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公开(公告)号：CN117390477A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311156731.0
申请日：2023-09-07
Applicant: 河海大学 , 中国长江电力股份有限公司 , 长江水利委员会水文局
IPC: G06F18/23213 , G06F18/22 , G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种智能分类的水文预报方法，包括：预报因子确定：选取影响因子作为预报因子，当前流量作为预报值，构建模型输入‑输出数据集；预报因子聚类：采用k‑means方法进行预报因子聚类，使用自适应合作搜索算法选取最优初始聚类中心，所有样本划分为K个类别，分类预报模型构建：对模型训练集使用智能预报模型构造K个预报模型，以各类别预报结果纳什系数相反数作为目标函数，使用自适应合作搜索算法进行模型参数选取，得到K个类别的最优模型，对测试集选用相应类别最优模型完成分类预报。本发明的方法实现了物理机制和智能预报模型优势相结合，能够有效提高径流预报精度，有利于流域洪涝灾害预报预警技术发展和水资源高效利用。
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公开(公告)号：CN116128121A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211735989.1
申请日：2022-12-31
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F17/18 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择和贝叶斯岭回归的水电站非弃水期日均出力预测方法，通过构造新特征变量集，并对新特征变量集采用递归特征消除方法和交叉验证法进行特征选择，寻找最佳特征变量集；通过建立基于贝叶斯岭回归的水电站非弃水期日均出力预测模型，采用自动机器学习方法实现特征处理和模型优化流程；通过建立的预测模型进行待预测日的日均出力预测；本发明实现了非弃水情况下水电站日均出力的快速准确预测，可降低超容许阈值误差发生的概率，尤其对汛期弃水与非弃水交替以及调峰等复杂情况下的日均出力预测效果更为显著。
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公开(公告)号：CN115409234A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210630824.1
申请日：2022-06-06
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于混合算法的梯级水电站优化调度模型求解方法，包括以下步骤：建立梯级水电站优化调度模型；采用非线性规划得出满足水位、流量、库容相关约束条件的梯级水电站初始调度过程；以初始调度过程为基础，采用逐步优化算法，将多阶段优化问题转化为若干两阶段优化子问题，在两阶段优化子问题中，对每个电站的状态变量在其取值范围内抽取随机数构成组合集，将使目标函数值最优的组合替换原状态变量值，依次遍历所有子问题，完成一轮迭代，重复迭代计算直至满足迭代终止条件，得到最终的梯级水电站优化调度过程；本发明可用于求解因约束范围较窄或上下游电站约束不匹配等导致初始可行解不易获取的梯级水电站优化调度问题。
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公开(公告)号：CN108764539A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810464065.X
申请日：2018-05-15
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种梯级电站的上下游水位预测方法，它包括以下步骤：步骤1，选取输入变量与输出变量；步骤2，对数据进行标准化处理，消除量纲的影响；步骤3，确定输入向量维数、LSTM层数、输出向量维数，以及时间步；步骤4，LSTM的前向传播过程和误差反向传播过程；前向传播过程按时间步依次输入LSTM网络，得到相应的输出值；以输出值与真实值的误差平方和为损失函数，进行误差沿时间反向传播来更新参数；步骤5，运用训练好的模型进行多时刻连续预测。将LSTM应用到梯级电站的水位预测中，可以捕捉到上游电站对下游电站的滞后性影响信息，提高预测精度，为科学的调度决策提供更加可靠的理论支撑。
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公开(公告)号：CN118760978A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410770895.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于滚动分解和深度学习的径流概率预测方法。收集历史日径流数据序列；通过基于滚动分解策略的VMD对数据进行不存在未来信息的泄露的分解。将处理后的数据分为训练集和测试集；构建径流概率预测模型BiGRU‑NCQR‑KDE，设置超参数，以最小化损失函数为目标，在训练集上训练模型，得到训练好的径流概率预测模型；采集设定时间期间内的逐日径流量数据，对采集的数据进行预处理得到待预测数据集；将待预测数据集输入训练好的径流量预测模型，得到预测的径流概率密度曲线；完成基于滚动分解和深度学习的径流概率预测。本发明可以在避免信息泄露发生的同时获得精准和可靠的径流概率预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117195093B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311217257.8
