基于分类-关联-修正的电力需求预测方法研究

电力需求的波动性较大,导致难以预测。针对区域电网宏观电力需求预测,提出了一种基于分类-关联-修正的电力需求预测方法。利用灰色关联分析方法筛选出关键的产业用电,以及影响各产业用电程度较大的因素。在传统回归预测方法的基础上,结合灰色预测方法对电力需求的影响因素进行预测,建立电力需求回归预测模型。以产业电量占全社会电量的比值对模型预测值进行修正,从而提高预测精度。相比于整体预测方法,该方法分产业开展关键影响因素识别与电力需求预测,并进行宏观修正。基于河南省2011—2022年的电力数据,验证该方法可准确预测未来电力需求的发展趋势,可为区域电网的长期预警提供参考依据。

混凝土重力坝变形监测数据的相关性分析

混凝土重力坝的变形量可直观反映大坝的综合运行性态,而变形监测数据是坝体变形的直接体现。因此,从时间和空间上掌握坝体变形监测数据之间的规律与相关性,对于大坝后续的异常检测及安全评价等研究具有重要意义。结合大坝变形监测数据实例,分析了环境因素对位移影响存在的滞后性,利用时空相似指数对大坝不同测点间位移构建了综合相似度指标,运用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和最大信息系数法分析了环境因素与测点位移的相关性以及各测点之间变形位移的相关性,为后续建立健康服役诊断模型等更深层次的研究奠定了坚实的基础。

印刷电路板式换热器子通道程序开发及多目标优化方法研究

氦氙布雷顿循环系统是目前最可行的小型堆电源技术方案之一,其中回热器性能的优劣直接影响了整个系统的转换效率。印刷电路板式换热器(PCHE)是一种微通道换热器,具有高功率密度、耐高温、耐高压等优点,适合作为布雷顿动力系统的回热器。应用于小型布雷顿循环系统方案的回热器受到多个约束条件的限制,如总质量、总压降、流道长度均要低于某个限值,将其作为目标函数,需要从多个维度对回热器进行优化。为此,本文开发了针对氦氙工质的PCHE子通道计算程序,研究了结构参数对多个目标(总质量、总压降、流道长度)的敏感性。为了提高程序模型的精度,利用数值模拟和正交实验设计的方法,研究了不同流道结构参数在能量利用效率方面的表现,将对流动换热影响大的结构参数以影响因子的形式加入热工关联式中。优化结果表明,优化后的总压降降低了12.0%,总质量减少了28.8%,更加符合闭式布雷顿循环方案的设计需求。本文所开发的新型研究方法对于多约束条件的小型堆方案系统设计具有重要意义。

基于Minnaert+SCS模型的地形校正改进算法

为了提升崎岖山区遥感影像的地形校正效果,在Minnaert+SCS模型中引入地形调整因子,提出了一种Improved Minnaert+SCS(IMS)模型。以Sentinel-2图像数据为数据源,在巧家、九寨沟和阳朔三个不同地形条件的研究区进行了校正实验。通过异常值分析、相关性分析和四分位距分析法,将IMS模型与SCS+C、Minnaert和Minnaert+SCS模型进行了比较。研究结果表明,IMS模型在消除遥感图像地形效应方面明显优于其他模型。IMS模型有效地消除了地形阴影引起的暗区,提高了植被覆盖区的亮度和对比度。校正后的图像中,反射率与太阳入射角余弦之间的相关系数显著降低,分别为0.11(巧家)、0.08(九寨沟)和0.02(阳朔)。同时,每个研究区域校正后影像的四分位距减少量显著增加,并在所有波段上保持了良好的一致性,表明IMS模型提升了图像的空间均匀性和纹理信息。

硫化胶直角撕裂性能评价新方法

采用数值模拟和试验验证相结合的方法,对现行橡胶测试样条无割口直角形撕裂强度评价方法进行优化,首先通过仿真软件对橡胶测试样条不同夹持距离直角口处的撕裂能进行数值模拟,然后将先进视频引伸计与数字图像相关分析软件联用以获得测试样条的撕裂应变分布云图及多位置应变随时间的变化曲线,提出了结合应变分布云图和撕裂强度修正值综合评价胶料无割口直角撕裂性能的新方法,通过纯天然橡胶、天然橡胶/合成橡胶共混胶撕裂强度测试验证了该方法的适用性。结果表明,当测试样条其他参数相同、夹持距离不同时,其非有效测试区域的拉伸程度不同,直角口处撕裂能也不同,增加了测试结果的波动性。较之于现行标准,采用撕裂强度修正值可以减小平行测试结果的变异系数,其测试结果与胶料中炭黑分散度呈正相关。

