DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区域 黔北电厂位于金沙县城边上。金沙位于贵州省西北部，地处乌蒙山与娄山山脉的交汇处，夹在乌江与赤水河之间。本研究主要集中在黔北电厂周围(图1)，自然林地乔木层主要以马尾松(Pinus massoniana Lamb)、侧柏(Platycladus orientalis L. Franco)、柳杉(Cryptomeria fortunei Hooibrenk ex Otto et Dietr)、喜树(Camptotheca acuminata Decne)、青冈(Cyclobalanopsis glauca (Thunb.) Oerst)为主，灌木层主要以悬钩子(Rubus corchorifolius L. F.)、荚蒾(Viburnum dilatatum Thunb)、野花椒(Zanthoxylum simulans Hance)、棕榈(Trachycarpus fortunei (Hook.) H. Wendl.)、崖豆藤(Millettia wight et Arn.)及火棘(Pyracantha fortuneana (Maxim.) Li)为主，草本层主要为肾蕨(Tuber sword Fern)、茅草(Imperata cylindrica Linn. Beauv)、野烟(Lobelia seguinii Levl. Et Vant.)、白蒿(Herba artimisiae Sieversianae)与苦蒿(Herba Acroptili Repentis)。研究区小地形为宽峡谷形。常年风向以东风为主，东北风、西风与西北风次之。2014年，该区域东风、东北风、西风、西北风、北风、东南风、西南风与南风分别为108天、68天、63天、52天、37天、25天、11天与3天(风向玫瑰图见图1)。因而，从风向上看，火电厂引起的污染将主要集中在西面，西南、东面与东南面次之。这与研究组前期对该火电厂耕地土壤重金属污染的研究结果有所差异 [ 19 ] ，这可能还受周围地形、林地分布的影响。 2.2. 野外调研与样品采集 基于黔北电厂周边地形、林地分布情况及课题组前期对该电厂周边耕地土壤中重金属污染的研究结果，2015年8月在电厂周边林地共设置了7个样点，样地信息见表1。分别在样点所处林地的中心部分、边缘及林地外的耕地进行了表层(0~10 cm)土壤样品采集。土壤样品采集约 1 kg ，运回实验室后除杂，室温晾干，过 2 mm 筛样品用于pH值测定，过 0.145 mm 筛样品用于重金属元素Pb、Cd、Cr、Hg、As及Cu分析。 图1. 研究区样点设置分布图 Table 1 General information of forestry sampling plot 样点 地形 小生境 坡度(˚) 坡向 坡位 土壤颜色 质地 海拔(米) 人为活动强度 1# 坡地 土面 31 北 坡中部 黄色 壤土 976 弱 2# 坡地 土面 44 北 坡中部 棕黄色 壤土 975 弱 3# 坡地 石土面 57 东 坡上部 褐色 砂土 999 弱 4# 平地 土面 0 / / 棕黄色 壤土 899 强 5# 坡地 石土面 34 西南 坡上部 黄色 壤土 1002 弱 6# 坡地 土面 20 西南 坡上部 黄色 壤土 1053 无 7# 坡地 土面 14 东北 坡下部 褐色 砂土 939 强 表1. 样地基础信息 2.3. 分析方法 土壤pH采用酸度计法测定；Cr、Cu采用酸全分解法进行消解，等离子发射光谱法进行测定；Pb、Cd采用酸全分解法进行消解，石墨炉–原子吸收法进行分析；Hg、As采用王水消化，冷原子荧光法测定 [ 13 ] 。制图与数据统计分析采用Microsoft excel 2003，SPSS 18.0及ArcGis 10.3等软件完成。
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user: 4. 结论 山区火电厂的污染主要受地形、风向的影响，因而在山区火电厂建立选址时，生态环境效应为主要考虑因素之一。黔北火电厂对周边林地乔木层有一定的影响，但对灌木层与草本层的影响较小。基于贵州省土壤背景值及单因子指数与综合污染指数法评价结果，研究区土壤主要存在Hg、Cd、Pb的污染，而As、Cu及Cr不存在污染现象。综合而言，贵州山区火电厂周边林地培育中，特别是防护林与缓冲区林地培育中，乔木层可重点考虑侧柏、松、杉等非阔叶物种；灌木层可重点考虑油茶等；而草本层则当重点考虑蕨类植物。同时，乔木层林分密闭度应进行合理控制，充分发挥林地灌木层与草本层的生态作用。
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user: 摘 要 传统的信用卡审批方法往往是依靠信贷人员的经验进行审批，确定信用卡申请者是否符合申请条件，这种审批方法有很大的随意性和不稳定性。本文利用R软件并将最新的六种机器学习分类方法——决策树分类、Adaboost分类、Bagging分类、随机森林分类、支持向量机分类、人工神经网络引入到信用卡申请管理中，建立了自动化的申请管理体系，有效地降低了审批结果的随意性和不稳定性，并通过八折交叉验证计算出每种方法的分类均方误差并进行对比，筛选出分类效果最好的方法。结果表明：随机森林分类的分类误差是最小的。 关键词 :信用卡申请，机器学习分类，随机森林
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user: 1. 研究背景 信用卡申请的审批一般是由专门设置的风险控制部门的征信审核岗位员工完成，其目的就是通过拒绝高风险客户的信用卡申请，核准低风险高收益客户的信用卡申请，在保证信用卡部门收益的同时降低持卡人违约风险。随着信用卡业务竞争的加剧，各银行信用卡中心都将规模和市场占有率作为考核指标。在这种大环境下，各家银行都需要特别注意信用卡申请审批环节的效率和质量。而依靠征信审核岗位员工的经验去审核信用卡申请者是否符合申请条件的方法往往具有很大的随意性和不稳定性，其效率和审批的质量也缺乏一定的保障。随着信用卡业务的跨越式发展、同业竞争的不断加剧以及信息技术在银行业广泛而深入的应用，银行业务的经营理念和经营方式发生了很大的转变。例如，由于网络技术和电子商务的发展，银行业开始重视运用数据挖掘和机器学习等审批方法。 在对信用卡申请审批的监督管理方面，为了提高商业银行的信用卡风险管理能力，降低信用卡的管理风险，国内许多学者进行了大量的研究。刘继海，陈晓剑 [ 1 ] 通过将基于统计学习理论的分类方法SVM (Support Vector Machine)引入信用卡申请管理，建立了信用卡申请管理的评分模型。同时将SVM与信用评分领域常用的Logistic回归进行了对比，从而帮助银行挑选优质客户。田晓光，孔德婧 [ 2 ] 建立了一个信用卡监督管理系统，对信用卡申请者进行资信评估，判断是否同意向申请者发行信用卡，从而辅助专家做出决策。并与其它的分类系统作了比较，实验结果表明，本系统在信用卡监督管理领域有很好的应用前景。刘慧 [ 3 ] 针对信用卡信用风险计量模型进行研究分析，将当前数据分析领域最为先进的数据挖掘技术应用于商业银行信用卡信用风险管理中。相对于我国，国外的信用卡业务发展较为靠前，许多学者也对此进行了大量的研究。其中Sum Sakprasat和Mark C. Sinclair [ 4 ] 对信用卡申请数据集的分类规则进行了8种不同的遗传编程的数据挖掘方法的研究。NF Matsatsinis [ 5 ] 用机器学习的方法对信用卡评估智能决策系统。前人的研究大多只是基于某种机器学习方法或是某种计量模型对信用卡风险管理做了一些应用，几乎没有将科学前沿的几种机器学习方法——决策树分类、Adaboost分类、Bagging分类、随机森林分类、支持向量机分类、人工神经网络引入其中并进行对比分析。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。本文有效地利用机器学习方法的自动学习能力以及其又好又快的学习效率，并将其运用到信用卡的申请审批上，这样便可有效地减少传统方法存在的随意性和不稳定性，也提升了审批过程的效率和质量。