申请日：2023-09-20
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/2413 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于KNN机器学习算法的水电站耗水率计算方法，属于耗水率计算技术领域，包括以下步骤：S1、数据预处理，收集历史运行数据，并按照对应关系格式将其构建为二维数据集[XHistory，YHistory]；S2、构建KNN预测模型，基于输入的历史耗水率及其对应的历史特征变量数据，根据KNN算法预测原理构建模型，结合输入的特征变量进行特征距离计算，得出最接近该特征变量组合的对应耗水率；S3、调整模型参数，通过调整参数来得到最精确的耗水率计算结果，本发明提供的一种基于KNN机器学习算法的水电站耗水率计算方法，可以解决梯级电站经济运行计算过程中，耗水率计算误差较大，影响电站经济运行规划的问题。
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公开(公告)号：CN117195152B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311217241.7
申请日：2023-09-20
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/27 , G06F18/10 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的坝下支流顶托条件分析系统，属于水位预测计算技术领域，包括以下步骤：S1：数据预处理，从计算目标水利设施的历史运行数据中获取数据，将数据处理为模型训练格式；S2：借助SVR模型或多元线性回归模型，构建单一时段下游水位预测模型；S3：构建随机森林模型，分析不同时段前的坝下支流流量和水位预测误差的权重关系，得到坝下支流对坝下游水位造成顶托影响的阈值；S4：构建深度学习模型，使用LSTM模型构建深度学习坝下水位预测模型，计算不同情景的预测误差判断坝下流量造成顶托影响的阈值。本发明最终得到的坝下支流顶托影响滞时和阈值，可对受到坝下支流顶托影响的水坝下游水位预测分析提供帮助。
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公开(公告)号：CN118013356A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410070212.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F40/274 , G06F40/35 , G06N3/0895 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种语境对比学习识别模型的构建方法及其应用，包括以下步骤：利用自定义模板将样本进行模板化，并拼接得到输入Ti；将Ti输入预训练语言模型进行编码；在对比模块中，模型优化事件对的表示，提取关系信息；预测模块则基于事件表示预测缺失词的概率分布，选择最可能的答案标签；通过训练集训练模型，实现事件因果关系的准确识别。本发明通过添加带标签语境样本的方式引入显式指导，进一步挖掘预训练语言模型中隐含的因果知识，并采用语境对比学习的方式将语境学习与对比学习有机结合，更充分地利用语境样本中的正负样本，有效的提高了事件因果关系识别的准确度。
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公开(公告)号：CN114021902B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111203389.6
申请日：2021-10-15
Applicant: 华中科技大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06F30/20
Abstract: 本发明属于水库调度相关技术领域，更具体地，涉及一种基于动态收索与离散机制的动态规划降维的水库调度方法。该方法包括下列步骤：S1确定待处理水库的初始库容的上限和下限；S2将库容量与时间的连续曲线离散为多个时刻，更新每个时刻对应的库容的上限和下限；S3将每个时刻的库容上限和下限之间的部分划分分为多个等分获得离散点的数量，以此获得所需的离散点数量；S4将所需的离散点数和每个时刻对应的库容上限和下限输入水库最大削峰准则对应的目标函数中，以此获得水库的最大下泄流量和计算时间。通过本发明，解决动态规划计算过程中离散点较少，下泄流量为负，以及离散度很大，计算时间很长的问题。
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公开(公告)号：CN117610827A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311557201.7
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开一种考虑不确定来水的梯级水电年发电计划制作方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1、长系列来水下水位运行过程运行；S2、确定来水下梯级电站年计划制作；本发明通过考虑实际机组检修安排及电网负荷需求等复杂约束限制，获得的梯级各电站水位运行过程平顺，与梯级各电站历史多年实际调度运行情况和水位过程更为接近；与此同时，由于梯级电站年度运行计划制作在长系列计算中考虑了历史实际的复杂来水情况，获取的梯级电站年度水位过程对于梯级不同来水的适应性更强，同时模型兼顾了较高的求解和计算效率。
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