基于CAMM和CLDAS的黄淮海冬小麦成熟期连阴雨时空特征

利用黄淮海地区2008—2023年的CLDAS数据和同期65个农业气象观测站的冬小麦花期、成熟期观测数据,订正机理性中国农业气象模式(CAMM)中发育模块(RAM)的参数,评估模式对冬小麦成熟期的模拟精度,而后重构格点化的历年成熟期日期,统计成熟期前6天后9天共16天的降水量和雨日数,随后基于连阴雨指标,研究连阴雨的时空分布特征。结果表明:(1)RAM模式对冬小麦成熟期具有较好的模拟能力,各站RMSE平均值为2.28±0.46 d,模拟值与实测值的R2为0.915。(2)黄淮海地区冬小麦成熟期降水量和雨日数均呈南北两端高中间低的空间分布格局,区域平均降水量为8.8~84.6 mm,平均值为31.9 mm,雨日数为1.0~9.1天,平均值为5.4天。(3)2008—2023年连阴雨灾害波动较大,其中2009、2013、2018和2023年较为严重,大致呈4~5年发生一次的周期性规律,且灾情呈加重的趋势。(4)连阴雨灾害在黄淮海地区北部很少发生,河北和山东交界处偶发,灾害高发重发区主要集中在河南省,尤其是郑州以南的驻马店和信阳一带最为严重,发生频率约为5年一遇,持续天数多在9天以上。

数字孪生水网赋能多业务场景应用与实践

目前,水利部数字孪生流域先行先试工作已经接近尾声。数字孪生太湖地区典型水网工程项目作为江苏省4个先行先试项目之一,包括10个子项,各子项综合考虑太湖地区水网纲、目、结特征,以河、湖、库、城市、圩区为主要试点对象。围绕共建共享的理念,文章从新形势、新思路、新标准、新平台4个方面阐述了数字孪生水网赋能多业务场景应用的方式,包括太湖流域“点—线—面”融合的多层级数据底板、江苏省太湖地区精细化河网模型及服务、“2+N”多场景“四预”业务应用,相关建设成果能够为江苏数字孪生水利建设提供经验,有效支撑未来我国智慧水利体系建设。

基于网格划分的常发性拥堵区域识别及演化模式分析

为准确识别常发性拥堵区域,分析其拥堵传播方向,疏通拥堵源头和阻断拥堵传播路径,提出一种基于网格模型和Fuzzy Core DBSCAN算法的常发性拥堵区域识别及演化模式分析方法。首先,对城市路网进行网格化处理,结合出租车GPS数据综合分析网格内车辆轨迹数量和轨迹加权平均速度,构建网格内部交通拥堵状态判别模型。然后,利用结合模糊集合论与DBSCAN算法扩展得到的Fuzzy Core DBSCAN算法识别常发性拥堵区域,选取拥堵规模、拥堵传播方向(即两个相邻网格之间的传播次数和传播概率)和关键网格3个指标来分析常发性拥堵的演化模式。最后,以黑龙江省哈尔滨市二环路范围内网格区域为例进行实证分析,结果表明:所识别出的常发性拥堵区域关键网格G(14,13)一周内拥堵传播到相邻网格共85次,其中27次(以31.8%的概率)沿西大直街向北传播至网格G(15,14);与百度地图开放平台数据相比,基于网格模型的拥堵判别结果准确率达85%;基于Fuzzy Core DBSCAN算法识别分析出的常发性拥堵区域拥堵演化模式与百度地图开放平台路况时变过程吻合。这表明融合Fuzzy Core DBSCAN算法与网格模型可有效识别常发性拥堵区域中关键网格的拥堵传播方向,能为制定科学合理的缓堵方案提供支撑。

基于环境中移动运输代理的传感器网络建模

针对大型稀疏传感器网络中的数据获取,本文提出了一种利用环境中普遍存在的移动代理来连接稀疏传感器的网络体系结构和一种2-维网格随机游走分析模型;提出的传感器网络模型由3个抽象层构成,即由无线传感器构成的底层、由各种运输代理构成的中间层和由接入点/中央存储库构成的顶层。具体实现原理是位于中间层的移动运输代理从底层分布的无线传感器收集数据并缓冲数据,然后经过游走运输,最后将从底层的无线传感器收集的数据交付到顶层必要的接入点进行必要的存储和处理,从而实现整个传感器网络的数据获取;理论分析和仿真实验结果表明,提出的基于移动运输代理的传感器网络模型不仅具有较好的鲁棒性和可扩展性,而且相比于基站网络模型和Ad-hoc网络模型,在传感器功率消耗、数据成功率和基础设施投入成本方面有明显的优势。

