冷热电负荷预测方法研究现状综述

摘要:冷热电负荷综合预测具有较高的预测准确度,是电力系统规划、电力系统经济调度和能量管理的重要模块。本文对常用的冷热电负荷预测方法有基于建筑结构的经典算法和简约算法、基于软件模拟的逐时负荷因子法、基于历史数据的逐时能源负荷分摊比例法和神经网络算法等进行了研究和分析。

关键词:冷热电负荷建筑结构逐时因子分摊比例神经网络

负荷预测是根据电力负荷、经济、社会、气象等的历史数据,探索电力负荷历史数据变化规律对未来负荷的影响,寻求电力负荷与各种相关因素之间的内在联系,从而对未来的负荷进行科学预测。负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要内容,是能量管理系统(EMS)的一个重要模块,负荷预测的准确度直接影响调度计划和能量管理系统的优化结果,人工智能算法的涌现和冷热电负荷的综合预测的研究都是为了提高负荷预测的准确度。

本文介绍各种常用的冷热电负荷预测方法,下面介绍冷负荷、热负荷、湿负荷和电负荷的概念。

冷负荷:为了保持建筑物或物体低于周围环境温度,在时间单位内所需要排除的热量,包括显热量和潜热量两部分。潜热量可以表示为单位时间内排除的水分,又称为湿负荷。因此冷负荷包括显热负荷和

地震预测

按：转帖不代表本人赞同或反对文章观点。他们预测了08年512大地震“国内要是不要,我们就给国外。”两位爱国者长长的叹息我相信,我的民族能接受一切真相。——笔者翟明磊中国地震局发言人称: 地震不可预测,这次汶川地震情况尤为特殊,震前没有发现任何前兆信息,没有前震,没有收到任何预测意见。我历时四个月的调查证明这是彻头彻尾的谎言。但本文并不满足于证伪，我想带给读者的不是一次寻找小丑与英雄的旅行，而是面对科学与我们人性的惨痛见证，汶川地震预报失败在我们民族性格与体制中的腐败点：不合作，不独立，不负责，胆怯。我对自己的要求是不哗众取宠，不偏不倚，恰如其分,我对读者唯一的要求：对科学问题更多耐心与理解。让我们开始寻找汶川预测真相的旅行。 ——笔者翟明磊半个台测出汶川地震 2008年5月11晚上，北京民族学院南路一间屋子的灯通宵未熄，一对白发苍苍的老夫妻紧紧盯着计算机屏幕。老先生的老花镜只有一条腿，歪歪地架在鼻梁上有点滑稽。——他们是全世界唯一知道地震马上就要发生的人。凌晨两点时，他们知道的是：距四川红格550公里到800公里的环带中,12日至13日将发生七级到八级的大地震。他们不知道的是：震中的方位与具体地址。因为他们已经弹尽粮绝，他们只剩下半个台站。

钱复业不为公众所知，这位七十四岁的老人在地震界却是一位实力人物。人称中国洋地电的“祖师奶奶”。当年她还是一位俊俏姑娘时就奉周总理之命，将苏联的地电方法引入中国，这位当年的风火的巾帼标兵在邢台试验场一干就八年。提起当年，最难忘的是邢台百姓拔了他们架下的电线,三十岁钱复业说“我们是为人民服务的。”邢台人对没报出地震的钱说：“你们为人民屁服务。”八年没有休息日，没有回家，孩子管父亲叫“叔叔。”活得象野人一样，常年住帐篷吃干粮，15分钟观测一次仪器.在特大洪水中是老百姓救了她们。地电的方法是将一公里长的电线埋入地下，当地层受压时，地下三百立方米的体积电阻变大，电阻率变小，从而测出地震前兆。得到李四光首肯后，这一方法在全国推广，成为预测地震的主要手段。目前全国仍有110个地电台，负责人大多是钱复业的徒子徒孙。 2003年，“地电祖师奶奶”闹革命了。因为她发现全国的地电台站大部分失灵了。原因是自从全国花了二十七个亿更新数字化台站后，这位创始人发现自己报不出地震了。这一年，她上报了四次地震，三次成功，一次失败。前三次用的是手动的传统地电仪，虚报的一次用的是地震局数字台站的数字仪器。图片说明下图为汶川地震HRT波前兆红色部分即为异常区域。上图为唐山松潘等三个地震异常比较

