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1.

基于Logistic回归和神经网络的甘肃省道路结冰预警

模型研究

鲍丽丽, 程鹏, 王小勇, 何金梅, 闫昕旸, 尹春, 李晓琴, 赵文婧

干旱气象 2024, 42 (1): 137-145. DOI: 10. 11755/j. issn. 1006-7639（2024）-01-0137

摘要（67）

PDF（pc）（7091KB）（170）

PDF（mobile）（7091KB）（10）

为更好地开展公路交通道路结冰预报预警服务工作，利用甘肃省道路结冰高发区路段（甘肃武

威以东）的交通气象站逐小时观测资料，分析道路结冰空间分布特征，探讨道路结冰与气象要素的相关

性，采用Logistic回归法和神经网络算法构建道路结冰预警模型。结果表明：甘肃省道路结冰主要集中

在冬季（12月至次年2月），其中00：00—10：00和22：00—23：00（北京时）出现道路结冰的频率较高。

Logistic回归模型和神经网络模型对未发生结冰事件的预测准确率较高，分别为91.9%和96.2%；针对

发生结冰事件，Logistic回归模型的预测准确率较低，为31.6%，而神经网络模型的预测准确率可达

44.6%，说明2种模型对道路结冰预警有一定指示意义，神经网络模型预测效果优于Logistic回归模型。

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2. 基于斜面辐射算法的短期光伏功率预测方法研究

李遥, 李照荣, 王小勇, 闫晓敏, 赵文婧

干旱气象 2020, 38 (5): 869-877. DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639（2020）-05-0869

摘要（401）

PDF（pc）（1604KB）（1845）

基于2017年3月至2019年2月中电芦阳扶贫光伏电站观测数据和数值预报资料，在斜面辐射算法改进的基础上，利用多元线性回归法和经验公式法建立适用于本地电站的两种短期光伏功率预测模型，并对预报效果进行检验和评估。结果表明：（1）各季节斜面总辐射和温度与电站光伏发电功率相关性较高，总相关系数分别为0.896和0.386，可作为发电功率的预报因子引入多元线性回归预报模型；（2）斜面辐射算法改进后，短期光伏功率预测效果有所提高，多元线性回归法和经验公式法的相对均方根误差（RRMSE）分别降低了0.066和0.040；（3）多元线性回归法和经验公式法总的均方根误差（RMSE）分别为940.917 kW和1147.172 kW，RRMSE分别为0.188和0.229，且多元线性回归法各月RMSE和RRMSE均小于经验公式法，相关系数略高于经验公式法，预报效果更好、更稳定；（4）不同天气条件下功率预测效果差异明显，两种方法的RRMSE值均自晴天、多云天、阴天、雨天、沙尘天、雪天依次增大，总体来说，各种天气条件下多元线性回归法的功率预测效果更优。