顾及梯田地形的Grid-TIN混合格网数字高程模型研究

针对格网DEM难以对黄土高原梯田地形进行有效数字表达的问题,基于面向对象思想提出了能够顾及梯田地形的Grid-TIN混合格网DEM(Grid-TIN based DEM,GT-DEM)概念及其数据模型,并阐明其主要特征及与传统DEM的关系。以陕西绥德县辛店沟小流域水平梯田为例,利用现有1∶1万格网DEM、梯田特征点线及其外围边界线,构建出能够充分顾及梯田地形的GT-DEM。研究表明,利用现有格网DEM和梯田地形特征点线构建顾及梯田地形GT-DEM的技术可行。GT-DEM不仅可对研究区全局地形进行粗略表达,而且可对其局部梯田地形进行精细表达。该研究是对如何提高DEM的梯田地形数字表达能力的有益探索,对进一步提高DEM对淤地坝、鱼鳞坑等其他人工地形的数字表达能力具有重要借鉴意义。

基于多源异构数据融合的造价数据与GIM模型挂接方法

针对电网工程构件的GIM模型无法包含造价分析所需要的所有信息,导致造价分析精度及效率较低的问题,提出了一种基于多源异构数据融合的造价数据与GIM模型的挂接方法。该方法建立了电网工程GIM构件属性集和造价数据库,并从中提取出构件本体来实现GIM构件到本体间的映射以及造价数据到本体间的映射关系,进而完成多源异构的造价数据与GIM模型间的挂接。仿真实验及分析结果表明,所提方法能够大幅节省造价分析人员的查询和计算时间,从而提高电网工程造价分析与管理的效率。

电网数字孪生分析模型建模及应用

为支撑新一代调度技术支持系统全局分析计算业务融合,提出一种基于数据孪生的电网分析模型构建方法。基于实际电网设备的物理和逻辑关系,构建出标准化、对象化的完整电网分析模型,并接入实时量测,使其成为真实空间物理电网的数字孪生。在传统通用数据库与专业计算应用间构建出更贴近电网分析计算业务的数据中台,为在线分析计算应用提供统一数据服务。通过在新一代调度支持系统华中试点工程的建设成效,展示了基于数字孪生模型的分析计算应用的性能提高效果。

适用于弱电网的三电平并网逆变器模型预测控制

弱电网下并网逆变器的鲁棒性较差、谐波较大,而模型预测控制十分依赖系统参数,这限制了其在弱电网中的应用。针对以上问题,提出适用于NPC(二极管中点钳位)型三电平并网逆变器的数据驱动型V-MFPC(基于虚拟电压矢量的无模型预测控制)策略。首先通过不同的开关序列构造大量虚拟电压矢量,然后利用代价函数预选降低控制算法的计算负担,最后选择合适的开关序列寻优抑制中性点电压波动。仿真结果表明,所提策略能有效抑制中性点电压波动和并网电流谐波,并具有较好的参数鲁棒性。

基于近似匹配模型的电网数据隐私防护建模研究

为保证智能电网隐私数据不会被恶意入侵,基于近似匹配模型,提出电网数据隐私防护建模方法。通过匹配结构的代价函数,得到无标签节点的语义匹配值,计算隐私防护近似匹配代价;结合近似匹配模型制定访问控制策略,分别构造数据源文件、认证机构、授权机构的子函数,得到访问过程中数据源文件加密与解密的模型。对多维数据进行加密聚合,建立公共参数,得到数据加密的密文格式,从而实现电网数据的隐私防护。实验结果表明,方法对于数据隐私的防护效果好。

电网分析模型数据的图表组织结构对比与适用性研究

为了明晰电网分析模型的数据组织结构选择标准,对其图表组织方式的适用性研究。基于本体思想,构建电网分析模型的元件表、元件图和层次化图数据模型,并在不同规模电网下进行测试和对比性能。测试结果给出了三者的检索性能定量关系,表明所构建层次图的检索性能在多层拓扑检索中分别约为元件图和元件表的10倍和40倍,可为电网数字底座的数据组织结构选配提供依据。

