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文章主要介绍一种与电力紧密结合的气象信息预警系统。该系统在充分利用电力和气象已有软硬件资源的基础上,通过气象雷达数据采集、电力专用气象设施以及地方气象来更新实时气象信息和预报信息,利用建立电网事故预警模型,实现对极端天气例如:大风、暴雨雷电、冰冻等可能对电网造成的灾害的天气的观测,进行定时、定点、定量的短时临近预报和全方位、多层次的预警;根据对气象信息的预测,可以对电网的相关工作提供科学指导,为电网安全运行提供保障。 相似文献
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在铁路气象服务中,常规的短期预报不能满足用户的需求。通过引入短时临近预报,对雷暴、短时强降水等强对流天气的预报预警,既提升了预报的准确率,又为服务用户应对和防御气象灾害赢得了宝贵的时间。文章分析了短时临近预报在鄂尔多斯市铁路气象服务中的应用现状以及对铁路安全运行的意义,希望能够借此提高鄂尔多斯市专业气象服务的服务能力和水平。 相似文献
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国网江苏省电力有限公司 《农村电气化》2019,(1):40-40
12月19日,江苏电科院计量资产配送班内,配送员张海正在电脑屏幕前操作。随着常州青龙供电所的订单提交,国网江苏电力计量器具订单式直配平台的第1278个配送订单立即生产。2017年起,江苏电科院开始研发计量器具订单式直配平台,并于当年12月上线试点运行。今年12月,该平台在全省正式推广应用。今后,需求单位在平台上填报实际需求订单,将和网上购物下单一样快捷方便。江苏电科院计量中心接到订单后快速响应,完成一次配送平均用时仅1.68天。 相似文献
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近日,从天津市科技评价中心获悉,国网天津市电力公司牵头、天津电科院承担完成的“电网调度业务人工智能决策分析技术及工程应用”项目成果通过鉴定,获评国际领先水平。据悉,该项目由天津电力牵头联合北京科东电控、中国电科院、国网浙江省电力有限公司等6家“产、学、研、用”单位,在天津电科院历时6年进行联合攻关,首次构建了集海量数据处理、调度智能决策、人机高效交互于一体的电网调度业务人工智能决策分析技术体系,率先实现了传统经验调度模式向人工智能调度模式转变,大幅提高调度决策效率和电网安全运行控制水平,为人工智能在我国电网调度领域的深化应用奠定坚实技术基础。该公司在项目研究期间共发表论文26 篇,授权发明专利15 项,获软件着作权8 项,出版专着2 部,形成标准4 项,多项成果具有行业首创性。 相似文献
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基于历史气象资料和WOFOST模型的冬小麦区域产量集合预报 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于作物生长模型进行产量预报时气象要素变化对作物生长的实时影响不能得到充分地反映,产量预报缺乏量化不确定性信息的突出问题,选择河北省保定市和衡水市冬小麦主产区为研究对象,提出构建历史气象集合作为预报期气象数据输入驱动WOFOST模型的冬小麦生长模拟,并通过实时更新不断向前滚动预报,从传统单一数值的预报转向基于集合的概率预报。结果表明:基于历史气象资料可以进行作物模型的区域产量集合预报,抽穗期至灌浆期是预报精度最高的时期,预报集合中位数与实测产量的皮尔逊相关系数(PCC)最高为0.56,平均绝对误差(MAE)最高为578 kg·hm~(-2)。研究结果表明区域化产量集合预报具有较强的可行性,并为量化作物模拟系统不确定性、数值天气预报与作物模型的结合应用提供了参考。 相似文献
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基于历史气象资料和WOFOST模型的区域产量集合预报 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于作物生长模型进行产量预报时气象要素变化对作物生长的实时影响不能得到充分反映,产量预报缺乏量化不确定性信息的突出问题,选择河北省保定市和衡水市冬小麦主产区为研究对象,提出构建历史气象集合作为预报期气象数据输入驱动WOFOST模型的冬小麦生长模拟,并通过实时更新不断向前滚动预报,从传统单一数值的预报转向基于集合的概率预报。结果表明:基于历史气象资料可以进行作物模型的区域产量集合预报,抽穗期至灌浆期是预报精度最高的时期,预报集合中位数与实测产量的皮尔逊相关系数(PCC)最高为0.563,平均绝对误差(MAE)最低为458 kg/hm~2。研究结果表明区域化产量集合预报具有较强的可行性,并为量化作物模拟系统不确定性、数值天气预报与作物模型的结合应用提供了参考。 相似文献
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《中国农村水利水电》2018,(11)
开展枯水期径流过程的模拟预报对水资源配置、生态环境需水量的研究、抗旱救灾等十分重要,为延长预见期,以数值天气预报未来7 d预报成果及水文实时观测数据为资料,以中小河流枯季短期径流为研究对象,优选了预报因子,基于二次回归正交旋转设计,探索了气象水文耦合在中小河流枯季径流预报方法。经在南汀河姑老河水文站未来3、5、7 d枯季径流模拟中应用,构建的气象水文耦合的预报模型拟合精度达到甲级,精度较高,效果理想,该方法操作简单,易于实现。 相似文献
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