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基于BP神经网络的北京夏季日最大电力负荷预测方法 下载:71 浏览:216

李琛1 郭文利2 吴进3 金晨曦2 《气候变化研究》 2019年2期

摘要:
利用2006~2017年北京夏季(6~8月)逐日最大电力负荷和同期气象资料,分析最大电力负荷与各种气象因子的相关性,基于BP(BackPropagation)神经网络算法,建立了两种夏季日最大电力负荷预测模型并对比。结果表明:北京夏季周末基础负荷远小于工作日,剔除时应加以区分;气象因子对气象负荷的影响具有累积效应,累积2 d时两者的相关性最强;结合实际,根据自变量的不同分别建立了两种日最大电力负荷预测模型;经实际预测检验,两种预测模型均取得了较好的预测效果,能够满足电力部门的实际需求,其中自变量中加入前一日气象负荷的模型效果更优。

气象因子与玉米产量及其构成因素的相关性研究 下载:1352 浏览:1292

毕思源 《气候变化研究》 2023年12期

摘要:
气温、降水和日照是农业生产的重要气象因素,是作物生长发育必需的气象因子,决定了一个地区的种植制度和粮食产量。本文对黑龙江省气象因子与玉米产量及其构成因素的相关性展开探讨,发现在降水量高于600mm时,总体产量会与其形成负相关,在降水量处于400—600mm之间时,玉米产量与其形成正相关,日照与千粒质量呈显著正相关,温度与产量等不呈显著负相关,与秃尖长、空秆率、千粒质量呈正相关。

黑木耳产量与气象因子关系研究 下载:123 浏览:1283

​王立靖 李超 黄凤婷 《气候变化研究》 2023年11期

摘要:
利用崇仁县2017-2022年(每年10月至次年5月)黑木耳亩产量及气象资料,通过多元线性回归、积分回归方法具体分析了温度、日照、相对湿度、以及降水等气象因子对黑木耳生长发育和产量的影响,为崇仁县在黑木耳生产中有效利用农业气候资源提供科学依据。

阿克达拉大气颗粒物特征分析及与气象因子的关系 下载:305 浏览:3643

​谢翔 《气候变化研究》 2021年11期

摘要:
本文选取阿克达拉2019年PM2.5、PM10、SO2、NO2大气颗粒物的质量浓度以及平均气温、气压、相对湿度、降水量、风速数据,对阿克达拉PM2.5阿克达拉大气颗粒物特征分析及与气象因子的关系进行分析。

光伏发电效率与气象影响因子关联分析研究 下载:203 浏览:2582

尼玛旦增 《能源学报》 2021年2期

摘要:
本文利用相关分析、回归分析方法,对逐日光伏发电量与不同气象要素之间的关系进行分析研究,并找出对光伏发电效率产生影响的关键性因素,以期为评估光伏发电站太阳能资源和发电量预报提供参考。
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