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公开(公告)号：CN117910791B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202311673707.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 国家气候中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/23 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于多维模式和参数分析的能源风险动态识别及评估方法，所述方法用于风光能源领域，具体而言，所述方法基于风能、太阳能资源数据库，根据风能和太阳能的出力阈值提取能源气候典型风险事件及其组合，从风光低出力的程度、范围、持续时间、发生频次等多个维度，采用聚类分析IAD算法分析了不同地区风光资源气候风险的时空变化特征，并可进一步评估出特定区域的风能和太阳能资源指数。本发明不仅能够客观评估和预警我国风光资源的气候风险，并对极端气候条件下风光组合事件的分布特征进行分析，为未来我国风光电场选址与地区可再生能源规划提供科学数据支撑和合理评估。
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公开(公告)号：CN117910791A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311673707.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 国家气候中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/23 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于多维模式和参数分析的能源风险动态识别及评估方法，所述方法用于风光能源领域，具体而言，所述方法基于风能、太阳能资源数据库，根据风能和太阳能的出力阈值提取能源气候典型风险事件及其组合，从风光低出力的程度、范围、持续时间、发生频次等多个维度，采用聚类分析IAD算法分析了不同地区风光资源气候风险的时空变化特征，并可进一步评估出特定区域的风能和太阳能资源指数。本发明不仅能够客观评估和预警我国风光资源的气候风险，并对极端气候条件下风光组合事件的分布特征进行分析，为未来我国风光电场选址与地区可再生能源规划提供科学数据支撑和合理评估。
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公开(公告)号：CN119442886A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411536605.2
申请日：2024-10-31
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长江水利委员会水文局
Inventor： 李玉荣 , 冯志州 , 邢雯慧 , 牛文静 , 郭乐 , 王祥 , 阮燕云 , 郭晓 , 周晓倩 , 王方方 , 周文静 , 李琳琳 , 赵博云 , 张博涵 , 杨欣钥 , 董轩 , 马艺铭
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据与多模型的区域旱涝分布预测方法及系统，收集研究区历史降雨、环流海温场数据，筛选典型旱涝年历史样本，计算典型旱涝年SPI指数，得到典型旱涝年的时间及空间特征；构建典型旱涝年概念性物理模型和回归聚类预报物理模型预报图，得到研究区气候背景异常特征值和旱涝等级预测值；基于奇异值分解法构建降水场优化预测模型；基于改进的RegCM4模型构建研究区旱涝分布预测模型，得到研究区旱涝分布。本发明与传统旱涝预测方法相比，能够为今后旱涝长期降雨预测提供技术依据，提高了长期降雨预报水平。
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公开(公告)号：CN116542021B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202310353164.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06Q50/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开一种水文‑水力学耦合的河道型水库调洪演算方法，包括：从河道型水库入库流量控制站的前期实况和未来预报流量过程、区间支流实况流量和预报降雨出发；采用水文学方法，将入库站洪水过程演算到水库回水末端，采用水文预报模型将区间支流产流演算至水库交汇处；以水文学方法计算的回水末端断面洪水过程、水文模型计算的区间支流洪水过程、水库出库流量过程作为一维非恒定流水动力学模型计算边界条件，建立了河道型水库水文‑水动力学调洪演算模型；本发明围绕河道型水库坝前水位调洪计算精度差的难题，结合水文、水力学方法调洪演算特点，建立了河道型水库水文‑水力学调洪演算模型，为准确预测河道型水库水位过程提供了一种新的方法。
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公开(公告)号：CN118366276A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410476851.7
申请日：2024-04-19
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G08B21/10 , G08B31/00 , G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及水库安全技术领域，特别涉及一种基于深度学习算法的水库边坡形变预警方法。包括：确定待预警边坡的基础数据；确定一个主预测模型和若干次预测模型；获取待预警边坡当前特征数据；将当前特征输入主/次预测模型，获取主/次预测结果；以初始融合权重加权主预测结果和若干次预测结果，作为当前滑坡预测结果；将待预警边坡的当前实际结果与当前滑坡预测结果进行比对，根据对比结果调整融合权重，作为该待预警边坡下一次预警时的融合权重。本发明采用若干备选模型可针对所有边坡，对于每一个边坡都可构建最符合的独有混合预测模型，既可提高模型的应用范围，又可根据单一边坡的独特性针对性提高预测精度。
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Patent Agency Ranking
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：CN119203331A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411291662.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F16/901 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 一种水库防洪调度方案库区淹没风险图谱构建方法，通过以下步骤：基础数据采集与整理；构建具有多入库点的水库库区实时水面线模拟模型；生成水库干支流入库流量和防洪调度控制参数组合工况；模拟各组合工况下库区实时水面线并统计库区淹没指标；建立水库干支流入库流量、防洪调度控制参数与库区淹没指标的多元联合概率分布函数；构建条件概率转换模型，制作库区淹没风险图谱。充分利用了水库干支流入库流量、防洪调度方案控制参数与库区淹没指标之间的相关性，有利于减少传统库区水面线预测的不确定性，降低复杂水文水动力计算的时间成本，提高了水库实时防洪调度决策的稳健性和时效性。
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公开(公告)号：CN117172598B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311134565.4
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 水利部中国科学院水工程生态研究所
IPC: G06Q10/0639 , G08B21/18 , G08B21/24 , G01N33/18 , G01D21/02 , G06Q50/26 , G06F17/18 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的流域水生态鱼类监测管理系统，属于水资源管理技术领域；通过将当下鱼群监测方面和水质监测方面进行整合计算获取监测影响系数，根据监测影响系数来对当下监测的整体状态进行分析和分类，既可以直观高效的获取到不同方面监测的整体情况，又可以为后续的监测方案动态调整提供可靠的数据支持；并且可以根据监测发现的异常来对监测方案进行动态调整来满足后续不同异常程度的监测需求，可以实现更合理、更有效的鱼群监测管理效果；本发明用于解决现有方案中不能将不同方面的监测结果进行整合评估来对后续的监测方案进行动态管理的技术问题。
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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：CN117039848A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310825217.5
申请日：2023-07-06
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种梯级水电站群受端电量消纳空间分析方法，它包括如下步骤：S1、根据典型日负荷过程构建等效负荷；S2、确定受端电网最大消纳空间；S3、确定受端电网最小消纳空间；采用本发明思路能够得到精细化的各个受端电网、各月的理论最大消纳电量和最小消纳电量，同时结合具体送端水电站群的发电水平，可进一步推算得到其在受端电网的电量消纳范围，更有利于精细化确定送端梯级水电站的消纳调度策略。
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