基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法

针对目前低压配电网络拓扑连接关系辨识的难题,提出了一种基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法。该方法首先借助高级量测体系AMI提供的负荷量测信息以及网络数据,得出同一配电变压器下各负荷所属耦合节点电压以及所属支路电流,然后分别求得所有负荷间耦合节点电压和支路电流的相关系数,进行相关性分析,即相关性强的负荷同属于同一馈线,进而确定各负荷所属的馈线;之后根据负荷的耦合节点电压幅值大小,确定各负荷在所属馈线中的上下游关系,最后通过相关性分析结果以及负荷的耦合节点电压分布,对存在错误连接关系的负荷进行修正,最终完成低压配电网络拓扑的校验与修正。算例证明了该算法的可行性与有效性。

多时相TM影像相对辐射校正研究

多时相影像对应波段中地物波谱“准”不变特征点(Pseudo-Invariant Features,PIFs)的选取是相对辐射校正的前提,采用目视解译选取主观性较强,在一定程度上影响了校正精度。利用绍兴试验区两时相TM影像,通过样本点间差异阈值,主成份分析和回归分析方法控制选取影像对应波段间的PIFs,使得校正样本点的选取具有客观性。在此基础上获取增益和偏移量并对两时相影像进行相对辐射校正,取得了较好的校正效果,从而有利于土地利用/覆盖变化监测。

相关哈特曼-夏克波前传感器波前重构新方法

对相关哈特曼-夏克波前传感器的波前重构方法进行了研究,提出了一种基于相邻子图像间相对平移量的波前重构新方法。与常用的基于单一参考子图像的波前重构方法相比,新方法的动态范围有了很大提高。在8×8去4角的子孔径划分下,测量离焦波面时,新方法的动态范围可提高约16倍,子孔径数目越多,动态范围提高的倍数也越高。精度分析表明,两种波前重构方法在8×8去4角的子孔径划分下精度相近,在子孔径数目更多时,相邻子图像处理法的波前重构精度低于单一参考子图像法。

武汉基准台气压对重力潮汐观测的影响

武汉基准台超导重力仪观测重力残差和台站气压的相关分析结果表明，重力残差信号主要是由气压变化引起的。本文在频率和时间域内分别测定了大气重力导纳值，结果说明在时域内的导纳值为－０．３０７μＧａｌ／ｈＰａ（１Ｇａｌ＝１ｃｍ／ｓ２），而在频域内的大气重力导纳值变化范围在０．３～０．５μＧａｌ／ｈＰａ之间，这一结果与理论模拟计算相符。对实测资料作气压改正的结果表明气压改正效果非常显著，各频段内的观测残差振幅均有明显降低，在潮汐频段内的信噪比有不同程度的提高。进一步分析说明。

相关性分析在GT航空重力仪零漂改正中的应用

航空重力仪测量传感器和地面重力仪测量单元类似,往往存在零点漂移现象,通常把这种漂移视为线性关系,用前、后校数据做零漂改正处理。但是航空重力仪结构复杂,造成传感器漂移的因素很多,最为关键的因素是环境温度变化带来的扰动,实际又无法避开航空重力仪在温差剧烈变化的夏、冬两季作业。笔者以航空重力仪静态数据为例,首先进行固体潮改正并使用最小二乘法做线性零漂改正,其次使用线性相关分析方法,获得了静态数据和仪器温控温度之间具有很强的相关性特征,最后建立线性回归方程计算得到最终改正后的重力静态数据,精度有了很大的提高。这种相关性分析方法对深入理解传感器零漂改正处理方法和应用于动态测量数据中的零漂改正预研究具有实际意义。

基于ASTER数据的混合像元分解技术在水质监测与评价中的应用

以ASTER数据为数据源对湖北省钟祥市胡集虎山尾矿库水质状况进行了监测与评价。文中运用FLAASH模型对ASTER数据进行了大气辐射纠正,并对数据进行了几何纠正。因ASTER数据空间分辨不能很好地满足水质监测的精度要求,故而文中使用波谱沙漏分析对ASTER数据进行混合像元分解,提取到研究区的水体信息,同时在获得基于ASTER数据的纯净像元指数基础上,利用反距离权重算法对野外采样点处混合像元的光谱反射率值进行计算。通过对比试验结果,利用数学统计方法建立了实测污染物数据与水体反射率比值间显著相关的反演模型,并对模型进行显著性检验,最后利用建立的模型对水体反射率进行运算处理,得到研究区水体相应污染物浓度分布,完成了对研究区水体的水质状况的监测与评价。

Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM(1,5)预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM(1,5)模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果:事后检验阶段GM(1,5)模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。

利用相关分析法对S型海洋重力仪数据进行分析与改正

在理想情况下,海洋重力仪的测量数据经厄特弗斯校正和交叉耦合改正后应不受载体运动状态的影响,即与仪器的运动状态没有任何的相关性。但实际测量结果表明,当海况较差时,载体的运动状态对S型海洋重力仪的测量数据有着较为明显的影响。通过对实测重力数据和仪器运动状态的相关分析,指出仪器原来交叉耦合改正的不足,并且利用线性回归进一步对重力数据进行了改正。