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user: 2. 机器学习分类方法概述 2.1. 决策树分类 决策树分类是多阶分类技术中的一种，它将分类任务分解为多次完成。决策树分类器的分类规则由多个决策结点组成，每个结点仅完成分类任务中的一部分，经过逐次向下分类，最后完成分类任务。 2.2. Adaboost分类 Adaboost (adaptive boosting的简写)是boosting的一种，是一种组合方法，可以译为“自适应助推法” [ 6 ] 。其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类。 2.3. Bagging分类 Bagging (bootstrap aggregating的简写)可以译为“自助整合法”，它利用了自助法(Bootstrap)放回抽样，对训练样本做多次放回抽样，每次抽取的样本量相同的观测值。对每个抽取的样本生成一棵决策树，由这些树的分类结果的“投票”产生bagging分类。 2.4. 随机森林分类 随机森林(random forests)分类是一种进行许多次自助放回抽样的分类方法。它较之bagging分类的关键区别在于，在生成每棵树的时候，每个节点的变量都仅仅在随机选出的少数变量中产生。故不但其样本是随机的，就连每个节点变量的产生都有相当大的随机性。由随机抽取的样本建立得到的决策树数量要远远多于bagging的样本数目，进而产生了随机森林的说法，其最终的分类结果也是由这些决策树的分类“投票”结果而得。 2.5. 支持向量机分类 支持向量机(support vector machine)是一种分类算法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 2.6. 人工神经网络分类 人工神经网络(artificial neural networks)是对自然的神经网络的模仿，其主要是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。人工神经网络的工作和方法是模仿人脑，即首先要根据输入的信息建立神经元，通过学习规则或自组织等过程建立相应的非线性数学模型，并不断进行修正，使输出结果与实际值之间差距不断缩小，从而求取问题的解。
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user: 4. 结论 本文从实际问题出发，回顾前人对信用卡申请的一些研究，结合科技前沿的六种机器学习分类方法(决策树分类、Adaboost分类、Bagging分类、随机森林分类、支持向量机分类、人工神经网络分类)分别对信用卡审批数据进行分类拟合，建立了自动化的审请管理方式，并构造了八折交叉验证，计算出每种机器学习方法八折交叉验证的分类平均误差率，最后选出了对此信用卡数据拟合效果最好的机器学习方法——随机森林分类。 1) 本文将机器学习方法引入信用卡风险管理中有效地解决传统审批方法的不稳定性和随意性，大大提升了信用审批的效率和自动化过程。六种分类方法对信用卡数据集(Credit Approval Data Set)的拟合效果都比较不错，它们的分类精度都≥83%。 2) 随机森林分类方法对信用卡数据集(Credit Approval Data Set)在这六种方法中具有最好的拟合效果。不管是对训练集或者是测试集，随机森林分类的平均分类误差都为0，这也显示出了随机森林分类器强大的稳定性。 3) 本文仅仅只是根据这组数据得到结果，没有对其他的信用卡申请审批数据进行验证，并且未对其他的信用卡申请审批方法进行对比。 Table 9 8-fold cross-validation average false positive rate of six classification methods on the Credit Approval Dat 分类方法 训练集的平均误判率 测试集的平均误判率 决策树分类 0.1080755 0.1552789 Adaboost分类 0 0.1393912 Bagging分类 0.09461941 0.1394584 随机森林分类 0 0 支持向量机分类 0.1389271 0.1451383 人工神经网络分类 0 0.1696285 表9. 六种方法对信用卡审批数据分类的八折交叉验证平均误判率
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user: 摘 要 县级孤网运行在高负荷时，经常发生无功缺额情况，造成电网电压质量不满足用户要求；本文主要介绍了利用PSD-BPA潮流计算软件进行县级电网潮流计算的方法及要点，并介绍了配电网无功补偿的原则和方法。最后以海南省乐东县电网为例，介绍了考虑小水电群的乐东电网无功优化结果。对乐东配电网进入孤网模式下，无功优化中的补偿设备安装位置和补偿容量进行了研究，通过无功优化前后的对比，得出变电站集中补偿能较好的解决乐东电网出现的电压质量问题。 关键词 :BPA，无功优化，无功功率补偿，潮流计算
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user: 1. 引言 在特高压电网建设和全国联网的背景下 [ 1 ] ，随着电力需求的快速增长，新能源迅速开发，送受端电网联系越来越密集，电压质量问题日益成为电网运行最突出的问题之一。近20年来，在发达国家中发生了多起电压崩溃事故，造成巨大的损失，也引起了世界各国对电压稳定问题的广泛关注，陆续发表了许多有关的专著、报告、总结和论文 [ 2 ] 。 目前国内外已有基于BPA对县级电网的无功优化分析 [ 3 ] ，是基于规划建设的角度上考虑无功优化问题。多为联网状态下的无功优化分析，针对乐东县特殊的自然条件，当进入孤网运行时，电压会遇到崩溃情况，因而针对乐东孤网的无功优化问题亟待解决。 乐东黎族自治县位于海南岛西南部，全境东西长72千米，南北宽58千米，总面积2747平方千米。海南乐东电网的网架结构薄弱，面对自然灾害，乐东电网的脆弱暴露无遗。例如“海燕”台风期间，全县2座110 kV变电站全部失压，9座35 kV变电站失压，导致县城失电两天，严重影响社会秩序的稳定和居民的生活质量。而海南乐东电网传统小水电资源丰富，境内部分小水电具备较好发电能力，进入孤网运行时，可以满足一定负荷的需求，但是无功缺额严重，电压不稳。