电力系统短期负荷预测方法研究综述

电力系统短期负荷预测方法研究综述发表时间：2018-12-25T16:14:08.417Z 来源：《电力设备》2018年第23期作者：尹强 [导读] 摘要：随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。（国网四川省电力公司攀枝花供电公司四川攀枝花 617000）摘要：随着电力工业发展的不断市场化，在与社会经济效益息息相关的当下，系统负荷预测在电力行业中扮演着愈加重要的角色。而按照预测时间的长短，可将负荷预测模式分为长期，中期，短期和超短期。其中，短期负荷预测是电力系统稳定经济运行的基础，其预测结果将直接影响着电力系统控制过程的优良。因此关于短期负荷预测的精确性已逐步发展成为电力系统自动化领域中的一项重要研究课题。关键词：电力系统；短期负荷；预测方法一、负荷数据预处理历史负荷数据由于多种原因可能会造成部分数据的丢失或者数据异常，异常的历史负荷数据会对短期负荷预测结果造成很大的影响。因此，想要提高短期负荷预测结果的精确度，在进行预测前，需对负荷数据进行预处理。传统的数据预处理方法包括插值法和纵向比较法等，为了提高预测的精确度又提出了双向比较法、滤波法、切比雪夫不等式法等多种数据预处理新方法。文献提出了用Savitzky-Golay平滑滤波器去处理历史负荷数据，与其它平均方法相比，本方法保留了原始数据的分布特性。文献利用粗糙集理论的属性，在保证历史负荷和气象因数等属性的情况下，推导出的预测负荷值满足一定的精确度，剔除属性集中的冗余信息，简化了判断规则，并利用遗传算法的全局搜索能力，挖掘得到相对预测量的最小约简属性集作为预测模型的输入变量。二、短期电力负荷预测短期电力负荷预测的特点。电力负荷预测是根据电力负荷和其影响因素的历史数据，结合实际情况建立相关的模型，对未来用电负荷量进行科学预测。短期负荷更是具有以下明显的特点：预测结果的不确定性和随机性；由于各类负荷预测都是在特定的环境和具体的条件下进行的，因此其具有条件性；短期负荷预测在时间上都有一定的限制，所以具有时间性；由于预测结果的不准确性和条件性，加上外部因素的不确定性，因此预测结果具有多方案性。影响电力负荷预测精度的因素。在电力系统负荷预测的过程中，预测精度是最具有影响力的一个指标。过预测或欠预测均会对系统生产运行配送造成较为严重的后果。影响负荷的因素有很多，首要便是天气因素。而作为可估计的随机事件，气象预报本身不准确又会形成双重误差。再者，我国人口数量众多，贫富差距较大，因此随机负荷部分并非平稳的随机序列，反而有较大的不确定性。另外，一些特殊事件的随机发生也会使反映负荷的周期曲线产生较大的波动，使实际数据与影响因素之间的关系样本数难以确定。三、智能预测方法（一）专家系统法专家系统法是根据某一领域的专家知识和专家经验建立的一个计算机系统，并且该系统能够运用这些知识和经验对未来进行合理的预测。知识库、推理机、知识获取部分和解释部分是一个完整专家系统的主要组成部分。通过该系统，运行人员能够识别预测日的类型，考虑天气对负荷预测的影响。专家系统法的优点是能够综合考虑多个影响因素，由于是一个计算机系统，该系统具有较好的透明性和交互性，对所得出的结论，能解释其依据，便于运行人员检查和修改，而且预测结果的精确度很高，能很好的反映负荷实际情况。不足之处就是需要大量的历史负荷数据，而数据量增多会导致运算速度慢；同时该算法不具有自主学习能力和利用模糊知识处理相关问题的能力；并且该算法拥有很强的规则性，而规则本身不具有普遍适应性，所以该预测方法不具备普遍适用性。（二）人工神经网络法人工神经网络是模仿人脑神经网络进行学习和处理问题的非线性系统。它由若干个具有并行运算功能的神经元节点及连接它们的相应的权值构成，通过激励函数实现输入变量到输出变量之间的非线性映射。用历史负荷作为训练样本去建立适宜的网络结构，当训练的网络结构达到预测要求后，就用此网络作为负荷预测的预测模型。人工神经网络的优点是对预测模型的要求不高，对高度非线性对象非常适用，具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，拥有的特点是其它算法所不具备的。不足之处是有很慢的学习收敛速度，也有可能结果收敛到局部最小点，并且没有很好的知识表达能力，对调度人员经验中存在的模糊知识没有得到充分的利用，依据主观经验确定网络层数和神经元个数。把人工神经网络方法运用于风电功率短期预测中，以数值天气预报为基础，拥有良好的人机交互界面，与能量管理系统实现了完美的连接，预测结果拥有良好的精确度。组合的预测方法，把人工神经网络法和经验模式分解相结合，用经验模式分解的自适应性，分别对各个分量进行分析，准确的把握负荷变化特性和环境因素影响，最后采用与分量相匹配的人工神经网络法进行预测。用人工神经网络去预测负荷模型的方法，用人工神经网络对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测，分析了负荷模型与预测结果之间的灵敏度，以便了解它们之间的影响程度，去寻找提高精确度的方法。四、支持向量机支持向量机与神经网络类似，都是学习型的机制，但与神经网络不同，SVM使用的是数学方法和优化技术。其中支持向量是指那些在间隔区边缘的训练样本点，该方法给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类。应用SVM进行电力系统负荷预测具有精度高、速度快等优点，不足之处在于存贮需求量大，编程困难，实际应用较难。五、灰色模型法灰色模型法是一种针对含有未知且不确定因素的系统进行预测的方法。通过对部分已知信息的开发，生成并提取有用信息，从而对系统运行行为和其演化规律进行正确且有效的描述和监控。该方法可在数据缺失的情况下找出某个时间段内数据变化的规律，以此建立负荷预测模型。灰色模型法分为普通灰色系统模型和最优化灰色模型两种。普通灰色预测模型是一种指数增长模型，当电力负荷严格按指数规律持续增长时，此方法的优势得以凸显———其预测精度高、所需样本少、人工耗时短且计算量小，所得预测结果还可以进行检验。缺点是对于具有波动性较大的电力负荷预测误差较大，因此并不适用于实际情况。但最优化灰色模型可以把波动幅度较大的原始数据序列变换成规律性较强的成指数递增变化的序列，以此来适应灰色模型法所需条件，大大增加了适用范围和预测精度。灰色模型法能很好的适用于

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理 1.1负荷预测及其分类 1.1.1负荷预测概念负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。 1.1.2负荷预测的分类按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。

1.2负荷预测的基础数据处理 1.2.1负荷预测的基础数据基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整） 1.2.2数据处理为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法 2.1经验技术预测方法 2.1.1专家预测法专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对

