针对传统数值预报模式计算时间长和计算资源消耗大的问题,以及现有深度学习预报方法在温度预报结果上不精确,且预测结果模糊的问题,提出了一个新的温度预报模型。首先,设计了一个时空信息捕捉模块,将该模块捕获的长期依赖信息,作为扩散...针对传统数值预报模式计算时间长和计算资源消耗大的问题,以及现有深度学习预报方法在温度预报结果上不精确,且预测结果模糊的问题,提出了一个新的温度预报模型。首先,设计了一个时空信息捕捉模块,将该模块捕获的长期依赖信息,作为扩散模型的生成条件,赋予扩散模型预报的能力;其次,设计了一个新的平衡损失函数,同时保护了扩散模型的生成能力和时空信息捕捉模块对时空信息的捕捉能力;最后,基于美国国家环境预报中心的再分析数据进行预报,与现有的深度学习方法相比,所提模型预报结果的质量在均方误差(mean square error,MSE)上降低了17.3%,在均方根误差(root mean square error,RMSE)上降低了9.14%,在峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)上提升了5.1%。改进的扩散模型能有效地捕捉时空依赖的关系,有效地进行时空序列预测,效果优于其他对比方法。展开更多
建筑冷热电联供(building combined cooling heating and power,BCCHP)系统具有显著的经济、环境和能效耦合特性,评估BCCHP系统的综合性能表现对于促进系统协调发展具有重要意义。该文基于系统的能量结构,构建多气候区BCCHP系统多准则...建筑冷热电联供(building combined cooling heating and power,BCCHP)系统具有显著的经济、环境和能效耦合特性,评估BCCHP系统的综合性能表现对于促进系统协调发展具有重要意义。该文基于系统的能量结构,构建多气候区BCCHP系统多准则评估框架。对区域气候条件特征和建筑类型特征下的建筑负荷演化机理展开分析;采用主观赋权和客观赋权相结合,基于最小鉴别信息原理得到评估指标综合权重;并通过前景理论和灰色关联分析法改进优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)方法。结果表明,成本节约率、能源利用率和可再生能源渗透率是BCCHP系统综合表现的关键体现,气候条件特征主要影响的经济效益,建筑类型特征影响系统的环境表现和能效表现。与其他3种评估方法相比,该文提出的多气候区BCCHP系统多准则评估框架具有良好的样本排序鲁棒性和更优的样本区别能力。展开更多
文摘针对传统数值预报模式计算时间长和计算资源消耗大的问题,以及现有深度学习预报方法在温度预报结果上不精确,且预测结果模糊的问题,提出了一个新的温度预报模型。首先,设计了一个时空信息捕捉模块,将该模块捕获的长期依赖信息,作为扩散模型的生成条件,赋予扩散模型预报的能力;其次,设计了一个新的平衡损失函数,同时保护了扩散模型的生成能力和时空信息捕捉模块对时空信息的捕捉能力;最后,基于美国国家环境预报中心的再分析数据进行预报,与现有的深度学习方法相比,所提模型预报结果的质量在均方误差(mean square error,MSE)上降低了17.3%,在均方根误差(root mean square error,RMSE)上降低了9.14%,在峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)上提升了5.1%。改进的扩散模型能有效地捕捉时空依赖的关系,有效地进行时空序列预测,效果优于其他对比方法。
文摘建筑冷热电联供(building combined cooling heating and power,BCCHP)系统具有显著的经济、环境和能效耦合特性,评估BCCHP系统的综合性能表现对于促进系统协调发展具有重要意义。该文基于系统的能量结构,构建多气候区BCCHP系统多准则评估框架。对区域气候条件特征和建筑类型特征下的建筑负荷演化机理展开分析;采用主观赋权和客观赋权相结合,基于最小鉴别信息原理得到评估指标综合权重;并通过前景理论和灰色关联分析法改进优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)方法。结果表明,成本节约率、能源利用率和可再生能源渗透率是BCCHP系统综合表现的关键体现,气候条件特征主要影响的经济效益,建筑类型特征影响系统的环境表现和能效表现。与其他3种评估方法相比,该文提出的多气候区BCCHP系统多准则评估框架具有良好的样本排序鲁棒性和更优的样本区别能力。
