基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测

随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆（LSTM）网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性.     

基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验

由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。     

区域数字地震台网实时速报系统研究

根据我国地震监测台网的发展趋势,提出了区域数字地震台网实时速报系统的发展目标,研究了实现这一目标应解决的实时数据流接收、震相自动识别、震相可靠性处理、实时地震定位、震相到时等值线实时绘制、地震震级的实时计算、地震动强度分布图的实时绘制等问题.我们编制了一套实时地震速报软件,实现了上述功能,并用福建数字地震台网记录的地震事件进行软件功能测试.测试结果表明:对于网内地震,软件处理结果基本达到中国地震局地震速报评比满分的要求,速报时间缩短至30～50 s.此外,通过实时仿真技术,系统可给出实际观测到的PGA、PGV、PGD等值线图,可以为应急救灾确定重灾区和有感范围提供帮助.     

数字地震台网文件自动传输系统的设计

为完善数字地震台网数据服务处理功能,使用DOS脚本及汇编语言,设计开发了网络文件自动传输系统--AFTFRSD Version 1.0,每天完成前台机地震实时数据自动传输到后台机.本系统可应用于各省数字地震台网中心.     

广西"十五"数字测震台网信道建设与系统集成

通过实施广西"十五"数字测震台网建设项目,在保证地震速报能力的前提下,根据广西区域数字测震台的布局,合理选择台站不同数据传输模式和台网集成方案,以取得系统的优良性价比.     

基于神经网络的滑移隔震结构智能半主动控制

考虑上部结构的刚度和阻尼,使用神经网络控制算法计算基底摩擦力的大小,研究了滑移隔震结构的半主动控制。对计算实例的分析表明,通过半主动控制的滑移隔震结构不但具有较好的隔震效果,且能有效地减小基底的最大滑移量及残余位移。为对比各种控制方法的控制效果,文中还利用Bang-Bang控制和瞬时最优控制算法对滑移隔震结构进行了半主动控制。对比分析表明,基于神经网络控制算法的控制效果优于其它控制算法,具有反馈量少,稳健性强等特点。     

饱和砂土液化研究进展

根据国内外文献资料,从三方面总结了饱和砂土的最新进展:饱和砂土液化判别方法、砂土液化的试验研究以及液化后分析,特别是探讨了液化对上部结构的影响。最后指出了存在的问题和今后的研究方向。     

BP人工神经网络在青藏铁路南段地壳稳定性定量评价中的应用

将BP人工神经网络方法引入区域构造活动性、区域地壳稳定性研究领域,对青藏铁路南段沿线的构造活动性进行定量分析.选用断层运动速率、地震震级、温泉温度及剪切应变4个关键影响因子作为BP人工神经网络的输入向量,构造活动强度(α)作为输出向量,以α为定量判据,将全区划分为相对稳定区(α＜0.22)、较不稳定区(α≈0.22～0.38)、不稳定区(α≈0.38～0.69)、极不稳定区或强烈构造活动区(α≥0.69).在青藏铁路南段沿线划分出格仁错、崩错、当雄-羊八井、错那湖、唐古拉山口南、聂荣东北、聂荣西北、雅鲁藏布江断裂沿线、萨迦等不稳定区,在不稳定区内部进一步划分出申扎、蓬错、尼木、桑雄、羊八井5个极不稳定区.     

Elman神经网络在低渗储层敏感性预测中的应用

油气储层敏感性是制约低渗储层有效开发的重要因素之一,但在勘探开发早期储层敏感性预测及分布规律的研究受到资料不足的限制.从实验敏感性分析结果入手,对Elman神经网络预测储层敏感性的过程及方法进行了系统的分析,并提出了通过设置虚拟井来预测储层敏感性平面分布的方法.结果表明:①影响低渗储层敏感性的主要因素有蒙皂石、伊利石、高岭石、绿泥石、伊-蒙混层、石英、长石的体积分数,孔隙度和渗透率;②Elman神经网络能够很好地预测低渗储层的敏感性,预测结果与实测结果绝对误差的平均值均低于0.04,水敏性样品的预测结果与实测结果绝对误差的平均值为0.001;③通过设置虚拟井位,能够很好地预测储层敏感性的平面分布规律.     

中原城市群公路网络建设与城市化水平相关性研究

分析了中原城市群地区1994～2004年公路交通网络和城市化的发展及现状,寻求区域内公路网络发展和城市化水平相关性,得出二者无论是在时间序列还是在空间系列上都具有显著的线性相关性.证明陈彦光提出的线性相关模型不仅可应用于铁路交通网络分析,而且还能适用于公路交通网络分析.在市场经济条件下,交通网络与城市化是同步发展、相互促进的,且相关性更强.