光伏电站功率预测影响因素分析及准确率提升方法浅析

随着环境的变化及能源供应的短缺,光伏能源作为可再生资源,以可循环、低成本和清洁无污染等诸多优势备受关注,随着光伏发电技术的日渐成熟,光伏电站的装机容量也在逐渐增加,在长时间的运行过程中,由于内外各种因素的影响,导致光伏功率预测产生一定的误差,应引起高度关注,对影响因素进行分析与研究,并提出有效的方法提升功率预测的准确率,为光伏电站的运营管理提供更可靠的依据。基于此,文章从光伏电站功率预测的重要性入手,分析了光伏电站功率预测影响因素,进一步探究了光伏功率预测准确率的提升方法。

光伏电站功率预测影响因素分析及准确率提升方法研究

随着我国现阶段光伏发电的快速发展,其在整个电力系统体系中占有很大的比例,导致光伏发电对我国电网运行的合理性的影响也更为明显。同时光伏发电自身具有不确定性与间歇性特点,在一定程度上增加了整个电网运行计划与调度工作的难度。因此,想要解决发电量自身不稳定性的问题,要增加整个系统中旋转备用的总体容量。旋转备用的总体容量在一定范围间接性地增加了整体光伏发电运行的总成本,所以要对输出功率做好预测工作。此外,利用对光伏电站中期或是短期的发电量进行合理的预测,应将其从未知转为已知,有关调度工作人员还应依照预测波动的状况,有效安排控制措施,提升电网运行的可靠与安全、稳定性;将功率和负荷两方面的预测进行结合,利于调度工作人员进行优化和调整对常规电源有关方面的发电计划,从而改善我国电网调度的能力和增强光伏并网的总体容量;依照有关预测结果,需要增加对预测误差方面旋转备用的总容量,能显著降低和增加的额外旋转备用的总容量,对我国电网运行过程中经济性的改善具有一定的意义;其中功率预测利于合理地降低弃风弃光和检修计划,提升企业自身的盈利标准和能力。鉴于此,本文针对光伏电站功率预测影响因素和有关准确率提升的方式进行了简要分析,以供借鉴。

腹腔镜直肠癌手术后发生腹直肌萎缩的影响因素分析及预测模型构建

目的:探讨腹腔镜直肠癌手术后发生腹直肌萎缩的影响因素,并构建预测模型。方法:回顾性选择2020年3月至2023年3月收治的行腹腔镜根治手术的229例直肠癌患者,收集临床相关资料,根据术后是否发生腹直肌萎缩将患者分为萎缩组(n=47)与对照组(n=182)。Logistic回归分析直肠癌腹腔镜手术后发生腹直肌萎缩的因素,受试者工作特征曲线构建直肠癌腹腔镜术后发生腹直肌萎缩的预测模型,Hosmer-Lemeshow检验预测模型的校准度。结果:多因素Logistic回归分析显示,年龄较大、术后长期卧床、预防性造口、术后化疗、术后并发手术部位感染是直肠癌腹腔镜手术后发生腹直肌萎缩的危险因素(P<0.05),高白蛋白水平是保护因素(P<0.05)。受试者工作特征曲线分析显示,预测模型预测直肠癌腹腔镜手术后发生腹直肌萎缩的曲线下面积为0.868(95%CI:0.817~0.909),灵敏度、特异度分别为85.11%与87.91%。Hosmer-Lemeshow检验显示预测模型具有较好的符合度(χ^(2)=3.251,P>0.05)。结论:年龄较大、术后长期卧床、预防性造口、术后化疗、手术部位感染、低白蛋白是直肠癌腹腔镜手术后腹直肌萎缩的相关因素,据此建立预测模型可较好地预测腹直肌萎缩风险。

