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公开(公告)号：CN117493168A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311275339.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Inventor： 杨旭 , 鲍正风 , 曹辉 , 汤正阳 , 姚华明 , 彭静萍 , 张玉柱 , 徐杨 , 张海荣 , 任玉峰 , 刘亚新 , 朱韶楠 , 史晓薇 , 沈柯言 , 向阳 , 孟庆社 , 洪心 , 李天成
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种可离线测试的水利模型调用方法，该方法基于水利数学模型，运用相关的模型测试工具，可根据用户具体需求制定专用的模型参数配套文件，用数学模型代码尽可能地对各种模型的配套参数进行多样化测试，提升对水利数学模型测试的针对性和效率。
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公开(公告)号：CN116956588B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310907653.7
申请日：2023-07-21
Applicant: 武汉大学 , 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于水深‑水面面积数学模型与遥感的河道水深反演方法，应用于河道水深反演技术领域，包括构建河道的第一水深‑水面面积数学模型；基于河道类型，计算河道的过水断面面积、两边三角形面积与水深以及流程的关系函数，并代入第一水深‑水面面积数学模型，得到第二水深‑水面面积数学模型；基于水位与水深的关系，将第二水深‑水面面积数学模型转化为水位‑水面面积数学模型，并结合遥感得出的水位‑水面面积关系，解算数学模型中的未知数，代入第二水深‑水面面积数学模型，得到第三水深‑水面面积数学模型，代入遥感提取的水面面积，得到河道水深。本发明在提升了水深值代表性的同时，也克服了利用波段反演高泥沙含量水体水
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公开(公告)号：CN117010282A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311043902.9
申请日：2023-08-17
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 长江水利委员会水文局 , 中国长江电力股份有限公司
Inventor： 冯宝飞 , 胡挺 , 陈瑜彬 , 鲍正风 , 李玉荣 , 张松 , 牛文静 , 汤正阳 , 许银山 , 纪国良 , 田逸飞 , 郭率 , 严方家 , 刘亚新 , 曾明 , 冯志州 , 徐雨妮 , 王乐 , 张晶 , 邢雯慧 , 顾丽
Abstract: 本发明涉及水文预测技术领域，公开了基于机器学习模型的水文时间序列预测方法及装置，该方法包括：获取目标流域水文数据，对目标流域水文数据进行归一化处理，生成归一化数据训练集和归一化数据测试集；建立机器学习模型，并基于归一化数据训练集，利用改进的麻雀搜索算法对机器学习模型的模型参数进行优化，生成最优模型参数；基于归一化数据测试集，利用代入最优模型参数后的机器学习模型生成水文时间序列预测结果。本发明显著提高对水文时间序列的预测精度、延长预见期，为水旱灾害防御和水资源综合管理提供更及时精确的水文信息。
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公开(公告)号：CN116756498A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310394278.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和分位数回归的径流概率预测算法，它包括以下步骤：步骤1：数据预处理；步骤2：特征提取；步骤3：基于多任务学习的概率预测；步骤4：基于误差序列的预测值校正。本发明提出的模型由长短时记忆网络、分位数回归模块和实时误差校正模块组成。其中长短时记忆网络可以挖掘径流数据潜在的时序特征，分位数回归可以实现在没有先验假设的前提下获取概率预测结果，实时误差校正模块可以进一步提高预测精度，缩小预测区间。三者结合提升了模型的准确度并使概率预测更加接近真实分布。
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公开(公告)号：CN116562572A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310537237.2
申请日：2023-05-14
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Inventor： 王祥 , 李鹏 , 鲍正风 , 郭乐 , 舒卫民 , 冯志洲 , 刘晓阳 , 毛玉鑫 , 张艳 , 李长春 , 郭晓 , 周晓倩 , 李娜 , 田锐 , 赵建华 , 陈胥良 , 张光君 , 李乐 , 冉洪伟 , 张玉松 , 徐杨 , 申建建
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 一种梯级水电站群年度计划电量曲线分解方法，包括以下步骤：步骤一：考虑多个受端电网差异化负荷调节需求，构建电量曲线分解的调峰准则模型；步骤二：确定调峰准则模型中各受端电网的典型负荷曲线；步骤三：使用大M法，引入0‑1变量bsc,d,k,m，大数M，两个连续变量xsc,d,k,m、osc,d,k,m，此时正负偏差的数学描述可抽象为电力市场履约问题的一般性规则，进而采用混合整数规划模型求解。本发明方法能够得到合理的梯级水电站多电网年度逐月电量分解曲线，且可以有效响应不同受端电网的差异调峰需求，提高梯级水电系统对受端电网的差异负荷响应能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119514922A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411466467.5