我国未来地震预报工作开展的几点建议

我国未来地震预报和防灾工作开展的几点建议摘要：四川汶川大地震对我国人民生命财产造成了巨大损失，通过分析该次地震的突然性和成因以及地震发生后中暴露出的建筑物大量倒塌，较高的震亡率等问题等对我国地震预防和防灾机制进行了分析，并提出了个人的一些见解关键词：地震预防抗震减灾城市生命线引言我国由于东邻环太平洋地震带，南接欧亚地震带，地震情况相当复杂，具有频度高、强度大、分布广、震源浅的特征，同时由于人口稠密、建筑物抗震能力较低，因此我国是世界上地震活动水平最高、地震灾害最重的国家，震后建筑物和城市生命线遭到严重破坏，火，水，气，泥石流等次生灾害也时有发生，人民的安全受到严重威胁，因此对于地震的预防和采取相应的防震减灾措施已经成为当务之急。 2008年5月12日在我国四川省汶川发生的8.0级大地震属于大陆内部地震，是大型板块的断层活动，为浅源地震，由北川断层的逆冲-右旋错动导致的。同时由于聚集能量巨大，在突然释放时能量沿着板块裂缝传递，对各板块产生挤压，地震破裂尺度较大，导致其他省份也产生明显震感，最终造成数万人死亡，建筑物大量倒塌，同时引发包括堰塞湖，泥石流等次生灾害。汶川大地震也是中国一九四九年以来破坏性最强、波及范围最大的一次地震，在断层错动时间，地震张量指数，以及地震的强度、烈度上均超过了1976年唐山大地震。地震发生前夕，我国地震监测台网没有做出地震预报，但由于我国防灾应急机制启动迅速，以及各省市对受灾地区的迅速有效支援最大限度的减小了人员伤亡。 1 地震预报的现状和困难严重的地震灾害及其加速发展的震灾形势给社会公众带来了对防震减灾的强烈社会需求。而通过地震预报和在预报基础上的震灾防御是实现地震减灾的最基本途径。 1.1 地震预报的研究现状从６０年代中期开始，世界一些地震频繁的国家相继开展有计划的地震预报研究，美国和日本都是多地震国家，也是目前世界上地震预报技术最先进的两个国家，其中美国于1964年组织了一批有声望的地震科学家拟定了地震预报的研究规划，开展了与地震孕育、发生相关的地震活断层调查、地震前兆观测和地震孕育理论等地震预报研究，并于８０年代在加利福尼亚州一个名叫帕克菲尔德的地震区建立了地震预报实验场。日本政府从1964年开始推行地震预报研究的第一个５年计划。1994年已进入第７个地震预报５年计划，其重点是地震预报实用化和确定地震预报方法、提高地震预报精度的观测研究，并加强地震预报的基础研究和新技术开发。前苏联则从６０年代初开始，在中亚远东地区建立一系列地震预报实验场，开展地震预报的现场研究和基础性的实验论研究。但从总体上看，３０多年的科学进展与实现地震预报的科学目标之间还存在很大的距离。正如美国地震学会会长、地震预报评估委员会主席、加州理工学院教授克拉伦斯．艾伦在评定地震预报进展情况时所说：地震预报的进展要比初期预料的缓慢得多，地震预报的科学难度要比原先预料的困难得多。 1.2 困难所在地震预报由于涉及到大陆地震成因和孕震理论，地震前兆机理，地震前兆探测中的基础性研究问题等因素。考虑到地球的不可入性，以及在不同的地理构造环境、不同的时间阶段，不同震级的地震显示出的地震孕律的复杂性和地震发生的小概率性使得当前地震预报工作整体进展不快。当前的地震预报总体水平是很低的。准确的短临预报意见也是非常少的，因此目前世界地震学界最主流的学术观点仍然是地震无法预测。