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user: 2. PSD-BPA软件的简介 由电力科学研究院系统所开发的潮流程序是从美国BPA (Bonneville Power Administration)引进的。目前的中国版BPA潮流程序是在1990版BPA程序的基础上经不断的完善和开发而形成的。其具有5000节点和10，000节点两个版本。主要采用的计算方法有三种：P-Q分解法、牛顿–拉夫逊法和改进的牛顿–拉夫逊算法，具体采用何种方法进行潮流计算则取决于用户的个人习惯和选择。为了提高程序的收敛速度，通常是先采用P-Q分解法进行初始迭代，然后再转入牛顿–拉夫逊法求解潮流，这样不仅可以保证潮流计算结果的快速收敛性，而且能够很快的进入迭代过程，为潮流程序的计算节省了大量的时间。已经在国内生产、运行、规划、科研及大学等单位得到广泛应用。
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user: 3. 基于PSD-BPA的县级孤网潮流计算 3.1. 基础数据库 进行潮流计算，首先需要收集、整理电网基础数据，以便建立PSD-BPA潮流计算文件。下面以表格形式列出计算所需的核心基础数据(见表1~3)。 3.2. 确定计算原则 工程计算中一般选择规划中的某个年份进行计算。对有代表性的：正常最大、最小运行方式及检修运行方式和事故运行方式的设计水平年进行潮流计算。本算例选用2014年乐东电网夏季最大运行方式(简称夏大方式)进行计算。 3.3. 网络 本算例以乐东孤网作为计算对象，它不与外部220 kV电网进行潮流交换。如图1所示。 3.4. 节点类型 潮流计算中，系统的节点因给定变量的不同而分为三类： a) PQ节点： 其注入给定有功功率P、无功功率Q，待求电压幅值V和相角θ。所以只需填写P和Q。属于这一类节点的有已知有功、无功功率发电的发电厂母线和没有电源的变电站母线。 b) PV节点： 给定注入功率P和电压幅值V，无功功率Q和电压相角θ为待求量。以需填写P和V。备有无功储备的发电厂和有无功电源的变电站母线也可选作PV节点。 c) 平衡节点，又称缓冲节点： 计算时，一般只设一个平衡节点。给定其电压幅值V和相角θ。故需填写V和θ。该节点代求的有 Table 1 Power plant basic data car 名称 U1 U2 机组编号 最大有功出力 实际有功出力 无功出力最大只 安排电压值 厂用电负荷 FG水电站 13.8 37.5 #1 3 2.5 1 1 0.5 + 0.5j … 表1. 电厂基础数据卡 Table 2 Main transformer substation basic data car 名称 主编编号 容量(MVA) U1 (kV) U2 (kV) U3 (kV) LD变电站 #1 100 10.5 37.5 115 … 表2. 变电站主变基础数据卡 Table 3 Line basic data car 电压/kV 线路始端 线路末端 长度/km 导线规格 R X B 115 NBH11 LD1Z 23.5 LGJ-120/70 0.04201 0.06779 0.00457 … 表3. 线路基础数据卡 图1. 乐东孤网时拓扑图 功功率P、无功功率Q由整个网络的功率平衡决定。担负系统调频任务的发电厂母线往往被选作平衡节点。地区电网可选择与上一级电网联络的母线作为平衡节点。 常规潮流计算的基本假定是：系统中所有控制已按所需的情况完成，即发电机组的调速系统、励磁系统的一、二次调节已按所需的输出条件完成了其设置与调节。因此，发电机成为了PV或PQ节点，并将一台发电机设置为给定电压、注入功率松弛的平衡节点形式，以满足网络方程中的有功、无功损耗特性。这样，就可方便的讨论电力系统规划设计中的问题。但是，由于常规潮流计算中存在以上诸多假定因素，所以它就忽略了孤网运行的重要特征，其潮流计算的结果是按所需的条件调节了各发电机输出时的潮流。因此，它仅适合粗略、简化计算的场合，如规划网络时的潮流计算。而对于系统由于发生解列等突然变化时，各机组尚未知如何调节、也尚未进行开环设置的情况下，这时的系统就不能合理设定PQ、PV节点值及平衡节点电压了。故而，常规潮流的模型已经不能满足孤岛电网潮流计算的需要。本文采用不设置平衡节点的方法，负荷的随机变化由装设有调速系统和励磁系统的发电机组按照开环设置的参数共同承担，符合电力系统的实际调节情况，消除了常规潮流计算模型存在的与实际不符的弊端 [ 4 ] 。
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user: 4. 配电网无功功率补偿方案 4.1. 无功优化的依据和原则 无功功率补偿应依据国家有关规定执行，主要依据和原则是： a) 电力系统的无功电源和无功负荷，在高峰和低谷时都应采用分(电压)层和分(供电)区基本平衡的原则进行配置和运行，并应具有灵活的无功调节手段与检修备用。 b) 电网的无功功率补偿可采取用户端分散就地补偿与变电站集中补偿相结合的方式，以利于降低电网损耗，有效地控制电压质量。 c) 无功功率补偿装置主要是配置可手动、自动频繁投切的并联电容器组。电容器组宜采用密集型电容器组或由单台大容量有内放电电阻的电容器构成，并应具有功率因数或电压控制的自动投切功能。 d) 220 kV及以下电压等级的变电所中，应根据需要配置无功功率补偿设备，其容量可按主变压器容量的10%~30%确定。在主变压器最大负荷时，其二次侧的功率因数不小于表中所列数值，或者由电网供给的无功功率与有功功率的比值不大于表4中所列数值。 Table 4 The specified value of the two power factor of the 220 kV and the following voltage level 电压等级/kV 功率因数 无功与有功比值 220 0.95~1 0~0.33 35~110 0.9~1 0~0.48 表4. 220 kV及以下电压等级变电所二次侧功率因数规定值 4.2. 配电网无功功率补偿方案 a) 变电站集中补偿： 变电站集中补偿装置包括并联电容器、静止补偿器等，主要目的是平衡输电网的无功功率，改善输电网的功率因数，提高系统终端变电所的母线电压，补偿变电站主变压器和高压输电线路的无功损耗。这些补偿装置一般集中接在变电站10 kV母线上，管理容易，维护方便，但这种补偿方案对10 kV配电网的降损不起作用。 为实现变电站的电压–无功功率综合控制，通常采用并联电容器组和有载调压抽头协调调节。但大量的实际应用表明，投切过于频繁，会影响电容器开关和分接头的使用寿命，增大运行维护工作量，通常在实际中要限制抽头调节和电容器组操作次数，因此应根据负荷的增长安排设计好变电站的无功功率补偿容量，运行中在保证电压合格和无功功率补偿效果最好的情况下，尽可能减少电容器组投切开关的操作次数。 b) 配电变压器低压补偿： 配电变压器低压补偿是目前应用最普遍的补偿方法。由于用户的日负荷变化大，通常采用微机控制、跟踪负荷波动分组投切电容器补偿，目的是提高专用变压器用户功率因数，实现就地平衡，降低配电网损耗，改善用户电压质量。 又称随器补偿，是将低压电容器通过低压熔断器接在配电网中的变压器二次侧，以补偿配电变压器在空载状态下的无功损耗。