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国家电网1980~2020年洪涝危险性的时空变化特征
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作者 刘晓琳 宋宗朋 +4 位作者 靳双龙 王勃 滑申冰 裴琳 郑子彦 《气候变化研究快报》 2022年第1期32-40,共9页
极端降水是引发我国电网洪涝危险性的主要因子。本研究基于1980~2020年全国2419个基准气象站的日降水资料,选取降水强度、暴雨日数、强降水量和极强降水量这4个极端降水指数作为电网洪涝危险性的指标,通过计算分析国家电网东北、西北、... 极端降水是引发我国电网洪涝危险性的主要因子。本研究基于1980~2020年全国2419个基准气象站的日降水资料,选取降水强度、暴雨日数、强降水量和极强降水量这4个极端降水指数作为电网洪涝危险性的指标,通过计算分析国家电网东北、西北、华北、华东、华中和西南6个区的历史气候态、区域平均序列和站点线性趋势,综合考察国家电网不同分区的洪涝危险性在研究期的分布和变化。结果表明,电网南方3区的洪涝危险性远大于北方3区,其中以华东区的极端降水气候值最高,变化最显著,面临的危险性最大;华中区次之,华北区和东北辽东地区的危险性也有一定程度的增长,京津冀和川渝城市群则总体有所降低;此外,部分气候干旱区的洪涝危险性也有显著增大,需要在未来的建设和防汛中给予足够的重视。 展开更多
关键词 国家电网 极端降水 洪涝危险性 变化趋势
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气象传感监测技术在电网中的应用研究 被引量:7
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作者 靳双龙 迟永宁 +1 位作者 王勃 刘晓琳 《电力信息与通信技术》 2020年第4期84-90,共7页
随着全球气候变暖的加剧,极端天气气候事件发生频率不断攀升,多种极端气象事件直接影响了电网的安全稳定运行,有必要在电力气象及气象传感监测技术方面开展更多的研究与应用。文章针对高可靠性电力气象数据获取中的传感与监测技术进行... 随着全球气候变暖的加剧,极端天气气候事件发生频率不断攀升,多种极端气象事件直接影响了电网的安全稳定运行,有必要在电力气象及气象传感监测技术方面开展更多的研究与应用。文章针对高可靠性电力气象数据获取中的传感与监测技术进行了分析,回顾了公共气象传感监测技术的发展情况,介绍了电力气象传感监测技术应用的总体架构,对几类电力气象传感技术的发展及应用情况进行了详细分析说明,并指出了未来电网对气象传感技术新的需求及电力气象传感技术的发展趋势。 展开更多
关键词 电力气象 气象监测 传感技术
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西北电网风场数值预报的大气边界层参数化方案适用性 被引量:3
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作者 靳双龙 冯双磊 +3 位作者 王勃 刘晓琳 胡菊 宋宗朋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期447-455,共9页
精准的风速预报是风电功率预测的基础,风场的预报评估是提升风电功率预测水平的有效途径之一。基于中尺度数值天气预报模式(weather research and forecast,WRF),采用风险评分、相关系数及均方根误差等定量分析指标,结合西北电网数值预... 精准的风速预报是风电功率预测的基础,风场的预报评估是提升风电功率预测水平的有效途径之一。基于中尺度数值天气预报模式(weather research and forecast,WRF),采用风险评分、相关系数及均方根误差等定量分析指标,结合西北电网数值预报结果,开展6种大气边界层参数化方案的适用性研究。结果表明:YSU(Yonsei University)方案预报的地面纬向风平均相关系数最高为0.87、均方根误差最低仅1.0 m/s,且地面经向风、850 hPa和500 hPa高度场、以及500 hPa风速预报效果均最优,是提升西北电网风场预报的最优边界层方案。本研究为西北电网风场(以及其他气象要素)预报效果的提升指明了方向。 展开更多
关键词 西北电网 风力发电 WRF模式 数值预报 大气边界层参数化方案 预报评估
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计及多误差场景集划分的超短期NWP风速修正方法 被引量:2
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作者 王勃 刘晓琳 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第2期118-127,136,共11页
超短期风电功率预测对于机组运行控制和能源调度有着指导性的作用。为了削弱数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)风速对超短期预测精度的影响,提出了一种计及多误差场景集划分的超短期NWP风速修正方法。采用双向长短期记忆... 超短期风电功率预测对于机组运行控制和能源调度有着指导性的作用。为了削弱数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)风速对超短期预测精度的影响,提出了一种计及多误差场景集划分的超短期NWP风速修正方法。采用双向长短期记忆网络(bidirectional long-short term memory,BILSTM)对NWP风速未来4 h的预报误差进行预测,对风速误差预测值进行误差场景集划分,根据误差场景集训练不同的BILSTM网络进行误差匹配和风速预报误差预测对风速进行修正,再根据修正结果采用多模型进行风电功率超短期预测。将所提方法应用于中国内蒙古某风电场进行算例验证。结果表明,该方法有效降低了NWP风速预报误差,在原有数据基础上,相较于未修正NWP的风速,RMSE值降低了1.859,MAE值降低了1.464,MAPE值降低了26.01%。其中,BP神经网络超短期功率预测精度提高了7.5%,GRU深度网络提高了8.7%,多元线性回归模型提高了9.6%,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 数值天气预报 误差场景集划分 BILSTM网络 超短期修正
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计及转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测 被引量:2
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作者 王勃 冯双磊 +1 位作者 刘晓琳 王钊 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2023年第12期52-62,共11页
为提升数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)对于短期风电功率预测的指导意义,计及转折性天气过程对功率预测的影响,提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用... 为提升数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)对于短期风电功率预测的指导意义,计及转折性天气过程对功率预测的影响,提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)分类器进行转折性天气过程的识别,基于识别结果,采用基于面向对象的诊断检验方法(method for object-based on diagnostic evaluation,MODE)对转折性天气过程的风速序列进行检验,挖掘NWP预报规律性。根据待预测时段的天气过程识别结果匹配天气过程,选用不同模型进行短期风电功率预测。将所提方法应用于中国吉林某风电场进行算例验证。结果表明转折性天气过程识别方法具有较高的识别准确率。各类天气过程条件下RMSE值平均降低2.77%,MAE值平均下降了2.46%,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 转折性天气过程识别 MODE空间检验 NWP预报规律性挖掘 短期风电功率预测
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