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公开(公告)号：CN117195152A
公开(公告)日：2023-12-08
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：CN117195093A
公开(公告)日：2023-12-08
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：CN116150973A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211709558.8
申请日：2022-12-29
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于模型树和集成学习组合算法的河道流量演算方法，包括步骤：步骤1，获取上游断面的流量、涨退水数据，下游断面的流量数据，时间数据以及与下游断面流量相关的其他数据；步骤2，对历史数据进行时间窗格化处理；步骤3，建立基于模型树和集成学习组合算法的河道流量演算模型，采用网格搜索进行模型的超参数寻优，确定最佳超参数组合；步骤4，根据最佳超参数组合建立基于模型树和集成学习组合算法的河道流量演算模型，对下游断面流量进行预测，并采用近邻样本对预测值进行校正；步骤5，生成模型树的划分规则。本发明可分析不同水源成分不同流量级不同时期条件下上游断面对下游断面的流量传播影响。
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公开(公告)号：CN115713165A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211501138.0
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种考虑动库容影响的水库超短期水位预测方法、系统及存储介质，包括以下步骤：步骤1，分析动库容入库流量、库区水面线对坝前水位影响的滞后性，收集相应时间尺度的水库运行数据，根据设定参数和收集的水库运行数据构建数据集；步骤2，基于构建的数据集，建立以前期水位、前期库区水面线特征、预报流量、出力计划、弃水计划等变量为输入的坝前水位深度学习预报模型；步骤3，基于构建的深度学习预报模型，产生不同应用条件下的水位预测结果。本发明能够在水库超短期水位预测计算中考虑动库容的影响，实现快速、高精度的水库超短期水位预测，从而为水电站发电计划制定及水库安全运行提供更好的支撑。
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公开(公告)号：CN111435469B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910024935.6
申请日：2019-01-11
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 一种梯级电站中下游电站入库流量的预测方法，包括：选取与下游电站入库流量有较强相关性的变量数据；对数据进行标准化处理；选择数据子集比例α范围，采用留一交叉验证，分别对不同α值训练局部加权线性回归模型，得到误差序列，并计算均方根误差RMSE；选取使RMSE最小的α值作为最优的子集比例值；将最优的α值运用到局部加权线性回归中，得到训练数据的拟合值序列和预测日的预测值y1；对训练数据的拟合误差建立ARIMA(p,d,q)模型；运用已训练的ARIMA模型进行预测，得到预测值y2；将y1+y2进行反标准化处理即为预测日的下游电站的入库流量估计值。本发明可提高下游电站入库流量的预测精度和日出力计划制作的准确度，减少发电计划修改次数，对保障电站安全稳定运行有一定的积极作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109596794B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910032842.8
申请日：2019-01-14
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于低流速水体水环境改善的调控装置及使用方法，方壳体四边均固定有板架，所述板架的端部设置有油缸架，所述油缸架上安装有油缸，所述油缸的活塞杆端部通过料座安装有料箱，所述料箱的底部设置有电子阀门，所述板架底部通过环板安装有浮子，所述方壳体底部安装有用于对水体进行增氧的增氧装置，所述增氧装置的底部安装有用于推动整个调控装置在水中移动的动力装置；所述方壳体通过接线座安装有遥控信号器，所述遥控信号器与用于控制整个调控装置的控制器相连。此装置能够有效的改善低流速水体的环境。
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公开(公告)号：CN106127612A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610521095.0
申请日：2016-07-05
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种水电站非弃水期下游水位变化过程预测方法，包括以下步骤：一、提取水电站多年逐小时历史运行数据，以水电站非弃水期的前期逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位数据序列和部分逐小时电站下游水位数据序列作为输入因子，以剩下逐小时电站下游水位数据序列作为输出因子；二、选用神经网络算法，对输入、输出因子进行训练，构建预测模型；三、将电站非弃水期的前期逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位、下游水位历史运行数据以及预见期内未来逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位数据序列后输入预测模型，预测出未来下游水位过程数据序列。本发明实现预测下游水位变化过程，且预见期内无预报误差累计效应。
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公开(公告)号：CN119378866A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411437970.8
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长江水利委员会水文局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种面向互用库容分析的水库群节点式打捆方法，包括整理流域内所有水库的水文资料，识别节点水库；水库群节点式打捆；建立基于水库群节点式打捆的水库调度模型，针对不同洪水过程，通过调节拦蓄量得到各水库间库容置换系数，调节拦蓄量过程；对流域水库群库容互用性进行讨论分析；该方法通过选取节点的方式对干支流水库进行打捆，并针对不同洪水过程分析打捆水库群间的库容互用系数。该方法兼顾计算精度与效率，为水库群防洪库容分配问题提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN119151045A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411158753.5
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种基于可行域搜索映射的水电站群优化调度降维方法，步骤如下：(1)对水电站不同时期的调度运行约束进行整理归类，将水电站群运行涉及的约束条件分为三个等级；(2)确定不同时期不同情况下，水电站调度的决策变量，即出库流量的可行域与已知运行条件、调度约束间的映射关系；(3)算法在优化水电站某一时段的出库流量时，可根据所处时段、入库流量和时段初库容，查询数据库中对应的决策变量可行域，仅在可行域范围内进行最优解搜索。本发明通过事先将水电站群在不同时期的约束条件集转化为决策变量的可行域，可有效缩减优化算法的搜索空间，大幅提升优化算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN117453196B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311252519.4
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Inventor： 杨旭 , 鲍正风 , 汤正阳 , 曹辉 , 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 , 李禹斯 , 赵昌明 , 张滔滔 , 高奉先 , 王二朋
Abstract: 本发明公开了一种云原生的水利模型运行方法，方案针对不同类型的水利数学模型设计了相应的模型接入适配器，适配器可快速并兼容地使数学模型进行高效运行，模型兼容层和适配器两部分支持相关研发人员对各自的水利数学模型随时修改完善算法模型代码和参数文件，可有效节省研发人员的时间，提升研发效率，也可提高数学模型计算成果的准确性；可针对客户需要和不同类型的水利数学模型设置兼容的模型适配器，以最大程度地提升水利数学模型在研发和运行过程中的效率。
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