配电变压器在负载率小于40%或空载时的空载励磁无功是配电网中无功负荷的主要部分，随器补偿的优点是接线简单、维护方便，能有效地补偿配电变压器空载无功，从而提高配电变压器的利用率、降低损耗，大大提高用户的功率因数、改善电压质量，具有较高的经济性，是目前配电网中无功补偿最有效的手段之一。缺点是配电变压器数量多、安装地点较为分散，造成无功补偿投资较大，供电企业对配电网的运行维护工作量增多。 c) 配电线路固定补偿： 大量配电变压器要消耗无功功率，但很多公用变压器没有安装低压补偿装置，导致大量的无功功率缺额需要由变电站或发电厂承担，大量的无功负荷沿线传输使得配电网的网损居高难下，这种情况下可考虑配电线路无功功率补偿。 线路补偿主要是提供线路和公用变压器需要的无功功率，工程问题的关键是选择补偿地点和补偿容量。线路补偿具有投资小、回收快、便于管理和维护等优点，适用于功率因数低、负荷重的长线路。线路补偿一般采用固定补偿，存在适应能力差、重载情况下补偿度不足等问题。本文以减少线路有功功率损耗为优化目标，参照高、中压配电线路补偿理论，采用经典优化模式“三分之二法则”作为低压配电线路无功优化补偿的基本模式 [ 5 ] - [ 9 ] 。 “三分之二法则”是把均匀分布在一段仅有首端一个电源的线路上的无功负荷分为3等份，无功功率补偿设备最佳安装地点为主线(2∑Q)/3(Q为无功负荷)分布处(通常不是主线长度的2/3处)，最佳配置无功功率补容量为总无功负荷的2/3。 运用“三分之二法则”，可以把无功负荷引起的系统有功功率损耗减少89%。原功率因数为0.7的系统，总有功功率损耗可降低45%，功率因数可提高到0.95。 d) 用电设备随机补偿 在10 kV以下电网的无功消耗总量中，变压器消耗约占30%，低压用电设备消耗占65%以上。由此可见，在低压用电设备上实施无功功率补偿十分必要。 感应电动机是消耗无功最多的低压用电设备，故对于油田抽油机、矿山提升机、港口卸船机等厂矿企业的较大容量电动机，应该实施就地无功功率补偿，即随机补偿。与前3种补偿方式相比，随机补偿更能体现以下优点： i) 线损率可减少20%； ii) 改善电压质量，减小电压损失，进而改善用电设备启动和运行条件； iii) 释放系统能量，提高线路供电能力。 以上的分析和讨论，可归纳、整理出4种无功功率补偿方案的特点和基本性能如表5所示。 利用PSD-BPA进行电力系统的无功优化，必须首先确定电网各个节点的类型和相关参数；然后才能开始编制电网的潮流程序。下面将以县级电网为例介绍利用PSD-BPA进行县级电网无功规划的方法、步骤和相关注意事项。 1) 原始数据的收集与整理： 在这个过程中，需要收集与整理的基础数据包括电厂、负荷节点、变电站和输电线路等的相关数据。 2) 潮流程序的编制过程： 在这个过程中，必须首先确定县级电网各个节点的类型，在节点类型确定之后，就给不同的卡片输入不同的相关数据。在相关数据卡片的数据输入完成之后，就可以运行原始潮流程序和绘制原始潮流图。 3) 原始潮流图的分析： 在绘制完原始潮流图之后，就可以对原始潮流图进行分析。确定原始潮流图中存在的问题和相关的解决措施，以便于后面对原始潮流程序和原始潮流图的调整修改。 4) 原始潮流程序的修改： 在分析完原始潮流图以后，就可以进行原始潮流程序的修改，这个过程主要包括以下两个方面：节点相关数据的加入、开环点的选择和设置。 5) 修改后潮流图的分析： 在完成原始潮流程序的修改之后，就可以开始运行修改后的潮流程序，并得到修改后的潮流图。通过对修改后潮流图的分析，可以得出很多对县级电网无功规划具有重要作用的结论。 6) 潮流计算结果的分析： 在完成以上所有的步骤之后，就可以开始具体分析潮流计算结果对县级电网的现状运行和远景规划所具有的重要作用。 Table 5 Comparison of characteristics of reactive power compensation metho 补偿方式 补偿对象 降损范围 调压效果 单位投资 利用率 维护 变电站集中补偿 变电站无功需求 主变压器及输电网 较好 较大 较高 方便 配电变压器低压补偿 配电变压器无功需求 配电变压器及输配电网 较好 较大 较高 较方便 配电线路固定补偿 配电线路无功基荷 配电线路及输电网 较好 较小 很高 方便 用电设备随机补偿 用电设备无功需求 整个输配电系统网 最好 较大 较低 不方便 表5. 无功功率补偿方法的特点比较
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user: 5. 算例 本算例是在乐东孤网状态时，形成水电站带动区域负荷的独立电网。网架简化信息如表6。 初始潮流计算结果如表7~10所示。 经潮流分析低电压和过电压节点过多，电压质量不能满足用户需求；并且变压器超载过多且严重，此电网时病态的，故宜采用集中补偿的方式。根据前文无功功率补偿方案的分析，综合考虑实际负荷无功容量，可以在乐东站和抱由站进行变电站集中补偿。补偿容量如表11。 经过BPA全过程计算得出以下结果： 1) 没有低电压和过电压的节点，如表12。 2) 变压器负载超过额定值80.0%如下表13。 由以上仿真结果可知，采用变电站集中补偿无功的方式，在乐东电网应用实例中有较好的实验效果。大大减少的变压器超压负载情况，也保证了节点电压稳定 [ 10 ] 。
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user: 6. 结论 本文研究了PSD-BPA软件基础和多种无功补偿方案，根据乐东孤网具体情况，了解到无功缺额事实，以及造成的电网电压不满足要求和变电器超载工作等情况；并以此为例进行无功优化计算，对比无功优 Table 6 Substation informatio 变电站 电压(kV) 连接电站 LD站 10.5/37.5/115 NBH水电站 BY站 10.5/37.5 FG水电站 表6. 变电站信息 Table 7 Data of the whole syste 功率名称 有功功率(MW) 无功功率(MVAR) 发电机出力 21.4 6.0 负荷 −19.9 −19.5 节点并联导纳 0.0 0.0 未安排的电源 0.0 23.3 等值并联导纳 0.0 0.0 线路和变压器损耗 −1.5 −12.8 线路充电功率 0.0 0.7 直流换流器损耗 0.0 0.0 表7. 整个系统的数据总结 Table 8 Integrated load informatio 有功负荷(MW) 无功功率(MVAR) 功率因数 有功损耗(MW) 无功损耗(MVAR) 19.9 19.5 0.7142 1.524 12.757 表8. 