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关键词： 数据完整度   绿电需求预测   最大信息系数   卷积神经网络   长短期记忆网络  

摘要： 随着可再生能源的装机容量和发电量的不断增加,准确预测未来电力市场的绿电需求对于规划新能源装机容量和绿证交易决策至关重要.针对绿电相关历史数据有限的问题,提出了数据完整度指标,将其与卷积神经网络和长短期记忆网络相结合,构建了新型绿电需求预测模型,提高了模型对时间序列数据中重要特征的识别和学习能力.通过对江苏省 2011 年至 2022 年的实际数据以及根据数据完整度进行扩充的数据进行算例分析,验证了该模型相较于传统方法在预测精度方面的优越性.

关键词： 全钒液流电池   关键材料   离子交换膜   电极   双极板   钒电解液  

摘要： 离子交换膜、电极、双极板和钒电解液是全钒液流电池的关键材料，对于全钒液流电池的性能和成本具有至关重要的影响。关键材料技术指标是衡量关键材料能否在全钒液流电池中应用的标准，是关键材料供应商出厂检验和全钒液流电池厂商入场质检的重要依据。本文从产业发展和应用角度出发，首先详细介绍了全钒液流电池关键材料的特性需求及相关技术指标内容，以便增强电池上游关键材料供应商对技术指标的理解，指导关键材料开发和优化方向。其次，简要阐述了现阶段关键材料主要类型、生产工艺及其产业发展状况，有助于增强全钒液流电池行业从业人员对上游关键材料供应链情况的了解和把控。另外，从全钒液流电池行业发展角度出发，讨论了关键材料现阶段研究重点以及未来产业化发展要求和方向。本文提出，在保证全钒液流电池性能的前提下，成本指标和寿命指标是关键材料未来产业化关注的核心指标，是降低全钒液流电池系统成本，延长全钒液流电池服役年限，提升全钒液流电池市场竞争力的重要保障。

关键词： 鱼类资源保护   梯级开发   红水河  

摘要： 2020—2021年开展红水河来宾段鱼类调查，结合过往调查对鱼类资源现状及其存在问题进行分析，进而探究当前鱼类资源保护需求。调查显示现状鱼类79种，隶属6目19科54属，涉及二级保护鱼类2种、濒危级以上红色名录鱼类4种、珠江水系特有鱼类11种、外来入侵鱼类3种，整体上鱼类资源多样性和丰富度较高，以杂食性、定居性和产黏沉性卵鱼类为主。相比过往，鱼类种类数有所减少，优势种和生态类型组成变化不显著。梯级开发对鱼类资源的影响仍在持续，推进梯级开发补偿、提升鱼类保护技术和落实鱼类保护监管是鱼类资源恢复的保护需求。

关键词： 电液控制   自适应控制   体积弹性模量  

摘要： 液压传动体积弹性模量与工作压力存在机理关系，但现有基于模型的控制方法大多未能将其考虑在内，对于模型补偿效果和运动跟踪性能均存在负面影响，其中难点在于对模型数学表达的合理选取，需要兼顾模型描述的准确性和控制设计的可行性。为此，首先基于对体积弹性模量机理的分析，考虑模型补偿和参数自适应可行性，提出参数化分式形式的体积弹性模量模型，以液压缸驱动的回转关节为例，建立整体系统的参数化动力学模型；其次，在自适应鲁棒控制框架下，利用反步法进行基于模型的运动控制设计，尤其是通过设计X-swapping机制，实现对体积弹性模量的有效模型补偿和主要参数在线自适应，并对闭环系统性能进行了理论分析；最后，开展对比试验，在与将体积弹性模量视为集中参数的主流控制方法对比中，实现了运动控制性能的进一步提升。

关键词： 气候变化   增强型植被指数   干旱   植被抵抗力   植被恢复力  

摘要： 植被是陆地生态系统的重要组成部分,全球干旱频率和强度的增加威胁着植被格局和功能的稳定.然而,不同区域植被对干旱的响应机制尚不明确.本研究使用中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强型植被指数(EVI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)评估了2000～2022年中国植被对干旱响应的时空格局,利用抵抗力和恢复力指数进一步量化了中国不同区域植被对干旱的弹性力,并采用随机森林模型揭示了影响植被弹性力的驱动因素.结果表明:(1)干旱降低了中国不同区域植被的覆盖度,且干旱对植被的影响具有时空异质性;(2)植被对干旱的抵抗力表现为南方地区(0.441)>青藏高原地区(0.350)>北方地区(0.338),而植被对干旱的恢复力表现为北方地区(0.495)>青藏高原地区(0.456)>南方地区(0.428);(3)植被抵抗力和恢复力的影响因素存在时空异质性.研究结果阐明了全球气候变化背景下中国植被对干旱响应的地理格局和机制,为准确预测干旱胁迫下的植被动态提供了科学依据,并为制定有针对性的环境保护策略提供了理论支持.

