【摘 要】
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为明晰太阳能提水设备在青海牧区供水中的应用效果,本研究利用太阳能供水模式,建立牧区太阳能供水试验点,在野外试验观测数据的基础上,分析了太阳能深井提水设备、太阳能浅井直流水泵提水设备、太阳能蓄电池提水设备的实际应用情况.结果显示,无蓄电池提水设备在7、8月的日提水量最高,12月日提水量最低,有蓄电池设备输出特性稳定,实现了连续三天不储能,保证供水需求的标准.设备供水保证率分别为91.5％、92.3％、95.7％,可满足青海牧区用水户全年的供水需求.该研究可为青海牧区推广清洁能源供水提供理论依据,对保障牧区牧
【机 构】
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青海省水利水电科学研究院有限公司青海省流域水循环与生态重点实验室青海省水资源高效利用工程技术研究中心,西宁 810001;中国水利水电科学研究院牧区水利科学研究所,呼和浩特 010020
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为明晰太阳能提水设备在青海牧区供水中的应用效果,本研究利用太阳能供水模式,建立牧区太阳能供水试验点,在野外试验观测数据的基础上,分析了太阳能深井提水设备、太阳能浅井直流水泵提水设备、太阳能蓄电池提水设备的实际应用情况.结果显示,无蓄电池提水设备在7、8月的日提水量最高,12月日提水量最低,有蓄电池设备输出特性稳定,实现了连续三天不储能,保证供水需求的标准.设备供水保证率分别为91.5％、92.3％、95.7％,可满足青海牧区用水户全年的供水需求.该研究可为青海牧区推广清洁能源供水提供理论依据,对保障牧区牧民安全用水具有重要意义.
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针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型.该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采用Adam算法来实现学习率自适应于参数梯度不断更新.收集黄河流域陇中片灌溉分区内7个典型灌区的气象数据以及玉米实测灌水数据对模型进行训练,同时与传统GD法、GA法、Adam法下的网络模型进行对比.结果表明:GA-Adam模型仅在训练次数为67次,训练时长为0.403 s时便达到预设
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