肺癌患者免疫检查点抑制剂相关胃肠道不良反应的影响因素分析及预测模型构建

目的探究肺癌患者免疫检查点抑制剂(ICI)相关胃肠道不良反应的影响因素,并构建预测模型。方法选取2020年7月至2022年7月350例ICI治疗的肺癌患者,按7∶3比例随机分为训练人群245例和验证人群105例,开展前瞻性研究。统计训练人群中ICI相关胃肠道不良反应发生情况,通过单因素、LASSO-Logistic多因素回归分析肺癌患者ICI相关胃肠道不良反应发生的影响因素,并构建列线图预测模型,分别在训练和验证人群中进行验证。结果训练人群中ICI相关胃肠道不良反应发生率为46.12%(113/245)。年龄、饮酒史、临床分期、ICI种类、胃肠道基础病史、自身免疫性疾病史、联合化疗均为肺癌患者ICI相关胃肠道不良反应发生的影响因素(P<0.01)。基于上述影响因素构建肺癌患者ICI相关胃肠道不良反应发生风险的列线图预测模型,该模型在训练和验证人群的C-index分别为0.912、0.905,具有良好的区分度,在预测肺癌患者ICI相关胃肠道不良反应发生风险方面具备良好临床效用。结论肺癌患者ICI相关胃肠道不良反应发生的影响因素包括年龄、饮酒史、临床分期、ICI种类、胃肠道基础病史、自身免疫性疾病史、联合化疗,基于影响因素构建的列线图预测模型有助于临床早期筛选并识别高危患者。

基于抑郁程度、心理痛苦、自理能力分析的脑卒中后抑郁患者自杀倾向的影响因素探讨

目的调查脑卒中后抑郁(PSD)患者自杀倾向现况,探究基于抑郁程度、心理痛苦、自理能力进一步分析自杀倾向的影响因素。方法选取2021年1月—2023年1月神经内科住院治疗的PSD患者165例,采用MINI自杀筛选问卷评分、健康状况问卷抑郁量表(PHQ-9)评分、心理痛苦温度计(DT)评分、Barthel指数(BI)评分对PSD患者自杀倾向、心理痛苦及病情程度进行评估,并通过一般资料调查问卷收集患者一般情况,采用Pearson法分析MINI评分与PHQ-9评分、DT评分、BI评分的相关性,采用多元线性回归分析PSD患者自杀倾向的影响因素,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各因素及预测模型预测PSD患者自杀倾向的敏感度、特异度,进一步运用部分标准化方法计算各变量重要性。结果165例PSD患者MINI评分(6.65±2.38)分,其中无风险、低风险、中风险、高风险分别占12.12%、24.24%、29.70%、33.94%;PSD患者PHQ-9评分(10.58±3.12)分,DT评分(5.33±2.65)分,BI评分(56.38±6.75)分。MINI评分与PHQ-9评分、DT评分呈正相关,与BI评分呈负相关(P<0.01);多元线性回归分析显示:经济收入、PHQ-9评分、DT评分、简明健康状况量表(SF-36)评分、BI评分、对预后有信心、对治疗效果满意、自杀未遂经历是PSD患者自杀倾向的影响因素(P<0.01);重要性排序前五的因素依次为对预后有信心、BI评分、DT评分、PHQ-9评分、自杀未遂经历;ROC曲线显示各因素及预测模型均具有良好的预测价值。结论对预后有信心、BI评分、DT评分、PHQ-9评分、自杀未遂经历是PSD患者自杀倾向重要性排名前五的影响因素,其余因素有经济收入、SF-36评分、对治疗效果满意,临床可以此为依据展开有针对性、有侧重点的防控措施,以降低PSD患者自杀倾向。