综合负荷信息 Table 9 Low voltage and over voltage node data list (10 kV part 节点 电压级别(kV) 实际电压(kV) 实际电压标幺值 电压MIN (pu) 电压MAX (pu) 越界电压值(pu) BDX 10.5 6.53 0.6220 0.9500 1.0520 −0.3280 LCX 10.5 6.53 0.6220 0.9500 1.0520 −0.3280 LWX 10.5 6.53 0.6220 0.9500 1.0520 −0.3280 YMX 10.5 6.53 0.6220 0.9500 1.0520 −0.3280 TCX 10.5 6.53 0.6220 0.9500 1.0520 −0.3280 DAX 10.5 6.53 0.6220 0.9500 1.0520 −0.3280 ZTX 10.5 6.53 0.6220 0.9500 1.0520 −0.3280 JBX 10.5 6.53 0.6220 0.9500 1.0520 −0.3280 BY10 10.5 6.54 0.6227 0.9500 1.0520 −0.3273 GYCX 10.5 8.08 0.7699 0.9500 1.0520 −0.1801 SRX 10.5 8.08 0.7699 0.9500 1.0520 −0.1801 XC2X 10.5 8.08 0.7699 0.9500 1.0520 −0.1801 JCX 10.5 8.08 0.7699 0.9500 1.0520 −0.1801 XW2X 10.5 8.08 0.7699 0.9500 1.0520 −0.1801 BXJX 10.5 8.08 0.7699 0.9500 1.0520 −0.1801 MMX 10.5 8.08 0.7699 0.9500 1.0520 −0.1801 LD10 10.5 8.09 0.7705 0.9500 1.0520 −0.1795 LD-1D 10.5 8.18 0.7787 0.9500 1.0520 −0.1755 LD-2D 10.5 8.18 0.7788 0.9500 1.0520 −0.1755 表9. 低电压和过电压节点数据列表(10 kV部分) Table 1 0 List of data for transformer load exceeding 80% of the rated valu 变压器始端 始端电压 (kV) 变压器末端 末端电压 (kV) 视在功率 (MVA) 额定容量 (MVA) 比例 (%) 功率因数 视在功率 (MVA) BY10 10.5 BY2D 37.5 7.9 4.0 198.7 0.6903 BY10 BY10 10.5 BY1D 37.5 7.9 4.0 198.7 0.6903 BY10 NBH 13.8 NBH11 115.0 34.0 30.0 113.5 0.5558 NBH 表10. 变压器负载超过额定值80.0%的数据列表 Table 1 1 Compensation capacit 变电站 补偿位置 补偿容量(pu) LD站 10kV 7 BY站 10kV 10 表11. 补偿容量 Table 1 2 Primary low voltage and over voltage node data list (10 kV part 节点 电压级别(kV) 实际电压(kV) 实际电压标幺值 电压MIN (pu) 电压MAX (pu) 越界电压值(pu) BDX 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 LCX 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 LWX 10.5 10.3 0.981 0.95 1.052 0 YMX 10.5 10.5 1 0.95 1.052 0 TCX 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 DAX 10.5 10.5 1 0.95 1.052 0 ZTX 10.5 10.3 0.981 0.95 1.052 0 JBX 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 BY10 10.5 10.5 1 0.95 1.052 0 GYCX 10.5 10.5 1 0.95 1.052 0 SRX 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 XC2X 10.5 10.3 0.981 0.95 1.052 0 JCX 10.5 10.5 1 0.95 1.052 0 XW2X 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 BXJX 10.5 10.5 1 0.95 1.052 0 MMX 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 LD10 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 LD-1D 10.5 10.5 1 0.95 1.052 0 LD-2D 10.5 10.4 0.99 0.95 1.052 0 表12. 原低电压和过电压节点数据列表(10 kV部分) Table 1 3 Transformer overloa 变压器始端 始端电压 (kV) 变压器末端 末端电压 (kV) 视在功率 (MVA) 额定容量 (MVA) 比例 (%) 功率因数 视在功率 (MVA) BY10 10.5 BY2D 37.5 5.4 4.0 134.1 0.9790 BY10 BY10 10.5 BY1D 37.5 5.4 4.0 134.1 0.9790 BY10 表13. 变压器负载超载 化前后电压等指标，解决了孤网存在的电压质量问题，给孤网规划建设提供可靠参考。
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user: 摘 要 基于自主开发的BP人工神经网络模拟应用工具V1.0，将与SWAT模型相同的气象数据与新增的月校正因子和SWAT模型的月径流模拟值作为输入层变量，以实测径流为训练数据，对沙柳河流域径流模拟进行后处理，比较其与单独运用SWAT模型和BP人工神经网络模型进行径流模拟的结果，以此评价BP人工神经网络用于径流模拟后处理的精度与适用性。研究结果表明基于自主开发的BP人工神经网络后处理能显著提高该流域径流模拟精度，且操作简便，实现了模型的率定和验证同步进行，适用于沙柳河流域的径流模拟研究。 关键词 :BP人工神经网络，沙柳河流域，径流模拟后处理，SWAT模型
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user: 1. 引言 径流模拟对水土流失的防治、水体污染的影响评价、污染事件预测、水资源评价、洪水预报等实际问题研究都非常有必要 [ 1 ] ，也是水文模拟中最重要的一步。由于气候变化和人类活动加剧，青海湖的水位每年下降近10 cm [ 2 ] [ 3 ] 。而沙柳河作为流入青海湖的第二大河流，其径流量占入湖地表径流总量的30%左右，因此，模拟预测沙柳河径流变化对于分析青海湖水量变化和水资源开发利用具有重要意义。 传统的经验相关法很难精确模拟具有高度非线性、时变、空间分布不均匀、动态不确定的降雨径流过程 [ 4 ] [ 5 ] ，而SWAT分布式水文模型客观考虑了气候和下垫面因子的空间分布对流域径流形成的影响，能较真实地模拟现实世界流域降雨径流形成的物理过程，且在结构上考虑了融雪和冻土对水文循环的影响，所以较适用于我国西北高寒区 [ 6 ] [ 7 ] 。目前，有关学者基于SWAT模型对青海省湟水河与布哈河流域进行了研究，模拟结果的R 2 和Ens在0.60~0.80左右，但存在基流模拟值偏小和不确定性较大等问题 [ 8 ] - [ 10 ] 。 