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公开(公告)号:CN112116130B
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202010855501.3
申请日:2020-08-24
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 华中科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06N3/04
Abstract: 一种基于可变结构深度学习框架的短期调度规则提取方法,包括:步骤1、构建深度学习网络;步骤2、输入因子‑决策变量样本对选择;步骤3、将步骤2的样本数据归一化;步骤4、关键超参数选择与优化;步骤5、网络重构;步骤6、网络训练:利用步骤5得到的重构网络,输入步骤3得到的样本进行网络学习,得到最终深度学习网络,此网络即为提取的短期调度规则。本发明立足电站实际历史运行数据,构建基于长短期记忆网络的深度学习网络模型,挖掘实际运行过程中蕴含的内在规律,建立电站短期调度规则,将电站调度期初末水位、期间来水过程以及电站受电网负荷过程作为输入因子,电站时段末水位作为决策变量,使模型输出结果更适用于实际调度过程。
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公开(公告)号:CN114707913B
公开(公告)日:2022-09-13
申请号:CN202210619724.9
申请日:2022-06-02
Applicant: 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本申请实施例提供一种水库供水方案的确定方法及装置,该方法基于目标水库的出库断面的出库水流量与各取水口控制站的水位之间关系的水位模拟模型,确定各取水口控制站分别对应的水位偏好系数,再根据各取水口控制站分别对应的水位偏好系数,以及各取水区域分别对应的干旱需求偏好系数,确定各下游取水口控制站对应的供水效益函数,以目标水库的发电效益函数、供水效益函数作为供水调度模型的目标函数,根据预设约束条件,构建目标水库的供水调度模型,将目标水库的多个供水调度方案输入到供水调度模型中,得到目标供水调度方案。本申请实现了水库调度方案与下游区域取用水的双向反馈,使得目标供水调度方案更加科学、合理。
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公开(公告)号:CN222232009U
公开(公告)日:2024-12-24
申请号:CN202422839552.3
申请日:2024-11-21
Applicant: 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本申请实施例公开了一种沙波模拟试验系统,可以采用水沙循环系统对宽域水流进行流速调节,以实现沙纹、沙波、逆行沙波、动平床等多种沙波形态塑造;同时还可以运用沙波水槽内的消能槽对水流进行快速消能,也可以运用沙波采集重构系统实现对沙波形态参数的智能化提取以进行沙波形态的重构;另外还可以运用移动支撑组件实现灵活移动,能够高效满足高校的基础科研、教学演示等需求。
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