电热材料和热电材料的研究现状与发展

专业：金属材料工程学号：1040602209姓名：郝小虎电热材料和热电材料的研究现状与发展一热电材料的研究现状与发展１传统热电材料的研究现状从实用的角度来看，只有那些无量纲优值接近１的材料才被视为热电材料。目前已被广泛应用的主要有３种：适用于普冷温区制冷的ＢｉｚＴｅａ类材料，适用于中温区温差发电的ＰｂＴｅ类材料，适用于高温区温差发电的ＳｉＧｅ合金。 1.1Ｂｉ－Ｔｅ系列ＢｉＺＴｅａ化学稳定性较好，是目前ＺＴ值最高的半导体热电体材料。一般而言，Ｐｂ，Ｃｄ，Ｓｎ等杂质的掺杂可形成Ｐ型材料，而过剩的Ｔｅ或掺人Ｉ，Ｂｒ，Ａｌ，Ｓｅ，Ｌｉ等元素以及卤化物掩Ｉ，ＣｕＩ，ＣｕＢｒ，ＢｉＩ３，ＳｂＩ３则使材料成为ｎ型。在室温下，Ｐ型ＢｉｚＴｅａ晶体的Ｓｅｅｂｅｃｋ系数。最大值约为２６０ｐＶ／Ｋ，ｎ型ＢｉｔＴｅａ晶体的ａ值随电导率的增加而降低，并达到极小值－２７０ｔ，Ｖ／Ｋ１６１，Ｂｉ２Ｔｅ。材料具有多能谷结构，通常情况下，其能带形状随温度变化很小，但当载流子浓度很高时，等能面的形状将随载流子的浓度而发生变化。室温下它的禁带宽度为0.13ｅＶ，并随温度的升高而减少。 1.2Ｐ１ｒＴｅ系列ＰｂＴｅ的化学键属于金属键类型，具有ＮａＣｌ型晶体结构，属面心立方点阵，其熔点较高（１０９５Ｋ），禁带宽度较大（约０．３ｅＶ），是化学稳定性较好的大分子量化合物。通常被用作３００－９００Ｋ范围内的温差发电材料，其Ｓｅｅｂｅｃｋ系数的最大值处于６００－８００Ｋ范围内。ＰｂＴｅ材料的热电优值的极大值随掺杂浓度的增高向高温区偏移。ＰｂＴｅ的固溶体合金，如ＰｂＴｅ和ＰｂＳｅ形成的固溶体合金使热电性能有很大提高，这可能是由于合金中的晶格存在短程无序，增加了短波声子的散射，使晶格热导率明显下降，故使其低温区的优值增加。但在高温区，其ＺＴ值没有得到很好的提高，这是由于形成ＰｂＴｅ－ＰｂＳｅ合金后，材料的禁带明显变窄，导致少数载流子的影响增加，结果没能引起高温区ＺＴ值的提高［７１。 1.3Ｓｉ－Ｇｅ系列ＳｉＧｅ合金的ａ值在Ｓｉｏ．ｉｓＧｅｏ．ａｓ达到极大值，其原因是在该组分处合金系统中的状态密度和有效质量达到极大值。但实际常用Ｓｉ含量高的合金来得到较高的优值，Ｓｉ含量高有以下好处：降低了晶格热导率；增加了掺杂原子的固溶度；使ＳｉＧｅ合金有较大的禁带宽度和较高的熔点，适合于高温下工作；比重小，抗氧化性好，适应于空间应用；同时降低了造价。ＳｉＧｅ合金是目前较为成熟的一种高温热电材料，适用于制造由放射线同位素供

中长期负荷预测方法综述1

中长期负荷预测方法综述摘要:负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作,讨论了负荷预测的特点、分类及各种成熟的负荷预测技术,研究了现代负荷预测技术的发展动态,并指出未来主要的研究方向。中长期负荷预测各种预测方法都具有其各自的优缺点和适用范围,在实际预测工作中,必须根据实际情况,着重从预测目标、期限、精确度等诸多方面作出合理选择,寻求能获取所需精度的预测方法。本文针对电力系统中长期电力负荷预测方法做出分析。关键字：负荷预测、中长期负荷、负荷预测方法、负荷预测综述正文：负荷预测是从已知的电力需求出发,通过对历史数据的分析, 并考虑政治、经济、气候等相关因素,对未来的用电需求做出估计和预测。负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重要的基础工作。对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划,保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重要的用。电力系统负荷预测是电力系统安全经济调度、规划、设计研究的基础和前提，准确的负荷预测结果将意味着在满足供电质量要求的条件下对系统建设资金最大可能限度的利用和有限投资的最大社会经济效益的获得,负荷预测工作因而引起了人们的普遍关注随着电力系统的迅速发展尤其是我国电力工业市场化改革的推行负荷预测工作面临如何准确合理地考虑电力工业市场化后对实际电力负荷从大小到特性上的影响和给整个系统运行规划带来的变化的难题可以

设想在强大的市场压力和竞争机制作用下适用于电力市场环境下的负荷预测理论和算法必将获得突破性研究成果随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们对电量需求量以及电能质量的要求也越来越高。、一、基于参数模型的中长期电力负荷预测方法 1.趋势外推方法。将已有的各年度的电力负荷看作一个时间序列,利用最小二乘拟合等方法寻求电力负荷与时间的函数关系,并利用这个函数关系预测以后年度的电力负荷。趋势外推方法可以保证对历史数据的拟合是最好的,但不能保证外推效果的可靠性。 2.回归分析方法。回归分析预测是电力系统负荷预测的一种常用方法,根据回归分析涉及变量的多少,可以分为单元回归分析和多元回归分析。在回归分析中,随机变量是自变量,非随机变量是因变量,由给定的多组自变量和因变量资料究二者之间的关系,形成回归方程。回归方程求得后,给定各自变量数值,就可求出因变量值。回归方程根据自变量和因变量之间的函数形式,又可分为线性回归方程和非线性回归方程。在负荷回归分析法方法简单、预测速度快、外推性好,对于历史预测问题中,回归方程的因变量一般是电力系统负荷,自变量是影响电力系统负荷的各种因素,如经济、人口、气候等。上未出现的情况有较好的预测性。但它对数据的要求高,特别是历史数据残缺或存在较大误差的情况下,预测效果很不理想;用线性方法描述比较复杂

地震预测模型doc

精心整理2011年赣南师院数学建模竞赛选拔赛题目地震预测模型摘要：本文前三个任务主要考虑是各指标的变化对地震发生问题的影响，通过对各指标数据量的分析建立相应的模型，并对任务四和任务五给出了合理的解答。针对任务一：我们从原始数据中计算出各项指标的日均值，绘制出各指标分年度的时间序列图，磁波幅度。关键词：一·问题的重述 1.1背景分析地震是地壳快速释放能量过程中造成的振动。虽然预测地震是世界性难题，但迄今科学界普遍认为，有可能反映地震前兆特征的指标可能不少于10个。已经有专业仪器在多个定点实时按秒记录这些指标的数据，期望通过对记录数据的分析研究找到地震的前兆特征。现已采集到某地2005年1月1日至2010年6月30日按小时观测的10多个指标的数据，和该地区该时期内已发生地震的时刻、经纬度、震级及震源深度的数据。这些数据中隐藏着地震发生的前兆特征。科学地截取这些数据的有用片段，对数据进行合理地预处理，用数学方法揭示地震前兆

