公开(公告)号：CN111784125A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010542015.6

申请日：2020-06-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王景成 ,  车琳 ,  李肖城 ,  蓝杨 ,  龙雨昊

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提出一种基于群模糊层次分析法的供水调度指标权重确定方法，包括以下步骤：构造基于层次分析法的评估系统；选取若干次供水调度运行结果构成初始判断群，对供水调度评估的指标重要性进行两两比较；采用三角模糊数对比较矩阵进行量化；对所述步骤3中的比较矩阵进行一致性检验；采用Ari-Geo方法对群比较矩阵进行供水调度指标权重的计算；构造权重质量定量评价指标，对所述群模糊层次分析法的求权结果进行定量评价。本发明的有益效果是：设计的两个供水调度指标权重质量评价指标能够很好的评价不同的供水调度指标权重求解方法的有效性；采用基于Ari-Geo求权方法的群模糊层次分析法可以得到更加合理可靠的供水调度指标权重。

公开(公告)号：CN111626518A

公开(公告)日：2020-09-04

申请号：CN202010482458.0

申请日：2020-05-29

Applicant: 上海交通大学 ,  上海市供水调度监测中心

Inventor： 王景成 ,  胡飘 ,  童俊 ,  朱慧峰 ,  戴雷杰 ,  车琳 ,  李肖城 ,  蓝杨 ,  龙雨昊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习神经网络的城市天级需水量在线预测方法，包括：获取城市天级用水量原始时间序列数据；对异常数据进行预处理；对预处理之后的时间序列数据进行相关性分析；采用CNN-Bi-LSTM-Self-Attention方法，建立所述城市天级需水量预测模型；对节假日、异常气候建立基于统计专家库模型的纠偏机制；采用所述城市天级需水量在线预测方法进行实时预测；计算预测误差，如果所述预测误差没有到达所设定的预测误差的要求，对所述城市天级需水量预测模型进行改进。将CNN和Bi-LSTM神经网络以及自注意力和纠偏机制进行结合，使得预测模型得到了较大的改善，提高了预测效果。

公开(公告)号：CN106354931A

公开(公告)日：2017-01-25

申请号：CN201610757115.4

申请日：2016-08-29

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 王景成 ,  朱驾宇 ,  王博辉 ,  李肖城 ,  林海 ,  王鸿源 ,  罗华毅

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种基于水泵特性曲线更新的泵站运行优化调度方法，包括以下步骤：获取水泵事实运行的原始数据；对瞬时数据进行预处理，取得每一个阶段能代表运行工况，存入数据库；分析数据点的合理性；数据量达标后更新水泵特性曲线图；对水泵特性曲线图的特征量进行提取；基于数据分析绘制的水泵特性曲线对供水泵房泵组轴功率进行建模；量化实际情况中的各约束条件，并加入模型；通过智能算法寻优得到最节能的水泵机组运行方案。