王颖雪
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
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- 基于DGM和TDNN的火电行业NO_x排放量变权组合预测(英文)被引量：1
- 2012年
- 从区域火电行业NOx排放量预测问题的离散灰色、非线性和动态性等特征出发,建立了基于离散灰色预测模型(discrete grey model,DGM)和时延神经网络(time-delayedneural network,TDNN)模型的变权组合预测模型。其中,时延神经网络模型与传统静态神经网络(如BP、RBF神经网络)相比较,更能反映系统的动态特征,有利于提高预测的准确性;在组合变权系数确定上,采用了等维递补多项式拟合方法,提高组合预测的拟合精度。最后,以国家权威部门公布的1994—2009年火电行业相关历史数据为基础,对未来7年我国火电行业NOx排放量进行预测研究和分析。结果表明:从预测平均相对误差来看,变权组合预测为0.846%,而TDNN为1.296%,离散灰色预测则为3.472%,变权组合预测模型的预测精度明显高于单项预测模型;从预测结果趋势走向来看,组合预测结果与实际趋势最接近,较单项预测有更高的吻合度,预测结果准确可靠。
- 周建国王颖雪
- 关键词：火电行业NOX排放
- 中国CO_2排放量变权组合预测研究被引量：2
- 2012年
- 从区域CO2排放量预测问题的离散灰色、非线性等特征出发,建立了基于离散灰色预测模型和广义回归神经网络模型的变权组合预测模型。其中,广义回归神经网络模型具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性,适用于解决非线性问题,有利于提高预测的准确性;在组合变权系数确定上,采用了等维递补多项式拟合方法,提高组合预测的拟合精度。以我国1990～2010年CO2排放量的测算数据以及同期的人口数量、GDP和能源消耗总量数据为基础,对未来7年我国CO2排放量进行了预测。
- 周建国王颖雪
- 关键词：CO2排放
- 基于灰色关联的火电行业Nox排放组合预测
- 随着我国经济的飞速发展，人们对能源的需求与日俱增。以煤炭为主要能源的国情，直接决定了火力发电在我国电力行业的主导地位。但是火电行业的蓬勃发展，也带来了严重的大气污染问题，尤其是在脱硝设备并没有普及使用状况下的NOx排放污...
- 王颖雪
- 关键词：灰色关联分析火电行业组合预测排放量
- 考虑环境因素的中国火电行业全要素能源效率研究被引量：1
- 2011年
- 把环境资源作为一种要素纳入全要素能源效率计算中,并由污染气体排放量这一指标来体现环境要素的影响,运用数据包络分析方法,选取我国火电行业1994~2009年的相关数据,以劳动力、装机容量、能源消耗、污染气体排放量为输入指标及发电量作为输出指标,对我国火力发电行业在此期间的能源效率的趋势进行了研究。分析了现行火力发电行业技术效率和规模效率方面的问题,并提出通过提高能源利用效率和资源优化配置的方法来改善和提高火电行业能源效率水平。
- 周建国王颖雪梁怀涛李斌
- 关键词：火电厂数据包络分析法全要素能源效率环境资源