人工神经网络(Artificial Neural Networks，简称ANNs)是系统模型研究的新技术，也是生物学、非线性科学、人工智能和信息处理等研究的热点 [ 11 ] ，与分布式水文模型相比，不需要大量观测资料，尤其适用于我国广大基础数据资料缺乏地区的径流模拟。就流域径流模拟而言，曹广学和鞠琴 [ 12 ] [ 13 ] 等采用改进的BP神经网络建模，表明该模型可用于水文模拟；刘刚和梁国华 [ 14 ] [ 15 ] 等利用BP人工神经网络模型达到了期望的模拟精度；陶凤玲和刘晓刚 [ 16 ] [ 17 ] 等利用BP神经网络预测径流，相对误差均小于10%，精度较高；李娇 [ 18 ] 等输入降雨、时间、气温、风速和辐射量5个因子，结果表明BP模型的精度较SWAT高；余楚 [ 1 ] 等对宜昌一个小流域分类建立BP神经网络模型，结果表明该模型对高流量和低流量的模拟精度高。但以上研究均为基于BP人工神经网络直接建模，而非用于模拟结果的进一步处理。 综上，SWAT模型的径流模拟精度根据流域、数据条件不同差异较大，效果不一定十分理想，而BP人工神经网络模型不需深入理解水文系统中具体的物理机制就可以实现径流过程的模拟 [ 19 ] ，非常适用于多种复杂多变的非线性系统 [ 20 ] 。目前的BP人工神经网络必须借助Matlab工具箱，输入方式比较复杂。基于以上原因，本文以沙柳河流域为研究区域，先分别运用SWAT和BP人工神经网络建立模型，再将SWAT模拟结果作为输入层变量之一，利用BP人工神经网络进行模型率定和验证(简称BP后处理)，分析比较三者的径流模拟结果，探索BP人工神经网络模型在该流域径流模拟后处理中的适用性。
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user: 2. 数据与方法 2.1. 研究区概况 沙柳河(见图1)又称伊克乌兰河，位于我国西北高寒区青海省刚察县，是流入青海湖的第二大河流。流域面积1442 km 2 ，河长105.8 km，河口海拔3195 m，年径流量为2.86亿m 3 。流域气候属高原大陆性气候，寒冷期长，无明显四季之分，多风，昼夜温差大，多年平均气温为−0.6℃~5.7℃，年平均降水量为324.5~522.3 mm，年平均蒸发量为1500.6~1847.8 mm，每年6~9月为汛期，冰冻期6个月，流域上游径流以降水、冰川融雪和沼泽补给为主。流域内多峡谷，土地利用类型主要包括高寒草甸、滩地、低覆盖草地、中覆盖草地、林地，共5类，土壤类型主要包括沼泽土、草毡土、黑毡土、钙质石质土、栗钙土、石灰性黑钙土，共6类。 2.2. 基础数据 SWAT模型输入数据主要有DEM、土地利用、土壤、水文气象数据等。本文采用中科院“地理空间数据云”空间分辨率30 m的DEM、中科院的1:25万土地利用数据、南京土壤所的1:100万土壤数据。研究区水文气象数据选取2000~2010年的月序列数据，包括2个雨量站的降水数据，刚察水文控制站的径流数据以及刚察气象站点的气温、风速、日照时数、相对湿度。模型的模拟期为2000~2010年，其中2000~2007年为率定期，2008~2010年为验证期。 2.3. SWAT分布式水文模型 SWAT是一个具有很强物理机制的大中尺度流域长时段的分布式水文模型。该模型将流域划分为多个子流域，每个子流域由不同的水文响应单元(HRU)组成，利用空间数据信息模拟复杂大流域中多种不同的水文物理过程，包括水、沙、化学物质和杀虫剂的输移与转化过程 [ 21 ] 。SWAT-CUP是由瑞士联邦水质科学技术研究所(Eawag)专门针对SWAT模型开发的提供敏感性分析、率定、验证和不确定性分析的计算机程序，实现了自动参数率定，每次模拟后，都会给出最优参数取值范围和本次模拟的最优参数值，它提供了SUFI2、GLUE、参数求解法ParaSol、蒙特卡洛马尔科夫链McMc和粒子群优化算法PSO五种率定和验证算法。本文采用GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)算法进行模型的率定和验证。 图1. 沙柳河流域地理位置及水文气象站分布图 2.4. BP人工神经网络模型 人工神经网络基于对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽象和模拟，可充分逼近任意复杂的非线性关系，快速进行大量运算，它通过最速下降法学习，通过反向传播调整网络的权值和阈值，使误差平方和最小，通过数次学习和反馈将误差降低。其中，反向传播(Back Propagation，简称BP)人工神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。典型的BP网络为3层前馈神经网络，包括输入层、中间隐含层和输出层。BP算法的学习过程包括正向传播和反向传播，正向传播时，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，每一层节点的状态只影响下一层节点的状态，如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层节点的权值，使误差最小 [ 14 ] ，这里神经元的传递函数采用Sigmoid函数。 由北京师范大学数字流域实验室开发的BP人工神经网络模拟应用工具V1.0与传统的BP神经网络模型相比具有很大优势，一是脱离Matlab等平台，能够独立完成建模过程，直接在Windows系统运行；二是提供了更加便捷的输入方式，使用者只需按照规定格式准备训练与验证所需的输入数据，工具实现了率定和验证的同步运行，方便用户使用 [ 18 ] ，操作界面见图2。 2.5. 评价指标 本文选用复相关系数R 2 和Nash-Suttclife效率系数(Ens)两个统计参数进行模拟效果评价。R 2 和Ens的表达式如下： (1) (2) 图2. BP人工神经网络模拟应用工具V1.0操作界面 式中：n表示序列长度，i表示序数， 、 分别为实测流量与模拟流量序列(m 3 ∙s −1 )， 、 分别为实测流量与模拟流量序列的均值(m 3 ∙s −1 )。R 2 = 1表示实测值和模拟值的变化趋势完全一致，R 2 偏离1越远，表示实测值和模拟值吻合度越低；Ens越接近1，表明模拟值越接近实测值，Ens越偏离1，表明模拟值越偏离实测值。
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user: 4. 结论与展望 本文以沙柳河流域2000~2010年降雨、气温、风速、辐射、相对湿度等实测气象数据为基础，结合流域DEM、 图5. 刚察水文站率定期和验证期月径流过程实测值与模拟结果分析 土地利用、土壤类型等运用SWAT模型模拟了该流域的月径流过程，并对相同的气象数据运用BP人工神经网络进行径流模拟。另外，新增输入层变量——月校正因子和SWAT模型月径流模拟值，运用BP人工神经网络进行径流模拟后处理，以此评价BP人工神经网络用于径流模拟后处理的精度与适用性。三者比较表明BP后处理能有效提高该流域径流模拟精度，适用于该流域的径流模拟研究。 BP人工神经网络不需深入理解具体的物理机制就能够模拟非线性过程，且输入变量少，甚至无需降雨数据，就能大大提高模拟精度。BP人工神经网络模拟应用工具V1.0操作简便，无需重复调整繁杂的参数，能够实现率定和验证同步进行，缩短计算时间，提高工作效率，还能在操作界面直观地显示模拟结果，可以考虑运用BP后处理方法作为分析青海湖水量变化和资源利用的工具。在今后的研究中，还需对网络参数设置做进一步探讨；其次，可以针对研究区状况，考虑增加其他输入层变量或者将径流序列分为不同类型的子径流序列，分别运用神经网络进行后处理，获得更好的模拟效果。