申请日：2024-10-18
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Inventor： 金传鑫 , 鲍正风 , 曹辉 , 桂发二 , 罗源 , 杨旭 , 张玉柱 , 刘亚新 , 周晓倩 , 史晓薇 , 曾志强 , 王鹏翔 , 沈柯言 , 李文达 , 冯士琦 , 刘金鹏
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及水库调度技术领域，尤其涉及一种影响梯级水库调度运行的事件的处置方法，包括：获取待检测梯级水库的实时监测数据；将待检测梯级水库的实时监测数据进行数据预处理，获取预处理后的数据；将预处理后的数据输入训练好的关键因素确定模型，获取关键数据类型以及对应的数据；并根据关键数据类型以及对应的数据确定是否发生异常事件以及异常事件的类型；当发生异常事件时，将异常事件的类型输入提前设定的智能诊断系统，获取多种异常处置方案；将多种异常处置方案进行SWOT分析，得到最终处置结果。本发明的方法提高了梯级水库调度运行的安全性和可靠性，提升了梯级水库运行管理水平。
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公开(公告)号：CN119253648A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411079533.3
申请日：2024-08-07
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: H02J3/14 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种考虑时段贡献度的水电中长期调峰调度方法，首先根据电网负荷在中长期尺度的幅值‑波动特性对调度周期进行变尺度分割，继而设置时段贡献度，采用变尺度切负荷方法得到对应尺度下水电站调度过程，既可针对性的分配调度期内水电调峰容量，也有利于梯级水电调峰调度的降维求解，提高调度方案计算效率。
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公开(公告)号：CN119168251A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411081633.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种防洪库容启用方法及装置，其方法包括：将每个防洪控制点的特征水位对应的安全泄量和各末端水库的最大拦蓄流量作为控制参数构建防洪补偿策略调度子模型；根据所述防洪控制点的超额洪量构建目标函数；根据所述目标函数和防洪调度约束条件，将预设洪水组合作为输入，求解得到所述控制参数的值，并根据所述控制参数的值求解所述防洪补偿策略调度子模型得到所述各末端水库的出库流量。本发明通过充分考虑待进行调度的末端水库和防洪情景的差异化需求，从而实现了防洪资源更佳的分配。
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公开(公告)号：CN118709136B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410813137.2
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 河海大学
IPC: G06F18/25 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F17/10 , G06N5/01 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种水文水质在线监测信息融合方法。获取预设区域内流域监测设备发送的当前水文水质监测数据；基于目标数据校正模型对当前水文水质监测数据进行数据校正，得到目标水文水质监测数据；基于目标水文水质监测数据，对预设区域内的流域进行预警，保证了对预设区域内的流域进行预警的准确性。解决了自然环境中的传感器容易受到恶劣天气、生物污染、水体杂质等因素干扰，不易维护和校准，采集的数据通常存在误差的问题。解决了如何保证监测设备监测得到的数据准确，并基于准确的监测数据对流域进行监测的问题。
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公开(公告)号：CN119005390A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410975082.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的水文径流预测模型自适应选择方法，包括如下步骤：S1、数据准备：收集并整理某水文站的历史径流相关数据，并按时间顺序排列好；在数据分析之前，对数据进行清洗和预处理；S2、特征工程：将原始数据转换为适合机器学习模型使用的特征；S3、样本集构建和数据集划分：根据输入输出大小构建样本集，并将样本集按一定比例划分为训练集和检验集；S4、预测模型训练：使用训练集分别对数据驱动的多个单一预测模型进行训练；S5、强化学习模型训练：利用训练集和DQN算法对上述已经训练好的模型进行自适应选择，并且训练DQN模型；S6、评价指标和性能评估：本发明能在不同工况条件下自适应地选择最优预测模型。
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