慢性鼻-鼻窦炎伴鼻息肉患者术后预后不良影响因素分析及模型构建

目的 探讨慢性鼻-鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)患者术后预后不良的影响因素,建立logistic回归模型并进行验证,为临床防治工作提供参考。方法 回顾性选取2021年1月至2023年1月郑州市第七人民医院收治的158例CRSwNP患者为研究对象,依据内窥镜术后1 a预后情况分为预后不良组33例、预后良好组125例。比较两组临床资料,分析预后不良的影响因素。依据多因素logistic回归分析结果构建模型,采用Hosmer-Lemeshow检验模型校准度。结果 变应性鼻炎、支气管哮喘、头/面疼痛评分、鼻窦CT评分、术后感染及白细胞介素-17(IL-17)、趋化因子4(CCL4)水平为预后不良的独立危险因素(P<0.05);模型预测术后预后不良的曲线下面积(AUC)为0.906(95%CI:0.812~0.964),预测敏感度、特异度分别为84.85%、86.40%,且具有良好校准度。结论 变应性鼻炎、支气管哮喘、头/面疼痛评分、鼻窦CT评分、术后感染及IL-17、CCL4水平为CRSwNP患者术后预后不良发生的独立危险因素,基于上述影响因素建立logistic回归模型,该模型对预后不良发生具有一定预测价值,临床需重视上述影响因素并实施个体化干预,以降低预后不良发生风险。

重金属污染黏性土电阻率影响因素分析及其预测模型

采用改进的电阻率测试设备,对3种室内人工配制的重金属(Zn,Pb,Cd)污染黏性土进行正交试验研究.探讨了4种因素(污染物掺量N、孔隙湿密度md、体积含水量Pr和污染种类S)对重金属污染黏性土电阻率的影响.结果表明:重金属污染黏性土电阻率随孔隙湿密度和体积含水量的增大呈指数函数减小,随污染物掺量的增大而减小,并且相同离子化合价的重金属离子对土体电阻率的影响规律基本一致.方差法和极差法分析表明,4种影响因素对重金属污染黏性土电阻率的影响程度不同,其影响程度大小依次为:N,m_d,P_r,S.此外,为将Archie电阻率预测模型的应用范围进行拓展,建立了适用于重金属污染黏性土的电阻率预测模型.该电阻率预测模型可以用于特定区域重金属污染场地的定量评价.

岩溶隧道涌水影响因素、预测方法及危害分析

研究目的:隧道涌水量预测计算方法众多,计算成果与实际涌水都有较大的差距,尤其是非均质的岩溶隧道,因此有必要仔细分析其影响因素,选取合理的预测方法,提高预测精度,降低其危害。研究结论:(1)隧道涌水量预测的影响因素较多,可大体归纳为客观因素、人类活动因素及时空因素这三种;(2)岩溶隧道由于其独特的地下水特征,与非可溶岩隧道的区别很大;(3)非可溶岩隧道的涌水量预测,一般按层流理论的地下水动力学法计算,可溶岩地层隧道涌水量预测不能采用层流理论,应根据其边界条件有针对性地选取预测方法;(4)由于岩溶隧道涌水地质灾害的的危害极大,呼吁建设、设计、施工等单位应从实际出发,转换观念,坚持可持续发展战略,尽量降低工程建设对于自然环境的影响。

居民家庭水产品消费需求影响因素分析与预测

文章基于2000—2012年的历史数据,尝试构建含有多个影响因素变量的多元灰色预测模型MGM(1,n),并结合等维灰数递补技术,对2013—2017年的居民家庭水产品消费需求进行预测分析,结果表明:2013—2017年我国居民家庭水产品消费需求将延续近些年波动增长的趋势,预计到2017年居民家庭水产品消费量将达到1669.4万吨,年均增长率约为3.21%。