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user: 摘 要 沿海地区大量变电站的投入使用导致电磁环境问题日益突出，提高变电站附近居民和职工生活质量已成为普遍认识和需求。而沿海地区气候环境明显不同于其他地区，为了系统了解高压变电站产生的电磁环境情况和空间分布规律，对变电站附近居民和运行职工健康和准确认识电磁环境提供指导和依据。论文开展了沿海地区变电站电磁环境测量工作，通过分析不同电压等级变电站工频电磁场分布规律，得到了不同电压等级变电站内工频电磁环境空间分布特性和超标区域。结果表明对于500 kV变电站内电场强度最高，变压器前工作走廊电场强度主要为2~10 kV/m，而沿海地区变电站大部分测量区域电场强度满足国际电磁标准规定的职业暴露标准。同时沿海地区变电站磁场环境较为良好，均小于国家标准推荐值，100 μT。 关键词 :变电站，电磁环境，工频电场，工频磁场
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user: 1. 引言 高压输电线路、变电站等电气设备周围都存在着电磁场，尤其随着经济的发展，大量变电站投入使用，其产生的电磁环境使得公众和供电部门职业工作人员受暴露的可能性和受暴露水平不断增高。而随着居民对生活质量要求的提高，变电站产生的电磁环境问题日益突出 [ 1 ] - [ 3 ] 。高压输变电设备的生态环境影响主要表现在土地的利用、电晕所引起的通信干扰，以及可听噪声、工频电磁场对人员的影响等方面 [ 4 ] [ 5 ] 。此外，电网的发展和变电站数量的不断增加，造成越来越多的电网员工要从事变电站的运行与检修工作。尤其在沿海地区，电网发展与土地矛盾日益严重，大量城市变电站的建设已成趋势，由此带来的电磁问题更为严重。系统开展变电站电磁环境测量工作，了解输变电设备复杂电磁环境空间分布特性，对于保障运行人员健康、建设和谐社会具有重要的社会意义和实用价值 [ 6 ] 。因此，论文沿海地区高压变电站产生的工频电、磁场水平进行了测量和归纳分析，获得了不同电压等级变电站电磁环境数据及其分布规律。
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user: 2. 测量方法和测点布置 考虑到工作人员在变电站内设备区的活动范围，测量区域主要集中于变电站工作走廊，重点研究串抗区、开关场区、变压器周围等区域 [ 7 ] [ 8 ] 。在测量中选取变电站工作走廊，沿走廊路线在其中心线上进行布点，使用GPS定位仪对所测变电站进行经纬度定位，测点在所测路线上均匀分布，测量地面1.5 m高度处的工频电、磁场，如图1所示。 为保证测量数据的准确性，采用经过校准检验的德国Narda公司生产NBM-550电磁辐射检测仪，该测量仪是全频段的电磁辐射检测仪，覆盖从5 Hz~60 GHz的三维全向探头，探头采用EHP50D，可测高压输变电设施，配电室、电车等工频作业场所的工频电磁场大小。 测量工频电、磁场数据时，待测量数据稳定后，记录所测工频电场、工频磁场的X、Y、Z三个分量值以及合成值。此外，记录设备间距、母线高度，工作走廊宽度以及测量环境条件。每半小时记录环境条件一次，当早晚温湿度变化较大时，每十分钟记录一次。同时为防止测量人员引起的电磁场畸变，在测量过程中，测量人员要距测量仪器探头至少2.5 m远，探头应保持距设备外壳1 m远位置，将固定物体对测量值的影响降低到可接受的范围之内。
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user: 3. 不同电压等级变电站电磁环境参数测量 3.1. 500 kV变电站 分析了沿海地区不同电压等级变电站电磁环境，主要包括500 kV、220 kV以及110 kV。通过测量沿海某城市管辖的不同电压等级变电站电磁环境，分析了该地区条件下的电磁环境和影响。首先分析了500 kV变电站电磁环境。 图2给出了该变电站的站内结构和测量示意图，测量区域选取为工作走廊中心线，测量间距为1.5 m，共188个测量点。测量环境参数为：室外温度：27℃，相对湿度：68% RH，大气压力：1007.5 kPa；风速：1.3 m/s。 图3给出了该变电站内3个工作走廊的工频电场与工频磁场分布。从中可以看出，500 kV变电站内最大磁场强度为32 μT，根据国家工频电场强度测量标准 [ 9 ] ，发现全站工频磁场均在国家标准限值100 μT以内，属于合格范围之内。同样最大测量磁场区域为串抗区，而变电压器前工作走廊的磁场相对较小。该区域磁场平均值为6.5 μT，最小4.7 μT，最大9.2 μT，磁场在正常范围之内。 图1. 变电站工作走廊测量线路及方法 图2. 500 kV变电站站内结构及测量线路示意图 图3. 500 kV变电站工频磁场分布 图4重点给出了500 kV变电站变压器前工作走廊的工频电、磁场强度分布，可以发现电场强度强度波动较大，位于2~10 kV/m之间，平均值为5.9 kV/m，主要原因是电场强度与变电站布局，母线高度等有关。同时在测量时间为下午五点左右，此时空气湿度较大，约80% RH，导致该区域的电场强度升高；在该区域电场强度偏大的原因除线路电压等级较高外，站内存在的多处母线引下线，使得部分测量点距离线路比较近，从而导致测量工频电场偏大。而根据图4(b)可以看出该区域的磁场强度波动性同样较大，但是幅值均在10 μT以内，小于国家规定的磁场限值，因此在该变电站内磁场环境较为友好。 根据测量数据可以总结得出，该电压等级变电站工作走廊电场强度最大值超过11 kV/m，然而变电站内磁场环境较为友好，全站区域磁场均小于国家限值的100 μT。而对比内陆地区，如重庆、四川等相同电压等级变电站工频电场环境 [ 10 ] ，沿海地区变电站电场环境稍微偏大的主要可能原因是变电站内长期处于高温高湿的条件，气候因素对工频电场影响较大。 3.2. 220 kV GIS变电站 同样按照上述给出的测量方案，分析了220 kV GIS变电站4个工作走廊区域的工频电、磁场分布规律，测量间距选取为1 m，共测量了89个点 [ 11 ] [ 12 ] 。测量过程中空气温度为20.1℃，相对湿度为68.2% RH，大气压力为1015 kPa，风速为0 m/s。图5给出了该变电站内的工频电、磁场分布规律，可以发现在110 kV区域以及220 kV区域的工作走廊的电场强度在0~2.4 V/m左右，由于外壳对电场的屏蔽作用，使各区域的电场强度很小，几乎和自然环境下的电场强度值相同。由于GIS设备的三相线路很靠近，靠六氟化硫气体绝缘，使磁场相互抵消，磁场大多在2~4 μT之间，少部分区域达到比较高的17 μT，最大处是属于三相进线处，在该处三相线路是分开的，导致磁场抵消作用不明显，但总体上磁场均在100 μT限值之内。 3.3. 