的数据特征，是一项很有意义的研究工作。题给数据中的这10多个指标，究竟哪些与地震的发生有关，有何种关系，是单一关系还是复合关系；除这10多个指标外还有哪些因素及含题给指标在内的哪些指标的哪种数学模型更能反映地震的前兆特征等等，人们迄今仍不很清楚，需要进行深入地研究。地震数据的观测是持续进行的，随着时间的推移数据的规模会不断扩大。从中挖掘地震的前兆特征，必须有合理的数学模型，也必须有科学高效的算法分析平台。因此，需要我们结合附件中给出的实际记录数据，尝试完成以下任务。 1.2任务的提出任务一：分析数据特征，建立数学模型以度量各指标对地震发生的敏感程度。越大任务三：中要结合题给数据，建立数学模型来研究地震发生前的数量特征。主要运用贝叶斯判别分析法进行建模，对已给数据进行先验信息、后验信息分析。任务四：要将计算程序集结成地震数据分析平台，能够完成其它地震数据的分析，并能自动输出前任务的重要分析结果。任务五：是针对进一步的研究设想写一篇切实可行的报告。三·问题的基本假设（1）地震监测点的监测设施能正常运转；（2）地震监测设施周围不存在影响其工作效能的干扰源，如飞机场、发电厂等；

电力系统短期负荷预测方法综述

电力系统短期负荷预测方法综述本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义进行综述，就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析。在目前的预测方法里，主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法。从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析，比较其不同预测方法的优点及不足的地方。并且提出了短期负荷预测的精度提升了，不仅在历史的数据上重视了其积累，还应重视在预测的模型选择上要合适，综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性。标签：电力系统短期负荷预测电力负荷预测在能量的管理系统组成中是极为重要的部分，而短期电力负荷预测则是对几个小时后或是一天、几天的电力负荷值上进行预报。短期电力负荷预测不仅在电力系统安全以及经济的运作下提供了相关保障，还为市场的环境编排高度计划等打下了基础。不过在这个电力生产与消费的日趋市场化下，针对负荷预测的准确及可靠性上也有了更为高的要求，而且就电力系统管理与运行来讲其负荷预测逐渐成为了一个主要的研究领域。预测精度是决定短期负荷预测的作用大小的，所以在短期负荷预测方法研究的重点上是如何对预测精度进行提高。虽然短期负荷预测的研究历史已經很长远了，国内外的学者也对其在方法还有理论方面对于预测模型进行研究工作。当短期负荷出现因素太多的情况下，从而限制了预测方法的范围以及精度。下文针对短期的预测方法展开一个综合性的探析。在研究未来发展方向的同时也为实际情况下短期负荷的预测提供了一个基础。 1 基于短期负荷的预测特点对于短期电力负荷来讲其预测便是基于在电力负荷以及相关的历史数据对模型进行全面的建立，从而使得新世纪型的电力负荷更具备科学性和全面性。对于短期负荷所面临的事件不确定性以及其随机性，包含了各种特点：①在预测的结果上其短期的负荷存在着一定的不确定性。②不同的负荷预测方法存在相应的条件性。③短期负荷预测在时间上各有不同。④预测的结果包含多方案性。短期负荷预测精度的影响因素：①以往历史数据。②自然天气情况。③其日期类型。④负荷预测模型。⑤相关社会事件等。 2 简述短期负荷预测方法短期负荷由于受到来自不同方向的因素影响，面临时间序列问题上其随机的过程表现的很不平稳，就算面临的影响因素包罗万象，不过在这些因素中都存在一个特点那就是有规律性。能够为实际预测打下基础，其短期负荷预测的方法大致分为四类。

电力负荷预测方法

1.负荷预测分类和基础数据处理负荷预测及其分类负荷预测概念负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。负荷预测的分类按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。负荷预测的基础数据处理负荷预测的基础数据基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整）

数据处理为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。 2.确定性负荷预测方法经验技术预测方法专家预测法专家预测发分为专家会议发和专家小组法。会议发通过召集专家开会，面对面讨论问题，每个专家充分发表意见，并听取其他专家意见。小组法以书面形式独立发表个人见解，专家之间相互保密，最后综合给出预测结果。类比法类比法是将类似失误进行分析对比，通过已知事物对未知事物做出预测。例如选取国内外类似城市或地区为类比对象，参考该对象的发展轨迹对本地区作出预测。主观概率发请若干专家来估计某特定时间发生的主观概率，然后综合得出该时间的概率。经典技术预测方法单耗法通过某一工业产品的平均单位产皮用电量以及该产品的产量，得到生产这种产品的总用电量。用电量A=国民生产总之或工农业总产值b*产值单耗g