中国东中西部地区天然气需求影响因素分析及未来走势预测

中国东部、中部和西部地区因生态环境、经济发展、资源状况等存在着差异性,影响天然气需求的因素也有所不同。为了充分认识上述差异性,利用灰色关联度模型从GDP、产业结构、环保机制、城镇化率、人口密度、能源消耗强度、能源消费结构等7个影响因素中,筛选出对上述各区天然气需求影响较大的3个核心因素,分析其与天然气消费量之间的内在联系,进而建立分数阶GM(1,N)模型,对各区域的天然气需求量进行预测。研究结果表明:(1)对东部地区天然气需求影响最大的3个因素依次为能源消费结构、GDP和城镇化率,中部地区依次为GDP、能源消费结构和城镇化率,西部地区则依次为城镇化率、产业结构和人口密度;(2)东部地区在规划天然气消费政策方面要着重加强对能源消费结构的调整,中部地区要着重调控经济发展与能源消费之间的关系,西部地区则应加快城镇化建设,以此带动天然气消费量的增长;(3)基于3个核心因素建立的分数阶GM(1,3)模型能够很好地拟合历史需求量数据,具有良好的预测性能;(4)预测2020—2025年中国东中西部地区天然气需求量均呈稳步上升趋势,但受能源改革及外部经济环境的影响,增速均会有所下滑,并在2025年分别达约2440×10~8 m^3、640×10~8 m^3和1000×10~8 m^3,届时全国的天然气需求量将达4080×10~8 m^3。

论影响信息分析与预测的因素

本文对信息分析与预测进行了科学的界定 ,从信息、研究者和科学理论三个方面论述了影响信息分析与预测的因素 ,提出了人们在实际的信息分析与预测工作中经常会遇到的问题 。

配网运维费的影响因素分析及预测

配网运行维护费受到社会、经济、政策、资源等多种因素影响,且各因素的作用机理复杂,导致配网运行维护费与影响因素之间的关系很难用线性来表述。基于此建立一种将灰色关联度分析与人工神经网络相结合的配网运行维护费预测模型,通过灰色关联度分析提取影响配网运行维护费的主要因素作为人工神经网络模型的输入变量,采用浙江省相关数据进行实证,研究表明,灰色关联度分析方法有效减少了人工神经网络预测模型中的输入变量个数,并在一定程度上提高了人工神经网络配网运行维护费预测模型的预测精度。较之多元线性回归预测模型和人工神经网络预测模型,灰色关联度分析与人工神经网络相结合的配网运行维护费预测模型的预测性能有显著提高。

陕西省粮食产量预测及其影响因素的灰色关联分析

根据1988～2007年粮食生产相关指标的统计数据,借助灰色关联理论对影响陕西省粮食生产的粮食单位面积产量,农业劳动力,机械总动力,化肥施用量,受灾面积,粮食播种面积,农田有效灌溉面积,农村用电量等8项指标进行了灰色关联度的定量分析,总结出不同时间段的主要影响因素,并根据关联度的大小排序,结合该省实际情况,提出了针对性,可行性的建议;将灰色关联分析结果中关联度比较高的指标作为神将网络的输入层单元,借助基于动量法的BP神经网络的MOBP模型预测出未来2015年和2020年的粮食产量,经检验该模型的平均相对误差达到2.5%,为陕西省可持续发展战略的制定和规划提供可靠的数据和参考价值。

税收影响因素分析模型与预测模型

目前，我国正处在实现“九五”计划和２０１０年远景目标的重要历史时期。尤其是在亚洲金融危机，对我国和世界经济正常运行产生了一定影响的情况下，建立系统的税收影响因素分析模型，用于研究和确定影响税收的主要因素及影响程度；建立时间序列预测模型，用于预测我国“...

影响PM2.5因素的多元统计分析与预测

基于1990年到2011年欧洲27国空气成分数据,运用统计学方法,得到PM2.5与主要空气悬浮物的线性回归方程,发现As、Co、Cr、Cu、NH3、NMVOC(非甲烷挥发性有机物)、NOx、PM10、Se、SOx、Zn为主要影响因素。之后,用时间序列分析预测出这些主要影响因素下一年的含量,并将其代入线性回归方程求出PM2.5的预测值。数据处理结果表明PM2.5的主要来源为燃煤、机动车排放、施工扬尘,控制好这几个因素就能有效控制PM2.5。

