宿州地区HDD、CDD值的变化规律与分布特征

本文采用典型气象年法对宿州地区1986-2015年气象参数进行计算分析,得出HDD、CDD值。采用平均年法对HDD、CDD值的逐年变化规律与变化趋势及年分布特征进行了分析研究。定义了基于HDD/CDD值的冷热强度与程度的概念。结论如下:典型气象年宿州地区HDD、CDD值为2009.4℃·d和155.8℃·d。1月采暖度日数占全年采暖度日数1/4。7月制冷度日数占全年制冷度日数近1/2。HDD值在30年中呈下降趋势,冷强度极值增加,相同冷强度下的冷程度减小。CDD值呈上升趋势,热强度极值增加,相同热强度下的热程度增加。过渡月份异常天气的频次增多,冷热强度增大,16℃冷强度值为5.9℃·d与26℃热强度值为1.0℃·d。

基于多元气温概率模型的气温期权定价方法研究

针对日常天气风险管理中的气温期权定价问题,Cao-Wei模型不能充分反映气候变暖趋势和各地域之间的相关关系.为解决这一问题,提出了反映气候变暖趋势以及各地域间关联的新的多元气温概率模型,并基于该模型,利用燃烧分析法及蒙特卡洛模拟法对制冷日/制热日(CDD/HDD)指数期权进行了精确的定价.结果表明,采用蒙特卡洛模拟法对CDD/HDD指数期权定价更为合理,分析得出的结论对天气衍生品市场提供了有效的理论依据,对期权定价有较高实用价值,为今后利用CDD/HDD指数期权对气象保险进行合理的风险对冲,起到很好的风险管理效果.

基于马尔科夫模型的气温期权定价研究

气温期权的定价是天气衍生品理论研究的重点与难点,也是推动相关投资品种交易实现的关键环节,对建立我国天气衍生品交易市场以及完善资本市场具有重要意义。本文使用北京市2006至2015年的日平均气温数据,采用连续化推广的马尔科夫模型分析了北京市的气温动态变化过程。并以此为基础,采用B-S-M模型对CDD/HDD气温指数期权进行了合理定价。

南充市冷-热度日变化及其对气候变暖的响应

利用1985—2015年气温资料计算了南充热/冷度日(HDD/CDD)及其建筑物单位面积耗电量,分析了度日和能耗的变化特征及其与气温的关系.结果表明,南充平均月HDD以1月最大(354.70℃·d),7—8月为0℃·d,平均年HDD为1 308℃·d;CDD以8月最大(67.17℃·d),11月至次年3月为0℃·d,平均年CDD为163℃·d;CDD和单位建筑面积的制冷耗电量与气温三者存在正相位关系,均呈上升趋势,其中CDD的突变时间是2006年,而HDD则表现出反相位的下降趋势,突变发生于1998年;HDD年变化趋势比CDD更明显,表明在气候变暖特别是冬季明显增温背景下,南充冷季采暖能耗在减少,而夏季制冷能耗在增加。

基于气象数据的贵阳市建筑热环境分析探讨

介绍了贵阳市典型气象年建筑热环境分析用气象数据,并对这些数据进行了总结分析。在此基础上,根据气象数据及采暖度日数和空调度日数两个指标,对贵阳市建筑气候分区区属进行了探讨。最后,讨论了贵阳市主要暖通空调技术的适用性。

基于BP神经网络的烟草企业能耗预测的研究与应用

为了完善烟草企业能源管理,本文进行了基于BP神经网络的能耗预测研究,尝试通过机器学习技术加强能源管理,达到节能效果,优化企业效益。针对某烟草厂的制丝生产线、卷包生产线和冷冻机,分析出月、日、班次、产量、机台数、批次数、采暖度日数(HDD)和降温度日数(CDD)等特征影响因子,并以制丝工序的电能耗用、卷包工序的电能耗用、及对应的空压耗用和冷冻机的耗用为预测对象,训练生产网络模型进行预测。研究结果显示能耗的平均相对误差大致在10%以下。

桓仁山区热度日与冷度日变化特征分析

应用19532010年桓仁县逐日平均气温序列,对桓仁山区月、年的热度日（HDD）和冷度日（CDD）的变化规律进行分析,并探讨度日与平均气温的关系。结果表明,平均月HDD以1月最大,年HDD呈明显的下降趋势,其线性倾向率为-98.96（℃.d）/10a;平均月CDD以7月最大,CDD多年呈上升趋势,上升率为7.13（℃.d）/10a。年HDD和CDD与年平均气温具有较高的相关性;年际、年代际HDD与年际、年代际平均气温具有反位相变化趋势;随着气候变暖,桓仁山区HDD将趋于减小,冬季用于供暖的能源将减少,CDD将趋于增加,夏季用于制冷降温的能源将增加。