热电材料的研究进展

综合评述热电材料的研究进展Ξ 沈　强　涂　溶　张联盟 (武汉工业大学材料复合新技术国家实验室430070) 摘　要:本文简要介绍了热电效应的应用状况和热电材料的基本特性,重点评述了热电烧结材料、高ZT值热电材料以及具有梯度结构的热电材料的研究进展。关键词:热电效应,热电材料,品质因子,烧结材料,梯度结构 11引　言热电效应(又称:温差电效应)从宏观上看是电能与热能之间的转换,因此从它被发现以来,人们就不断探求和开发其可能的工业用途。热电偶是其中最为成功的例子,它用于测量温度和辐射能已有一个多世纪的历史。由于金属的热电效应相当微弱,热电偶只是在开路条件下直接探测电压,而不是作为能量转换装置。直到50年代末期,半导体材料获得飞速发展以后,人们发现半导体材料具有很好的热电性能,颇具实用价值,此后对热电转换的研究取得了系列进展。目前,热电发电和热电制冷以它们独特的技术优势,已在许多领域得到了实际应用。 21热电效应的应用状况热电效应是由电流引起的可逆热效应和温差引起的电效应的总称,它包括相互关联的三个效应:Seebeck效应、Peltier效应和T hom son 效应[1]。 1821年,T.J.Seebeck发现,由两种不同导体a,b构成的闭合回路的两端接点的温度不同时,回路中就产生电流,这种现象称为Seebeck 效应。开路条件下的电动势称为温差电动势,亦称为Seebeck电动势: dV=Αab dT Αab为Seebeck系数,在冷端接点处,若电流由a流向b,则Αab为正,反之为负。其大小取决于接点温度及组成材料。 Peltier效应是C.A.Peltier在1834年发现,并以他的名字命名的。当两种不同导体组成回路的接点有微小电流流过时,一个接点会放热,另一个接点则吸热。而改变电流的方向,放热和吸热的接点也随之改变。在时间dt内,产生的热量与流经的电流成正比: dQ p=Πab I ab dt Πab为Peltier系数,当电流由a流向b,I ab取正,dQ p>0,吸热,反之放热。Πab的大小与接点温度和组成材料有关。 T hom son效应是指当一段存在温度梯度的导体通过电流I时,原有的温度分布将被破坏,为了维持原有的温度分布,导体将吸收或放出热量。T hom son热与电流密度和温度梯度成正比: dQ t=ΣIdt(dT dx) Σ为T hom son系数,符号规则与Peltier效应相同,当电流流向热端,dT dx>0,Σ>0,吸热。以上的Seebeck系数Αab、Peltier系数Πab和T hom son系数Σ,都是表征热电材料性能的重要参量,其相互关系可由Kelvin关系式表述如下:Πab=Αab T Σa-Σb=T(dΑab dT) — 3 2 — Ξ国家自然科学基金资助批准号:59581002

负荷预测方法文献综述

电力系统中传统负荷预测方法的文献综述负荷预测的核心问题就是预测的技术方法，或者说是预测数学模型。随着现代科学技术的不断进步，负荷预测理论、技术得到了很大的发展，理论研究逐步深入，适合本地特点的预测程序、软件开始出现。但不可否认的是，就目前而言，我国的电力系统负荷的预测技术还是比较落后的，相应的基于软件的技术还不能满足现代社会的需求，有待进一步提高。传统的负荷预测方法如回归模型法，卡尔曼滤波法，时间序列法，灰色预测法，专家系统法，模糊理论法，神经网络法，小波分析法等。这些传统的预测方法无论是哪种均具有不足和缺陷，随着对负荷预测的深入研究和广泛应用，传统的预测方法的应用越来越难以适应发展，逐渐形成了现代负荷预测方法。文献【1】针对传统静态神经网络自适应能力差、收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了一种基于小波分析和Elman动态神经网络的中长期电力负荷预测方法,该算法通过对原始样本进行小波分解,将分解后的低频趋势信号和高频细节信号分别进行预测,在输出端再进行重构后得到预测曲线;然后就传统负荷预测问题中数据预处理环节的数据校验问题,提出了一种基于小波理论的奇异点检测法,该方法对原始样本进行一维离散小波分解,抽取一层高频细节信号进行分析,根据工程实践中设置的阈值,来检测有可能因为系统故障、人为失误导致的数据记录错误,为准确预测提供了保障。文献【2】提出一种基于人工神经网络的电力负荷预测方法 ,该方法充分吸收了神经网络非线性逼近能力的优点。在神经网络结构设计中充分考虑了电力负荷的特点 ,并用神经网络加权最小方差模型(NNWLS)对样本进行训练。在实际预测中 ,该预测方法取得了比较高的的预测精度。文献【3】针对人工神经网络模型在进行负荷预测时,大多不考虑气象等因素的影响,提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法,应用数据挖掘的聚类功能,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测,从而提高预测的精度。鉴于ANN模型对不确定性和模糊信息学习处理能力较差的缺点,引用模糊系统的理论,构建模糊神经网络(FNN)模型。通过实例预测和预测结果比较分析表明,提出的方法具有较高的预测精度。文献【4】为进一步提高电力负荷预测的精度和运算速度,针对短期负荷预测样本数据既有趋