考虑频繁项集的智能电网统一数据模型构建

在构建的智能电网数据模型中,存在模型类型纷杂、计算耗时较长等问题,对此构建一种考虑频繁项集的智能电网统一数据模型。提出了频繁项集设计改进的Aprioro算法,改进时考虑4个方面:通过矩阵思想映射事务数据库;优化连接步;优化剪枝步;压缩事务数据库,实施智能电网在线分析系统中文件数据的挖掘。对于挖掘到的文件数据内容,对其实施一系列预处理,包括时序数据修复、时序数据甄别。通过分布式内存数据网格技术实施智能电网统一数据模型的构建,在模型设计中,序列化方法选用writeData方法,反序列化方法选用readData方法,通过3个步骤实现模型的搭建。测试结果:模型分析计算时间为0.35 s,当更新数据的母线个数达到70条,模型能够保持60 000次/min左右的更新频率,当更新数据的节点个数达到800个,模型能够保持110 000次/min以上的更新频率;模型的未来态潮流计算与灵敏度计算耗时均较低。

基于近似匹配模型的电网多模态数据检索研究

电网运行过程需要多种模态形式数据的支持,且多模态数据的复杂性较高,存储量增大,导致其检索难度较高,易出现较多相似冗余数据。为解决这一问题,提出基于近似匹配模型的电网多模态数据检索方法。引入树匹配理论构建模型,分析元数据与近似查询树映射关系。根据电网多模态数据近似匹配过程,计算查询树与元数据之间的编辑距离。依据极大似然估计原则,得到先验参数最优估计结果。按照由大到小顺序排序待检索文档与查询数据,由此完成多模态数据检索。实验结果表明,该方法检索精准度与实际数据存在最大为0.50 kB的误差,检索精准率最高为98%,说明使用该方法检索结果完整且精准率高。

基于信息模型的电网数据共享和传输研究

电网数据共享和传输过程中,若业务突发异常、网络资源拥堵严重,数据传输很难保证实时性。针对这一问题,提出一种基于信息模型的电网数据共享和传输方法。以电网业务为依据,建立电网公共信息模型。根据电网业务特点扩充模型中的数据类,并通过继承、关联、聚合等操作完善模型中的实体类,从而确定模型内部逻辑关系。在此基础上,制定模型的操作规则,针对不同个数的终端请求设计数据传输服务模式,实现电网数据共享和传输交互操作。针对数据共享的跨域特点设计数据共享访问控制策略,以保证数据共享和传输的稳定。试验结果表明,所提方法网络时延小、丢包率低。所提方法能够提高电网数据传输的实时性,为电网数据的可靠传输与安全运行提供借鉴。

基于数据同化的棒束流场湍流模型常数标定方法研究

为了提升压水堆棒束燃料组件内二次流预测精度,采用基于集合卡尔曼滤波算法的数据同化策略对非线性涡粘模型的关键模型系数进行标定。为了提升数据同化策略的收敛速度,降低模型常数的收敛残差,采用基于模型常数敏感性分析的定向抽样和基于空间相关长度的局部修正等方法,改进了数据同化策略和集合卡尔曼滤波算法。本文基于改进的数据同化策略,利用5×5棒束通道定位格架下游流场实验观测数据,标定了非线性涡粘模型。研究结果表明,与标准非线性涡粘模型相比,标定后的非线性涡粘模型对棒束通道定位格架下游二次流的预测精度显著提高,成功预测了标准模型常数未能准确预测的横截面涡结构。

高比例新能源电力系统调节资源灵活性不足风险分析

高比例新能源接入电力系统带来了显著的波动性和不确定性,电力系统面临灵活性不足的运行风险。不确定状态下灵活性不足风险评判对控制电力系统运行风险水平、评价规划方案的性能优劣具有重要意义。研究新能源电力系统调节资源灵活性不足风险量化评估方法,提出了新能源电力系统调节资源灵活性不足风险评价指标体系。首先,基于核密度估计与序优化理论,提出源荷不确定性数据驱动建模方法;为提高电力系统源荷样本数据的充裕度,提出基于云模型的电力系统小概率风险样本集重构方法,实现训练样本的无成本、灵活获取;然后,从爬坡能力和调节深度两方面提出新能源电力系统调节资源灵活性不足的风险量化评估方法。最后,算例分析验证了所提方法的有效性和可行性。

