水补给和全生育期耗水量的增加而增加。通过对玉米产量影响因素与产量间的通径分析可知,地下水埋深通过增加叶面积指数和穗粒数使玉米增产。浅埋地下水(1.0~2.5m)有助于缩短玉米生育进程,增加叶面积指数,从而提高叶片光合作用能力,促进灌浆期玉米籽粒的形成,增加穗粒数使玉米增产。研究结果可为辽宁中部及类似地区不同地下水埋深条件下玉米高产栽培和节水灌溉提供科学依据。

依法治校视域下高校招标采购应急管理体系构建

依法治校视域下,构建高校招标采购应急管理体系是推进国家依法治校的重要举措,是保障高校招标采购正常运行的根本需求,也是推动高校治理体系和治理能力现代化的基本要求。构建高校招标采购应急管理体系可以从以下几方面着手:完善招标采购应急管理法制规范,健全高校招标采购应急管理领导体制,优化高校招标采购应急管理运行机制,规范高校招标采购应急管理预案编制,健全高校招标采购应急管理机制建设。

北京河流大型底栖动物空间格局及其环境响应研究

大型底栖动物群落结构及多样性对于区域河流环境状况具有重要的指示意义。基于2014年5月—2015年8月间北京市河流大型底栖动物群落结构调查数据,分析底栖动物的生物多样性特征和空间格局。调查共发现大型底栖动物151种(或分类单元),隶属于5门9纲67科127属,水生昆虫占绝对优势。聚类分析表明76个采样点可被分为4组,组1主要包含北部山区的潮白河水系,具有较为典型的山溪型河流底栖动物特征,组2主要包含永定河山峡段和北运河水系的清河,组3主要包含大清河水系和北运河水系的温榆河、北沙河、南沙河等,二者具有城市河流兼有山溪型河流底栖动物的特征,组4主要包含北运河水系,具有典型的城市河流底栖动物特征。优势种分析表明:组1的优势种为热水四节蜉(Baetis thermicus)、秀丽白虾(Exopalaemon modestus)和网栖石蛾(Cheumatopsyche sp.),组2为直突摇蚊(Orthocladius sp.)、钩虾(Gammarus sp.)和长足摇蚊(Tanypus sp.),组3为摇蚊科幼虫(larvae of Chironomidae)和寡毛类(Oligochaeta),组4是以中华摇蚊(Chironomus sinicus)为代表的摇蚊幼虫。功能摄食类群研究表明:组1以收集者和滤食者占绝对优势,相对丰度分别为60%和29.6%;组2、组3、组4均以收集者占绝对优势,相对丰度分别为97.7%、90%、97.5%。物种数、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数和Margalef丰富度指数的组间差异性显著(P<0.05)。研究表明,北京河流大型底栖动物受河流自然环境变化的影响显著,形成了典型的山区-城市底栖动物空间格局,山区河流中保持了较高的生物多样性,城市河流及其过渡区的大型底栖动物退化明显,大型底栖动物能够明显指示环境状况的变化并可指导河流环境的保护与恢复。

光学遥感器光机结构热变形的高精度测量

空间光学遥感器光机结构在复杂的空间轨道热环境中会产生热变形,影响探测精度。为解决光学遥感器光机结构热变形测量问题,本文提出了基于数字摄影测量和光纤光栅传感的热变形组合监测方法;建立了具有热解耦功能的光纤光栅布局方法和变形测量模型算法,理论分析了光纤光栅光谱变化与应变、温度的关系,采用实验方法标定光纤光栅应变传感器和温度传感器,得出光纤光栅中心波长漂移量与应变、温度的关系;搭建了数字摄影测量试验系统,结合光纤光栅传感网络测量光机结构的应变和温度场,实现了光机结构热应变高精度测量。研究结果表明:数字摄影和光纤光栅组合测量方法可实现光机结构位移场、应变场和温度场同时测量,热解耦后结构变形测量精度达到0.02 mm,可用于光机结构在轨热变形的合理预测,在空间光学遥感器光机结构在轨监测中具有应用前景。