电力负荷预测方法

电力负荷预测方法发表时间：2018-08-02T15:26:39.817Z 来源：《电力设备》2018年第11期作者：刘自伟[导读] 摘要：电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。（韶关新丰供电局广东新丰 511100）摘要：电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。随着经济的不断发展，珠三角的产业转移的趋势，电力设施配套建设已成为地区经济发展的关键。准确的电力负荷预测为电网规划提供强有力的依据，不仅可以获得巨大的社会效益，也可以获得巨大的经济效益。关键词：电网规划；负荷预测；预测方法 1 序言近年来，新丰经济的不断发展，珠三角的产业转移。为承接好珠三角产业转移，做好电力先行，准确地进行负荷预测十分重要。 2 负荷预测电网规划很重要的一步就是电网负荷预测，电网负荷预测是安排电网基本建设项目的依据，确定了规划时期内的负荷水平也就确定了电力发展的速度；中、长负荷预测用来初步电源规划，而近期预测用来进一步确定变电站的容量。负荷预测是从已知的经济、社会发展和电力需求情况出发，通过对历史数据的分析和研究，对电力需求作出预先的估计和推测。根据这些预测结果，可以针对性地采取技术措施，如进行可中断负荷控制，增添低谷用电设备、采用蓄冷蓄热技术等，改变电力需求在时序上的分布，将用户的电力需求从电网高峰消减、转移或增加电网低谷期的用电以期提高系统运行的经济性和可靠性，在规划的电力网中还可以减少新增装机容量和节省电力建设投资，从而降低预期的供电成本。负荷预测的方法很多，主要有：综合产值单耗法、弹性系数法、时间序列法、参数回归法、比例系数增长法和经济模型预测法。 3 方法简介 3.1原始资料 3.1.1某县配电网装变容量至2010年4月底，该县建有高压变电站4座，其中110kV变电站3座、200kV变电站1座：110kV变电总容量为430MV A。200kV变电总容量为360MV A，高压变电站总容量合计790MV A。表1 某县高压变电站统计表 3.2 综合产值单耗法 3.2.1综合产值单耗法单耗法是根据第一、二、三产业每单位用电量创造的经济价值，从预测经济指标推算用电需求量，加上居民生活用电量，构成全社会用电量。预测时，通过对过去的单位产值耗电量进行统计分析，并结合产业结构调整，找出一定的规律，预测规划期的一、二、三产业的综合单耗，然后按国民经济和社会发展规划的指标，按单耗进行预测。单耗法需要做大量细致的统计、分析工作，近期预测效果较佳。但在市场经济条件下，未来的产业单耗和经济发展指标都具有不确定性，对于中远期预测的准确性难以确定。 3.2.2计算过程根据原始资料的数据对该县未来的负荷进行预测，其过程如下：先算出2010-2016年国内生产总值，设国内生产总值为T 亿元亿元亿元亿元再算出2007-2009各年的综合单耗

新型热电材料及研究进展

新型热电材料及研究进展摘要：热电效应在发电和致冷方面有着巨大的应用潜力。从如何提高热电材料热电优值的理论研究出发,列出了寻找高优值热电材料的几种主要途径。在此基拙上,重点介绍了最近几年来新型热电材料的研究发展情况,包括笼式化合物、超晶格热电材料、Half一Hueselr合金等。并提出了亚待解决的问题和今后的研究方向。关键字：热电；电优值；新型热电材料 1引言能源是人类活动的物质基础，随着人类活动以及工业化革命的不断进行，传统的一些不可再生能源开始日益枯竭’所以新能源的开发迫在眉睫，而新能源的开发利用需要借助能源材料来实现’能源转换材料（热电材料）成为材料科学热点’热电材料的应用主要有温差发电和热电制冷，温差发电是利用效应，直接将热能转化为电能的研究’温差发电在工业余热&废热和低品味热温差发电方面有很大的潜在应用’与温差发电相反，热电制冷利用效应可以制造热电制冷机’热电制冷具有机械压缩制冷机所没有的一些优点，尺寸小质量轻无任何机械转动部分工作无噪声无液态或气态介质，因而不存在污染环境问题；可以实现精确控温，响应速度快，器件使用寿命长，因此热电制冷已用于很多领域’另外，热电制冷材料的一个可能具有实际应用意义的场合是为超导材料的使用提供低温环境’1823年,Seebeck首次发现了热电效应(又称温差电效应),从而开始了人类对热电材料的研究和应用。近年来,随着人们对环境和能源问题的日益重视,热电材料开始受到更为普遍的关注。 2材料的热电效应热电材料具有3 个基本效应，即效应效应和效应，这3 个效应奠定了热电理论的基础，同时也确定了热电材料的应用方向。 Seebeck效应又称为温差电效应，是指在两种不同金属构成的回路中，如果两个接头处的温度不同，发现了回路中有一电动势存在Seebeck 效应的大小可通过Seebeck系数（温差电动势率）来表征 3新型热电材料种类随着科技进步和新材料合成技术的发展&各种测试手段的不断提高以及计算机在材料研究中的广泛应用，使得目前热电材料的研究日新月异，大量的新型热电材料层出不穷。 3.1半导体金属合金型热电材料金属材料的热电效应非常小,除在测温方面的应用外,其他没有实际的应用价值。直到20世纪50年代,人们发现小带隙(small band gap)掺杂半导体比金属大很多热电效应,研制温差电源和热电制冷器已具有现实意义[1]。这类材料以Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ族及稀土元素为主。目前,研究较为成熟并且已经应用于热电设备中的材料主要是金属化合物及其固溶体合金如 Bi2Te3/Sb2Te3、PbTe、SiGe、CrSi等,这些材料都可以通过掺杂分别制成P型和n型材料。有报道称在实验室得到的最高ZT值达到2.2 (AgPb m SbTe2+m, 800K)[2]到2.4(Bi2Te3/Sb2Te3超晶格, 300K) [3]。通过调整成分、掺杂和改进制备方法可以进一步提高这些材料的ZT,通过化学气相沉积（ CVD ）过程得到综合两维Sb2Te3/Bi2Te3超晶格薄膜的ZT高达2.5[4]，ZT的研究还在继续进行[5]。但是这些热电材料存在制备条件要求较高,需在一定的气体保护下进行,不适于在高温下工作以及含有对人体有害的重金属等缺点。 3.2方钴矿(Skutterudite)热电材料 Skutterudide是CoSb3的矿物名称，名称为方钴矿，是一类通式为AB3的化合物（其中A是金属元素，如Ir、Co、Rh、Fe等；B是V族元素，如As、Sb、P等）。二元Skutterudite 化合物是窄带隙半导体，其带隙仅为几百毫电子伏，同时此类化合物具有较高的载流子迁移率和中等大小的反Seebeek系数，但热导率比传统的热电材料要高.此类化合物的显著特点

