简介:为了探索夏季(6~8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005~2010年逐日最大电力负荷和间期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005--2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005~2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋坍,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负苘趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气缘要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。
简介:利用江苏南京、安徽宣城两地的水稻田间试验数据和气象资料,对ORYZA2000模型基本作物参数进行调整,包括不同发育阶段的发育速率、干物质分配系数、比叶面积等。两试验点的作物营养生长参数(DVRJ)和生殖生长参数(DVRR)差异很大,反应了模型的区域差异性。模拟效果均能准确反应叶面积指数、生物量的动态变化过程,在地上部生物量的模拟准确度最高。两试验点的叶面积指数、地上部生物量、绿叶生物量、茎生物量和穗生物量的归一化均方根NSMSE值分别为9%、19%、18%、13%、25%和16%、25%、17%、19%、24%,因而南京试验点的模拟效果比宣城好,参数更具区域适应性。