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公开(公告)号:CN118917751A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202411046320.0
申请日:2024-08-01
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本申请提供的基于水库旱限水位控制的机组经济运行方法及系统,方法包括以下步骤:分别采用逐时段滑动计算法计算获取水库的分期旱限水位;基于水库的分期旱限水位,构建以最大化计划期内水库总发电量为目标函数、满足水库‑水电站‑机组物理约束条件的机组经济运行模型;基于构建的机组经济运行模型,采用蝗虫优化算法寻求发电量最优准则下各时段工作机组的最优经济运行策略。本申请搭建基于“旱限水位控制‑机组经济运行‑智能优化”框架,构建与高效求解基于水库旱限水位控制的机组经济运行的通用模型,提出基于水库旱限水位控制的机组经济运行方法,可为流域水库旱限水位分期控制下机组经济运行方案的科学制定提供理论依据与技术支撑。
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公开(公告)号:CN117333587B
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311634336.9
申请日:2023-12-01
Applicant: 武汉大学 , 湖北省水利水电规划勘测设计院有限公司
IPC: G06T11/60 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 成的时效性要求。本发明提供一种基于视频水位计的城市淹没图像数据的生成方法及系统,包括:对城市布设视频水位计以实时监测城市淹没水深变化过程,构建可变业务网格矩阵,根据可变业务网格矩阵将监测的水位转换为满足不同空间分辨率需求的城市淹没体积;针对不同空间分辨率适配相应维度的自组织映射神经网络,对城市淹没体积进行聚类降维处理;构建基于编码‑解码框架的长短期记忆神经网络深度学习模型,对不同聚类样本采用深度学习模型分类预测城市淹没体积,将预测的淹没体积转换为淹没水深,对各个
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公开(公告)号:CN117333587A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311634336.9
申请日:2023-12-01
Applicant: 武汉大学 , 湖北省水利水电规划勘测设计院有限公司
IPC: G06T11/60 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于视频水位计的城市淹没图像数据的生成方法及系统,包括:对城市布设视频水位计以实时监测城市淹没水深变化过程,构建可变业务网格矩阵,根据可变业务网格矩阵将监测的水位转换为满足不同空间分辨率需求的城市淹没体积;针对不同空间分辨率适配相应维度的自组织映射神经网络,对城市淹没体积进行聚类降维处理;构建基于编码‑解码框架的长短期记忆神经网络深度学习模型,对不同聚类样本采用深度学习模型分类预测城市淹没体积,将预测的淹没体积转换为淹没水深,对各个网格淹没水深进行聚合生成城市淹没图像数据。本发明可实时获得城市淹没图像数据,并且计算成本,能够满足防洪减灾对城市淹没图像数据生成的时效性要求。
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