短期电力系统负荷预测方法综述

技术与市场专题研究2015年第22卷第5期短期电力系统负荷预测方法综述杜雅楠1,郭志娟2,吕灵芝1,母建茹,袁一鹏1 (1.华北水利水电大学,河南郑州450045; 2.中电投河南电力有限公司平顶山发电公司,河南平顶山467000) 摘一要:短期电力系统负荷预测对电力系统的调度运行和生产计划有很大影响三准确的负荷预测有助于提高电力系统的安全性二稳定性二经济性,随着电力市场的建立与发展,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用三简述了短期电力系统负荷预测的概念和意义,对现有的短期负荷预测方法进行分类,介绍了各种预测方法的原理,讨论了各种方法的优点与不足,并对电力系统负荷预测方法未来的发展方向作出了展望三关键词:电力系统;短期负荷预测;方法模型 doi:10.3969/j.issn.1006-8554.2015.05.212 0一引言电力系统负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础三它从已知的用电需求出发,充分考虑政治二经济二气候等相关因素的影响,预测未来的用电需求三负荷预测包含两方面含义[1]:对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测三电力需求量的预测决定发电二输电二配电系统新增容量的大小;电能预测决定发电设备的类型(如调峰机组二基荷机组等)三电力系统负荷预测的结果可以在一定程度上反映负荷的发展状况和水平,电力生产部门和管理部门以此为依据制定生产计划和发展规划,确定各供电区域各规划年供用电量二供用电最大负荷和规划地区总的发展水平,确定各规划年用电负荷构成[1-5]三电力系统负荷预测一直是一个重要的研究课题,国内外学者进行了广泛的研究工作,提出了多种有效的预测方法三本文对这些方法进行了归纳二分类,概述了各种预测方法的原理,并对它们的优点与不足进行讨论三在此基础上对电力系统负荷预测方法未来的发展方向做出展望,为实际负荷预测工作提供借鉴三 1一电力系统负荷预测方法分类电力负荷预测可以分为长期负荷预测二中期负荷预测二短期负荷预测以及超短期电力负荷预测[3]三本文研究的负荷预测主要针对未来一星期时间内的任何一天的短期电力负荷预测,提高短期电力负荷的预测精度对电力系统安全二稳定二经济运行,最优潮流计算以及实现合理调度有着举足轻重的意义三世界各国对短期电力负荷预测的研究已经有较长的历史,世界许多优秀专家二学者在短期负荷预测领域都做了大量的研究与实验,并且在该领域取得了较大的进展三学者们提出了许多短期负荷预测的方法,其中主要的预测方法可以分为以下几类:经典预测法二传统预测法二现代预测法[4]三 2一经典负荷预测经典负荷预测技术严格来讲不能称为真正的负荷预测方法,该方法运用简单的变量关系以及运行经验,针对未来的电力负荷变化做出方向性结论,其预测的精准度并不理想,在实际应用中过度依赖于值班人员或学者的相关经验,在实际运用中往往采用该方法对预测结果进行验证三经典负荷预测技术包括:单耗法二人均电量指标换算法二弹性系数法二分区负荷密度法等[5]三 3一传统负荷预测传统的负荷预测方法主要包括时间序列法二趋势外推法二回归分析法和灰色模型法等[6]三 3．1一时间序列法[7] 所谓时间序列法,就是把电力负荷看成一种时间序列的集合,根据电力负荷历史数据抽象出负荷随时间变化的规律,构建预测模型并预测未来负荷的大小三该预测方法在系统稳态运行二环境因素相对稳定的情况下效果较好三如果电网存在较大波动或数据库存在坏数据时,预测结果并不理想三3．2一趋势外推法[8] 趋势外推法又称为趋势曲线拟合二曲线回归或曲线分析,是一种定量预测法三该方法在历史数据的基础上,抽象并总结出待测数据的变化规律,绘出反映该规律的拟合曲线,同时建立已有数据随时间变化的模型y=f(t)三假设该曲线能够延伸,将时间t赋予未来需要的值,并通过高等数学计算便可以得到待测数据三趋势外推法在处理历史负荷数据以及曲线拟合过程中都不考虑随机误差三运用该方法时应当注意,不同预测模型间的曲线拟合度相差很大,当趋势曲线选取合适时预测结果比较理想,否则预测误差会很大,所以应该依据不同的区域构建恰当的模型三最常用的趋势模型有:线性趋势模型二多项式趋势模型二对数趋势模型等三 3．3一回归分析法[9] 该方法通过电力负荷历史数据建立数学模型,利用数量统计中的回归分析法对变量观测数据进行分析,并依据变量间的相互关系来预测未来电力负荷三在回归分析法中,受负荷因子不确定性以及多样性的影响,该方法在有些情况下有较大误差三为此,需要用模糊线性回归法将回归系数模糊化,使预测结果更加精确三 3.4一灰色模型法[10] 该方法以灰色系统理论为基础,对含有不确定因素的系统进行预测,在数据不多的情况下找出某个时间内的作用规律并以此建立预测模型三灰色模型法包括普通灰色系统模型和最优灰色预测模型,前者是一种增长模型,当负荷严格按照指数规律增长时,该预测方法预测精度高二计算简洁,但是对于有波动性的系统而言,其预测精度较低三最优灰色预测模型把有波 933