220 kV室内敞开变电站 同样分析了220 kV室内敞开变电站的电磁场分布规律，对变电站内8个工作走廊进行了测量分析，每个测量点间距为1.5 m，共测量了160个点。图6是该220 kV室内敞开变电站工频电、磁场分布。从图中可以发现，在该室内敞开变电站内工频电场较大区域位于220 kV区域，尤其是在2楼的220 kV工作走廊区域，最大电场强度超过7 kV/m，主要原因是该工作走廊距离母线较近，造成测量的工频电场强度偏高，超过79%测量点电场强度小于4 kV/m。然而同样可以发现该变电站内磁场分布较为均匀，主要集中在B ≤ 20 μT，并且较大值出现在110 kV区域工作走廊，然而均小于国家电磁标准限值100 mT。 3.4. 110 kV室外变电站 针对110 kV变电站，同样分析了工作人员主要工作走廊区域内的电磁环境 [ 13 ] [ 14 ] 。在测量区域内均匀布点，每个测量点间距为1.5 m，共测量了120个点。图7给出了该变电站两个工作走廊测量得到的工频电、磁场分布数据。从图中可以发现，110 kV南山站中开关场区工频电场大于变电站工作走廊，开关场区电场强度普遍在2 kV/m水平以下，部分区域超过2 kV/m，但是整个站的电场值均小于国家公众限值4 kV/m，更远小于国家职业暴露要求。同样，从磁场分布规律中可以发现该变电站内开关场区的工频磁场大于变压器前工作走廊，其值磁场大多在2~10 μT之间，而变压器前工作走廊区域磁场大多在0.1~2 μT左右。 图4. 不同测量区域的电场强度分布规律 图5. 220 kV GIS变电站工频电、磁场分布规律 图6. 220 kV室内敞开变电站工频电、磁场分布规律 图8给出了不同测量区域的电场分布规律，可以发现在该变电站内，开关场区电场强度明显小于国家规定的居民区场强限值4 kV/m，更是远小于职业暴露标准限值10 kV/m，且其值约为变压器前工作走廊的4倍，但是仍然处于正常范围之内。
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user: 4. 结论 论文通过测量沿海地区变电站电磁环境，分析了不同电压等级变电站内不同测量区域的电磁环境。得到了以下规律： 1) 沿海地区变电站内工频电、磁场环境均全部满足相关国家环境保护标准要求，尤其是220 kV GIS变电站和110 kV变电站，其中GIS变电站由于屏蔽措施，电磁场影响远小于敞开变电站。在500 kV变电站内超过70%测量点电场强度在4~8 kV/m。 图7. 110 kV室外站工频电、磁场分布 图8. 110 kV室外变电站变压器前工作走廊电场二维曲线图 2) 沿海地区磁场环境均较为良好，>90%测量区域的合成磁感应强度小于30 μT。
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user: 摘 要 本文介绍了一种基于降水观测数据的行政区逐日内生可更新水资源量的评估方法。在供需平衡中，分析区域内生水资源量可以帮助管理者直观认识该区域水资源量的富裕程度，或者多大程度依赖于从河流、地下水取水或者跨区域调水；同时，日尺度可以将年、月尺度在供需平衡分析中由于时间尺度过大导致结果均化。在最严格的水资源管理制度的大背景下，本方法为行政区供需水平衡分析和水资源管理提供了新思路。 关键词 :可更新水资源量，水资源评估，空间尺度，时间尺度
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user: 1. 引言 水资源是保障经济社会可持续发展以及人类生存、生活、生产的重要基础，与此同时水资源短缺也是制约人口、资源、环境和经济社会发展的瓶颈。随着社会需水量的持续增长，不论是发展中国家还是发达国家都面临越来越严重的缺水问题。水资源的更新速度是衡量水资源量的一个重要指标，天然地表水库水资源的平均滞留时间约两周，地下水库水资源的平均滞留时间需要几百年甚至几千年 [ 1 ] ，因此，水资源开采速度远大于更新速度之后，水资源就面临着枯竭。 全世界许多地方不断出现水资源危机 [ 2 ] - [ 5 ] ，引起社会各界的广泛重视。其中关于区域可更新水资源量的评估和水资源需求的时空分布一直以来是研究的热点问题，缺水地区“以供定需”的指导方针说明可更新水资源量已经成为制约区域发展的关键因素。尤其是在国家实行最严格的水资源管理制度之后，“三条红线”已经纳入各级政府考核体系的大背景下，各级行政区如何快速、准确的评估管理范围内的可更新水资源量以及更新速率，显得尤为重要。 本文在考虑到目前可更新水资源量的评估往往是在水资源分区或者流域为空间单元进行的年或者月尺度的评估，与当前水资源考核制度行政区单元空间上不匹配问题，以及时间尺度过大可能会掩盖的短期缺水问题，介绍一种基于降水观测数据的简便易行的评估行政区逐日可更新水资源量的新方法。
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user: 2. 评估方法的必要性 2.1. 常规评估方法 在水文收支平衡的研究中，大尺度的研究者常常划分网格来预测水文收支平衡，中小尺度的研究者常用流域作为研究单元 [ 6 ] [ 7 ] 。以流域或水系为单元进行水资源量计算，分为地表水和地下水两部分。地表水是根据水文站的观测流量数据进行记录整理验证后，对有水文站控制的水资源分区采用水文比拟法计算分区水资源量；对无水文站控制的水资源分区借用自然地理特征相似地区的参考水文站的降水径流关系，由水资源分区内降水量系列推求；而地下水资源量因普遍缺乏观测站难以预计。而且该方法计算水资源量耗时较长，精度较差，数据系列往往是以年、月为单位。 2.2. 行政区为空间单元逐日尺度评估方法的必要性 在我国水利行业规范及实际工程应用中，水资源量的空间计算单元是流域或者独立水系，在进行地表水资源估算时，将全国划分为90个水系，然后对全国10个水资源一级区进行汇总，具体控制节点由流域机构协商相关省市确定；然而，需水量的计算，涉及到的人口和工、农业社会经济指标均是以行政区划为单元进行的统计。空间收支单元的不匹配，需要在评估水资源供需平衡时进行数据同质化工作，对供需平衡评估结果的准确性造成一定的影响。 在我国，县级行政区是政治活动和制度性行为的基础单元，将县级行政区作为研究的基础单元，可使各级行政主管部门在水资源管理和优化配置等涉水决策的制定时及时有效。考虑将行政区内的降水作为唯一内生水资源，那么内生水资源能多大程度地满足该单元内的用水需求，多大程度依赖于当地河流、地下水或者水库等外生水源这样的问题便迎刃而解，本研究有助于行政区政府主管部门了解本地内生水资源量和对外生水资源量的依赖程度。 利用年、月尺度的水资源量数据进行供需平衡分析中，只能静态的勾画出年、月尺度的大致轮廓，往往可以掩盖降水等水文要素的逐日变化可能带来的潜在缺水风险。比如从年尺度来看，某地区的可更新水资源量能够满足生产生活需求，但实际上由于连续无雨日持续时间过长，工农业甚至生活用水在这段时间无水可用，也会造成短期的水资源危机。Katz和Brown [ 8 ] 研究表明可更新水资源量的变率比平均值的变化更能反映区域缺水问题。Brown和Lall [ 9 ] 认为降水的变化率比多年平均降水量对经济增长有更加重要的影响。所以，逐日尺度可更新水资源量的研究方法可以将年、月尺度供需平衡分析中由于时间尺度过大导致结果均化而不能展示的细节展示出来。