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公开(公告)号：CN115326208B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210906969.X
申请日：2022-07-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于被动微波多系点反演海冰厚度的方法及系统，包括卫星数据处理，提取被动微波数据包括经度、纬度、多角度多极化下的亮温观测值，提取海冰密集度数据包括经度、纬度和海冰密集度；海冰亮温值整合；海冰厚度反演，包括以海冰密集度产品格网为基础进行数据处理，将海冰亮温值根据最近邻法插值到对应格网单元内，在海冰冻结期内构建格网单元内的海冰亮温值与海冰密集度的长时间序列，得出系点对，即稳定的海水亮温值和海冰亮温值，得出衰减因子；在海冰‑海水交界区域挑选，获取不同海域的不同系点对，最后，应用全部的系点对反演海冰厚度。本发明避免了由单系点对带来的不确定性，从而提高了海冰厚度反演的可靠性。
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公开(公告)号：CN113505913B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110660802.5
申请日：2021-06-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供面向水生群落系统稳定性的水库优化调度决策方法和装置，方法包括：步骤1.确定研究情景，收集水库群系统基本资料、历史调度数据及下游站点水文数据和生物量数据，确定水库调度行为的影响因子与决策变量；步骤2.考虑多种群间相互作用，构建随机多种群动态模型；步骤3.计算水文变异度，通过噪声强度来描述水文变异对水生群落的扰动，建立“流‑生态”关系，对水文变异影响下的水生群落系统稳定性进行分析；步骤4.采用稳态时间ST和稳态时刻的变异系数CVST两个生态指标分别来辨识多种群系统的回弹性和抵抗力；步骤5.综合考虑水库供水、发电目标以及ST、CVST生态目标，对水库运行曲线进行优化，得到水库优化调度决策。
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公开(公告)号：CN114882105B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210544105.8
申请日：2022-05-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种改进的卫星地面轨迹交叉点提取方法，进行卫星测高数据预处理，包括基于卫星测高数据，提取经度、纬度、高程和轨道号，根据目标区域对数据进行裁剪，进行以及升降轨分离；轨道筛选，包括在计算交叉点位置之前先判断升轨弧段与降轨弧段是否存在交叉点，剔除不存在交叉点的弧段组合；曲线拟合求解交叉点的初始概略位置；交叉点精确位置求解以及交叉点高程插值，包括基于初始概略位置确定快速排斥与跨立检测的运行区域，对选中区域的升降轨弧段进行快速排斥与跨立检测，多个交叉点中选取最佳的交叉点位置。本发明提高了计算效率以及交叉点的位置精度，增加冰架高程变化长时间序列的空间分辨率和准确度，这对于冰架接地线监测意义重大。
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公开(公告)号：CN117196098A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311100826.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 武汉大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑电价的风光水多能互补系统的调度优化方法和介质，该方法包括：建立电力市场出清模型，并获取电力供应报价和电力需求量，以便根据电力供应报价和电力需求量通过电力市场出清模型预测得到出清价格；确定风力光伏弃电损失，并根据风力光伏弃电损失和出清价格构建风光水多能互补系统的目标函数；基于约束条件求解目标函数得到最优调度样本，并根据最优调度样本拟合调度函数，以便根据调度函数得到调度策略。本发明考虑了电价和短期风光弃电，实现了资源集约利用，并实现了调度综合效益最大化，为水库实际运行提供了参考价值。
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公开(公告)号：CN116697978A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310620337.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C5/00
