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公开(公告)号：CN112001556B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010879460.1
申请日：2020-08-27
Applicant: 华中科技大学 , 武汉市武昌区水资源管理服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的水库下游水位预测方法，采用最大信息系数来筛选下游水位相关因子；在相关性分析的基础上采用遗传算法优化得到单个相关因子间的最佳特征组合；将下游水位相关因子的最佳特征组合作为输入，构建基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型(CNNLSTM)；采用Adam梯度优化算法来训练CNNLSTM模型权重变量，将训练过的CNNLSTM作为水库下游水位预测模型。本发明的预报方法精细地考虑了下游水位的相关因子，并优化了相关因子的特征组合，采用了深度学习预测模型，有效地提高了下游水位的预测精度，对水库调度中准确计算发电出力具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN112001556A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010879460.1
申请日：2020-08-27
Applicant: 华中科技大学 , 武汉市武昌区水资源管理服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的水库下游水位预测方法，采用最大信息系数来筛选下游水位相关因子；在相关性分析的基础上采用遗传算法优化得到单个相关因子间的最佳特征组合；将下游水位相关因子的最佳特征组合作为输入，构建基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度学习模型(CNNLSTM)；采用Adam梯度优化算法来训练CNNLSTM模型权重变量，将训练过的CNNLSTM作为水库下游水位预测模型。本发明的预报方法精细地考虑了下游水位的相关因子，并优化了相关因子的特征组合，采用了深度学习预测模型，有效地提高了下游水位的预测精度，对水库调度中准确计算发电出力具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN119168263A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411136987.X
申请日：2024-08-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于水库优化调度技术领域，公开了一种梯级水库坝前水位优化调度方法及程序产品，包括：S1，随机生成梯级水库的多个坝前水位作为初始解；S2，计算各个解的发电量，选择前4个最大的发电量对应的解；S3，通过预设的切换概率P选择反向学习策略或变异策略执行扰动，产生新的解，并依据贪婪机制更新；S4，随机采用差分变异策略或根据融合水波动态自适应因子和正弦余弦算子的黑猩猩位置更新公式更新各个解；S5，比较步骤S4更新前后的解；S6，判断是否达到迭代终止条件，若是，则输出最优解，得到最优坝前水位；否则跳转到步骤S2。该方法能够加快收敛速度，有效避免早熟收敛，提高原始黑猩猩优化算法的全局搜索和局部开发能力。
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公开(公告)号：CN119128567A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411232564.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 湖北清江水电开发有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06N3/006 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于WOA‑K‑means的风电出力分析方法。以K‑means算法为基础，以波动性和出力效率作为特性指标对日出力曲线进行降维处理，再通过WOA算法的全局搜索能力优化初始聚类中心，以形维波动差异和发电量差异得到适用处理曲线的综合差异距离用于K‑means算法度量不同样本相似度情况，最后通过改进的轮廓系数对聚类结果进行评价。从而解决了传统K‑means算法对初始聚类中心敏感，日出力曲线内在特征性难以通过欧式距离反映的问题。具有聚类结果准确性高、稳定性强，提高了聚类算法的效率和计算速度的优点，形成一个系统化的聚类分析流程，实现了对风电日出力数据的科学、高效聚类分析。
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公开(公告)号：CN114169590B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111388527.2
申请日：2021-11-22
Applicant: 华中科技大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多情景划分的水库入库径流预报校正方法和系统，属于水文水资源和水文预报领域。本发明针对水库入库流量预报问题，提供了一种基于多情景划分的水库入库径流预报校正方法，不仅可以考虑前期时段的预报误差信息及其对应预报情景信息，增加校正模型的有效信息输入，提高径流预报模型精度，还可以突破传统基于单维度、单属性时间序列径流预报校正方法的局限性。本发明方法的构建不受限于具体的流域和对象，可以根据实际情形(数据、外界环境等)选择不同的情景、不同的误差分布函数类型、不同的预报模型，适应性强，应用门槛低，可广泛推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432986B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310682348.2