面向移动端可视化建模研发的管控数据采集研究

在智能电网的建设过程中,因移动端可视化建模研发平台中管控数据属性较多、体量较大,导致管控数据分类精度和采集效率较低。为此,提出面向移动端可视化建模研发的管控数据采集方法。设定移动端可视化建模研发平台管控数据集合,根据管控数据之间的相关性对数据进行降维处理。通过值差度量(VDM)和Minkowski方法,度量管控数据分类属性与数值属性距离。构建闵可夫斯基距离-径向基函数-极限学习机(MD-RBF-ELM)模型,以获取管控数据分类操作结果。制定每个类别管控数据采集信令,并合成处理采集信令。通过并行模式,实现了移动端可视化建模研发平台管控数据的高效采集。试验结果表明:所提方法的管控数据分类操作更加精准,管控数据采集效率达到了90%。该方法具有较好的管控数据采集效果。

基于用户特征挖掘的电网多维数据协同可观测性模型研究

目前的电网数据协同可观测性模型主要针对单个或少数几个可观测源,未考虑电网中多维度数据,导致观测的数据偏差较大,对此设计一种基于用户特征挖掘的电网多维数据协同可观测性模型。构建电网拓扑结构后进行分区,建立不同区域下电机动力学方程,获取电网多维数据,对得到数据进行关联规则挖掘,获取频繁项集后进行校正,结合联机分析处理技术实现多维数据的存储。为验证模型在实际应用中的有效性,利用算例对模型进行测试,结果表明:设计的电网多维数据协同可观测性模型在不同的数据类型中的观测数据误差更小,且与实际电网数据之间的拟合精度更高,具有良好的实用性。

应用空间格网化法估算森林碳储量

为了探究空间格网化方法在森林碳储量估算中的应用,以塞罕坝机械林场的二类调查数据为基础,利用空间格网化方法提取林班中与碳储量估算相关的林龄、株数、郁闭度、蓄积量参数,通过BO-RF算法完成建模与估算,应用反距离加权插值方法完成空间插值统计,最终实现塞罕坝林场森林碳储量的整体性估算。结果表明:在不同格网尺度中,以3×3、5×5格网尺度的主要优势树种碳储量估算模型的精度表现较佳,华北落叶松(Larix gmelinii var.principis-rupprechtii(Mayr) Pilger)、白桦(Betula platyphylla Sukaczev)、樟子松(Pinus sylvestris var.mongholica Litv.)、蒙古栎(Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb.)和云杉(Picea asperata Mast.)的决定系数(R2)均高于0.864,偏差、相对偏差、均方根误差、相对均方根误差也都表现较优;5×5格网尺度的主要优势树种的BO-RF的碳储量估算模型分别对主要优势树种的林龄、株数、郁闭度与格网中心碳储量参数的拟合效果明显,决定系数(R2)分别为0.910、0.887、0.956、0.864、0.913;与利用二类调查数据直接估算林班碳储量相比,空间格网化估算碳储量的精度达到99%。

基于数据驱动的智能电网故障预测与精确定位技术研究

为保证智能电网安全高效运行,研究其故障预测及定位技术极为关键。文章应用大数据驱动的图分析方法,通过构建数字孪生电网实现对故障过程的主动捕捉和智能调度。分析了智能电网调度控制系统故障定位技术面临的挑战,提出数据驱动图模型实现故障的智能化定位,阐述定位原理和关键技术。通过具体案例分析,结果表明,数据驱动图模型技术可大幅推动电网对故障过程的主动洞察和智能化处理。

基于AMI数据及电能表计量点误差远程诊断的低压电网线损模型

小超差电能表的运行误差诊断对线损计算的精度提出了更高要求。在典型台区拓扑结构上建立台区功率域线损方程,并根据电荷与能量守恒律建立了通用的台区能量域线损模型。基于AMI设备所采集的计量数据,求解模型即可对电能表的相对误差、线阻系数及固定损耗实现远程估计。通过对用户负荷变化、时钟差异、总表计量扰动等因素的分析,在实验室仿真数据和现场真实数据上盲测共同验证了模型的可靠性。模型对小超差电能表的检出及命中都能达到较高的比率,具有工程实用性和较高的经济价值。