Abstract: 本发明提供一种基于IGGⅢ抗差估计的极区表面高程变化估测方法及系统，进行卫星测高数据提取；卫星测高数据处理，包括提取出质量合格的数据点，进行地球物理改正，基于滑动窗口进行沿轨中值滤波；对数据进行升降轨分离并按照轨道号进行存储；基于IGGⅢ权函数进行高程变化计算，包括提取轨道内点数最多的点作为参考轨道，将其他的重复轨道上的点通过反距离加权方式内插到与参考轨道纬度一致的点上；假设对于一组重复轨道点在同一纬度条件下，高程值与距离线性相关，基于高程变化函数模型进行最小二乘，将最小二乘的标准差作为先验精度引入IGGⅢ权函数中进行解算，迭代获得高程变化散点；进行克里金插值方法，生成高程变化结果并输出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113379147B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110703749.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种远期水电合同与水电站群调度规则的同步优化方法，包括：构建出清模型模拟日平均现货电价；获取电站历史径流序列并将其与模拟的现货电价作为后续模型的输入参数；构建双层优化调度模型，以步骤2中的数据作为双层优化调度模型的输入参数优化水电合同电量并获取梯级水库群的确定性调度轨迹；以步骤3所获得的最优运行轨迹为基础，确定调度规则的形式；在确定调度规则的形式后，利用参数模拟优化方法对调度规则参数及各月合同电量进行同步优化。本发明实现了库群最优运行轨迹与月度合同电量的同步优化，本发明的模型大大降低了“穷举法”等方法的计算难度及“维数灾”。
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公开(公告)号：CN113505913A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110660802.5
申请日：2021-06-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供面向水生群落系统稳定性的水库优化调度决策方法和装置，方法包括：步骤1.确定研究情景，收集水库群系统基本资料、历史调度数据及下游站点水文数据和生物量数据，确定水库调度行为的影响因子与决策变量；步骤2.考虑多种群间相互作用，构建随机多种群动态模型；步骤3.计算水文变异度，通过噪声强度来描述水文变异对水生群落的扰动，建立“流‑生态”关系，对水文变异影响下的水生群落系统稳定性进行分析；步骤4.采用稳态时间ST和稳态时刻的变异系数CVST两个生态指标分别来辨识多种群系统的回弹性和抵抗力；步骤5.综合考虑水库供水、发电目标以及ST、CVST生态目标，对水库运行曲线进行优化，得到水库优化调度决策。
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公开(公告)号：CN113379147A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110703749.2
申请日：2021-06-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种远期水电合同与水电站群调度规则的同步优化方法，包括：构建出清模型模拟日平均现货电价；获取电站历史径流序列并将其与模拟的现货电价作为后续模型的输入参数；构建双层优化调度模型，以步骤2中的数据作为双层优化调度模型的输入参数优化水电合同电量并获取梯级水库群的确定性调度轨迹；以步骤3所获得的最优运行轨迹为基础，确定调度规则的形式；在确定调度规则的形式后，利用参数模拟优化方法对调度规则参数及各月合同电量进行同步优化。本发明实现了库群最优运行轨迹与月度合同电量的同步优化，本发明的模型大大降低了“穷举法”等方法的计算难度及“维数灾”。
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公开(公告)号：CN113204583B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110400123.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供水库群调度决策行为挖掘方法和水库调度自动控制装置，方法包括：步骤1.确定研究情景，收集水库群系统基本资料、历史调度数据及库区站点气象数据，确定水库群调度行为的影响因子与决策变量；步骤2.确定用于挖掘水库群调度决策行为的深度学习算法；步骤3.审查水库群调度数据的准确性；步骤4.构建耦合水库基本原理与深度学习模型的水库群调度决策行为挖掘模型；步骤5.基于训练集样本率定模型的超参数，基于模型损失函数反向传播更新模型的网络参数，依据模型在测试集的模拟精度确定模型最优超参数，最终建立水库群调度行为的影响因子与决策变量的映射关系，实现水库群调度决策行为的挖掘。
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公开(公告)号：CN107093010A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710222002.9
申请日：2017-04-06
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种施工导流方案判别方法，该方法包括以下步骤：步骤1. 整理所有备选的施工导流方案的数据，包括：特征值数据和判别指标的阈值数据；步骤2. 对比各方案数据，判断该方案各项指标是否满足预定要求，包括：步骤2‑1. 判断各方案特征值是否满足判别指标要求，定义特征值减去判别指标值之差值大于等于0为接受，小于0为排斥；步骤2‑2. 定义考虑权重影响后的大于等于0的差值之和为该方案的接受度，考虑权重影响后的小于0的差值之和为该方案的排斥度；步骤2‑3. 由各方案的接受度和排斥度表示方案的优先序值和接受序值，并归一化；步骤2‑4.用方案的优先序值和接受序值表示该方案的优劣判别值；步骤3. 根据所有方案的优劣判别值来判别方案的优劣性。
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