季节划分下产业用电量关联分析及预测

产业用电需求预测对于实现精细化用电管理、降低电力企业运行与规划成本具有十分重要的意义。鉴于常见的预测方法在产业结构划分下的中短期用电量预测中效果不佳,分析了不同季节下产业用电量之间内在关联关系以及气温对其的外在影响,结合计量经济学思想,分季节构建了用于电量预测的误差修正模型,并利用该模型对华中某省网月度用电量进行了预测分析,结果表明,该模型具有较高的预测精度。

成像测井数据处理中分辨率匹配及深度校正方法

成像测井由于分辨率高、信息量大而得到广泛应用。但其采样密度相当高,在深度校正数据预处理中,当与常规测井数据进行分辨率匹配时带来了困难,通常的插值方法都不能很好地解决这一问题。采用快速且精度较高的阿克玛(Akima)光滑等距插值方法,对常规测井自然伽马(GR)曲线进行插值处理,在此基础上采用相关分析方法,确定成像测井带测GR曲线的深度偏移量。结果表明,该方法能够快速地进行测井数据分辨率匹配及有效地校正成像测井曲线的深度误差,为进一步提高成像测井图像解释的精度奠定了基础。

基于相关性分析的水下定位异常数据校正及丢失数据修补方法

超短基线是实现水下拖体设备精确导航定位的必备设备,是目前我国在国际海底区域进行资源深入调查研究的重要装备。受水声信号传播损失、多径效应和其它设备噪声等因素的影响,超短基线水下定位数据存在诸多异常点,已严重影响水下定位数据的可信度和使用。针对该问题,本文提出并实现了一种基于相关性分析的剔除随机异常点和回归填充改正算法,并采用国际海底区域实测水下定位数据对算法可靠性进行了验证,同时采用模拟仿真方法对小时间尺度的定位数据进行了预测对比,取得较好效果。结果表明,该算法快捷、有效,有望在后续国际海底区域调查中推广应用,为国际海底资源调查水下装备的准确定位提供直接服务。

灰关联分析在脑神经信号分类中的应用研究

脑神经信号属于非平稳随机信号,是一类难以进行分类识别的信号。为改进这类信号的分类效果,提出了将灰关联理论应用于脑神经信号的分类。首先介绍了灰关联理论和方法,在此基础上,建立了脑神经信号灰色模型(Grey Model)——GM(1,1)模型,估计出每一个模型参数a和b,将其中模型参数b作为特征值用于灰关联分析,得到第1次分类结果,然后在认真分析第1次分类结果的基础上,进一步给出二次分类方法。通过二次分类,实现了对脑神经信号的有效分类识别,其分类正确率高达88%。结果表明,将灰关联技术用于非平稳随机信号的分类与识别是可行而有效的,有很好的应用前景。

互相关特征参数分析法——一种叠前地震数据处理中有效的分析工具

首先讨论了互相关函数的计算方法及互相关函数的意义 ,提取了 3种特征参数和 5个统计量 ,并说明了这些特征参数所包含的地震信息及其意义 ;然后分析了互相关函数及统计特征参数曲线在数据分析中的应用 ,列举了在原始数据分析、剩余静校正分析、检验相位校正效果和判断埋置检波器极性是否翻转等几方面的应用情况。不同地区实际资料的应用结果表明 ,互相关特征参数分析法是地震数据处理中一种有效的分析工具。

洞温对银川台重力观测的影响研究

研究了银川台洞温对重力观测的影响,结果表明,重力非潮汐变化与洞温变化显著相关。提出了重力测量对洞温的改正模型。经验证,观测资料经模型改正后,潮汐参数的精度有了显著提高。

影响特发性黄斑裂孔玻璃体切割术疗效的相关因素分析

目的:分析影响特发性黄斑裂孔玻璃体切割术后影响效果的相关因素。方法:选取2012-05/2015-09在我院眼科治疗的特发性黄斑裂孔患者100例100眼,经玻璃体切割术后,比较治疗前后患者的最佳矫正视力(BCVA)和OCT检查参数的差异;对术后BCVA与术前BCVA和OCT检查参数做Pearson相关分析和多元线性回归分析。结果:患者治疗后视力检查BCVA值为0.357±0.172,高于治疗前(0.137±0.115),差异具有统计学意义(P<0.05);治疗后OCT检查,基底直径、最小直径、裂孔高度、黄斑部视网膜厚度均低于治疗前,差异具有统计学意义(P<0.05);Pearson相关分析结果显示:术后BCVA与基底直径(r=-0.397,P<0.01)和最小直径(r=-0.397,P<0.01)呈负相关;术后BCVA与裂孔高度(r=0.399,P<0.01)、黄斑部视网膜厚度(r=0.345,P<0.01)、MHI(r=0.318,P=0.001)、HPF(r=0.417,P<0.01)呈正相关;多元线性回归分析结果显示:术后BCVA与黄斑部视网膜厚度呈正相关(T=2.323,P=0.022)。结论:玻璃体切割术治疗特发性黄斑裂孔效果良好,且术前OCT检查参数与术后视力恢复呈高度相关。