冻融胚胎移植临床妊娠的影响因素分析及列线图预测模型构建

目的:探讨行激素替代治疗(hormone replacement therapy,HRT)的冻融胚胎移植(frozen-thawed embryo transfer,FET)周期临床妊娠的影响因素,构建临床妊娠预测模型。方法:回顾性分析2018年1月—2020年12月在南京医科大学附属妇产医院行HRT的2107个周期FET患者的临床资料。按照7∶3的比例随机分为训练集(1499例)和验证集(608例),并根据临床妊娠与否,分为临床妊娠组与未临床妊娠组,探讨各临床特征与临床妊娠结局的关系。利用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归模型筛选影响因素,通过十折交叉验证法选择模型中的最优参数λ,并通过多因素Logistic回归分析构建列线图预测模型,采用校准曲线、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对其效能进行评估。结果:①2107个周期中有1354个周期(64.26%)获得临床妊娠。②LASSO回归模型筛选10个变量纳入模型,包括年龄、基础卵泡刺激素(FSH)、基础黄体生成素(LH)、基础抗苗勒管激素(AMH)、FET后14 d雌二醇(E2)及妊娠、流产、生产、人工流产和足月产次数。③调整混杂因素后,多因素Logistic回归分析发现年龄、基础LH、基础AMH和FET后14 d E2水平与临床妊娠相关(均P<0.05),并据此构建列线图模型。④该模型在训练集和验证集的ROC曲线下面积分别为0.662和0.683,并且校准曲线在训练集和验证集中的预测风险与实际结果之间具有良好一致性,表现出一定的区分度和良好的校准度。DCA结果表明,当训练集和验证集的阈值概率分别在1%~79%和1%~81%时,采用该列线图预测模型可以使患者的净收益提高。结论:建立了预测FET患者临床妊娠的列线图模型,在一定程度上可以帮助临床医师在移植周期中或移植前采取个性化治疗措施提高临床妊娠率。

基于灰色关联度的风力机平均功率影响因素分析

利用灰色关联度的计算方法,以风力机平均发电功率为主序列,平均风速和平均环境温度为子序列进行计算,从而得到了平均风速和平均环境温度对风力机发电功率影响程度的定量计算结果。研究结果表明,风速在风力机运行过程中与发电功率的关联程度要远大于温度与发电功率的关联程度,但同时,温度的影响作用也是不容忽视的。

企业产品销售预测及其影响因素的统计分析

利用统计方法对影响企业产品销量的相关分析和回归预测,并提出了相关建议。

关于影响光伏电站功率预测准确性因素分析

随着我国双碳目标的制定,新能源发电加速发展,光伏发电作为新能源发电的重要组成,在电网中的比例逐渐增加,电网对光伏功率预测准确性要求也随之提高。光伏功率预测准确性的提高,对电网提高安全稳定有很大的帮助,因此也会降低光伏限电率,由此提高了电网消纳的能力。同时随着电力市场电量交易模式的形成,也对光伏功率预测准确性提出了更高准确性的要求,本文分析了对光伏电站功率预测准确性的影响因素。

基于LightGBM和SHAP的地铁短时进站客流预测及影响因素分析

为更精确地预测地铁短时进站客流量,本文提出一种基于LightGBM的轨道交通短时客流预测方法,以15 min为粒度计算杭州市各地铁车站进站客流并作为因变量,提取时间、空间、车站属性、气象要素和土地开发五个维度的自变量,构建模型训练数据集。通过贝叶斯搜索优化模型参数,选择六项评价指标与常用模型进行对比,并利用SHAP方法解析各影响因素的重要度及与预测结果的关系。结果表明:Light‐GBM模型预测误差显著较小,对地铁短时客流预测能力优秀;影响短时客流大小排名前4的因素依次为:前一时间段客流量、前一周同时段客流量、前一天同时段客流量和前3天同时段客流均值,其中排名第一的因素对短时客流变化具有主导作用;而后三个因素取值分别达到2000、1500和500人次的阈值后,对客流量的增进作用不再显著变化。