关键词： 梯级水库群   水量调度   决策偏好   缺水模式策略   缺水时间策略   影响因素  

摘要： 【目的】全球气候变化、人口增长及社会活动加剧，致使水资源时空分布变异，给水资源开发利用带来挑战。梯级水库群水量调度对优化水资源配置意义重大，但现有研究在考虑决策者对缺水模式和时间的偏好上存在不足。【方法】为解决水资源调配难题，构建以供水缺额最小为主要目标的梯级水库群水量优化调度模型，提出供水缺额总量控制、集中式分布、宽浅式分布3种缺水模式策略，以及调整不同时段权重的缺水时间策略，并以头屯河流域为实例展开分析。【结果】在缺水模式策略实例分析中，来水频率p=50%时，宽浅式分布模式供水缺额最小(49.37万m3)，集中式分布模式最大(179.74万m3)，总量控制分布方案居中(97.33万m3)；来水频率p=95%和p=75%时，虽三种模式供水缺额总量相近，但宽浅式分布模式下缺水分布更均匀。在缺水时间策略实例分析中，以来水频率p=95%为例，采用该策略后，3-5月供水缺额从5.84万m3、573.58万m3、624.66万m3降低至4.90万m3、13.40万m3、12.46万m3，但其他月份缺额从3249.62万m3增加至4422.32万m3，供水缺额总量基本不变。【结论】综上，研究所提策略验证有效，宽浅式分布模式在保障供水稳定性上优势明显；缺水时间策略可降低特定时段供水缺额，但无法减少总量，只是转移缺水时段。研究成果可为梯级水库群水量调配提供参考。

关键词： 居住需求   房屋设计   保障房  

摘要： 随着城市化进程的加快,住房问题逐渐成为社会关注的焦点,尤其是对于低收入和中等收入家庭.保障房作为解决住房问题的重要手段,为解决我国居民住房问题提供了有效的解决方案.基于此,根据房屋设计的经验,系统阐述了基于居住需求的保障房设计,旨在为设计师提供行之有效的设计方案,提升个人设计水平,满足社会房屋需求,在提升个体市场竞争力的同时,实现社会稳定发展.

关键词： 智能交通   网约车需求预测   QRF-SA-ConvLSTM   不确定性估计  

摘要： 网约车需求预测中考虑时空特征和量化不确定性对于提升交通系统的效率和稳定性至关重要。研究了融合分位数回归森林（quantile regression forest,QRF）和自注意力卷积长短期记忆网络（self-attention convolutional long short-term memory,SA-ConvLSTM）的预测模型，通过协同优化时空特征学习与概率分布建模，实现高精度需求预测与量化不确定性估计。该模型利用QRF对历史时空数据进行多分位数回归，生成表征异方差性的条件分布特征，通过注意力机制将各分位数预测值与原始数据动态融合构建增强特征矩阵，输入SA-ConvLSTM模块提取局部空间模式，结合自注意力机制聚焦关键时空特征，借助LSTM捕捉长期时间依赖，设计多任务输出层联合优化均值预测与分位数回归，使用动态权重分配平衡点预测精度与区间覆盖性能。该方法同时结合了分位数回归的分布建模能力与深度学习的时空特征提取优势，进而提升预测精度和不确定性量化能力。研究采用滴滴开源的西安市二环内网约车轨迹数据集验证模型的有效性和准确性。结果表明：均值预测中，提出模型的平均绝对误差和均方误差分别较SA-ConvLSTM模型降低了21%和17.2%；不确定性估计中，提出模型在95%置信度下的区间覆盖率相对于LQR、QRF和SA-ConvLSTM模型分别提高了5.3%、2.5%、0.9%，同时区间平均宽度分别减少了41.5%、30%、18.5%，验证了模型的预测精度和可靠性均为最优。