申请日：2023-06-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于水库优化调度相关技术领域，其公开了一种基于粒子蛙跳闪电搜索算法的水库优化调度的方法，方法包括：构建水库发电调度模型，获取水库数据设置种群大小、蛙跳概率等参数，采用混沌映射对种群进行初始化，采用闪电搜索算法获取每个过渡放电体的适应度，依概率进行蛙跳，采用闪电搜索算法获取引导放电体对应的适应度，淘汰最差适应度对应的个体后更新引导放电体方向，判断更新后的引导放电体是否满足生成粒子放电体的条件，若满足则按照粒子放电体更新方向和适应度，若不满足则按照空间放电体更新方向和适应度，而后根据粒子放电体的适应度或空间放电体的适应度进行位置更新得到最优解。本申请可以显著提高水库调度优化效率。
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公开(公告)号：CN111985719A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010878240.7
申请日：2020-08-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的长短期记忆网络的电力负荷预测方法，采用最大信息系数初步筛选历史负荷这一特征，并结合考虑负荷相关因子带来的影响，采用最大相关最小冗余算法对历史负荷进行进一步刷选，将筛选后的特征集及作为模型的输入，采用改进的长短记忆网络进行电力负荷预测，得到的预测结果与实际的电网负荷进行验证，证明模型的实用性。本发明的预报方法(H-ILSTM)精确考虑了电力负荷及其影响负荷的相关因子,有效的提高了电力负荷预测的精度，对电网运行的安全性和经济性有着一定的提高。
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公开(公告)号：CN106779182B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201611074956.1
申请日：2016-11-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态规划的水库调度图优化方法，其包括如下步骤：划分整个调度期为T个时段；将调度线分离，并将所述调度线在各时段的可行水位范围内进行离散，得到水位离散点；建立所述调度线的所有水位离散点组合空间确定基于动态规划的水库调度图递归计算模型：从第T时段开始逆时序递归计算；令t＝t‑1，进入下一时段计算，当第t＝1时段计算完成后，逆时序递归计算过程结束；从第一个时段顺时序递归至最后一个时段，可确定最优离散水位组合{Ct}，即可获得最优水库调度图。本发明将水库调度图绘制模型与动态规划模型相耦合，采用逆时序递归方式推求最优水库调度图，以充分利用动态规划的全局收敛性来保证所得调度图的全局最优性。
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公开(公告)号：CN109063939B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811296424.1
申请日：2018-11-01
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会水文局
Abstract: 本发明属于风速预测技术领域，公开了一种基于邻域门长短期记忆网络的风速预测方法及系统，分别采用皮尔逊相关系数和最大信息系数来探究变量间的线性和非线性相关性以筛选风速相关因子；在相关性分析的基础上利用格兰杰因果关系检验探究风速及风速因子在统计意义上的因果关系；将因果关系的结构分为5类，并通过“分解‑虚变量‑剪枝”的方法将所有类型的因果关系统一为一种等价树因果关系结构；针对等价树因果关系结构，提出基于邻域门的长短期记忆网络模型来预测风速。本发明的预报方法(NLSTM)精确考虑了风速及风速因子之间的因果关系，有效提高了风速的预测精度，对风电的应用和电网的调度具有至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN111445061A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010153894.3
申请日：2020-03-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑来流频率差异的多年调节水库年末消落水位确定方法，属于水资源管理领域。包括：将梯级系统中多年调节水库的死水位至正常蓄水位范围进行离散；以每个离散水位值作为多年调节水库的年末消落水位约束，以总发电量最大为目标建立梯级系统联合优化调度模型；以多年来流频率作为模型输入，以多维动态规划算法对模型进行求解；将发电量最大对应的离散水位作为每个来流频率的最优消落水位；基于最小二乘原理拟合来流频率与最优消落水位散点图，得到不同来流频率下的最优消落水位。本发明能够充分发挥多年调节水库的调节性能，提高梯级系统水能源转换效率和梯级总发电量，对指导含多年调节水库的梯级水库群实际调度运行具有重要意义。
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