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公开(公告)号：CN107403036A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710538512.7
申请日：2017-07-04
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种基于SWAT模型的流域天然径流计算方法，包括以下步骤：建立流域SWAT模型；基于SUFI-2方法对天然子流域确定参数值并验证其正确性；建立各子流域参数与天然子流域参数相关关系；输入参数，通过SWAT模型计算流域天然水资源量。本发明充分利用了能反映流域天然径流情况的天然子流域的径流资料，建立典型子流域参数与下垫面变化剧烈的子流域参数的相关关系，进而将不确定性较低的参数展布到其他地区，提高整个目标流域天然径流模拟值的可靠性。同时，本发明也为天然径流的计算提供了新方法、新思路。
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公开(公告)号：CN108805434B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810545560.3
申请日：2018-05-25
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进NSGA‑Ⅲ的梯级水电站多目标优化调度方法，包括获取梯级水电站的基本信息；建立考虑水量平衡以及其他硬性约束的多目标发电优化调度数学模型；基于拉丁超立方抽样生成初始种群及初始化参考点；初始化各个算子的繁殖率，并基于各个算子的繁殖率生成后代；合并父代与子代，计算个体的适应度值并进行非支配排序，将非支配排序等级高的作为下一代进化的父代Pt+1；根据Pt+1的个体，计算各个算子的繁殖率并执行生成子代操作；合并父代种群和子代种群，进行非支配排序，选出优势个体形成新种群并计算各个算子的繁殖率，并重复迭代直到满足终止条件为止。本发明方法提高了水电站的经济效益和电网的运行稳定性。
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公开(公告)号：CN107423811B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201710537746.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 河海大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP人工神经网络和情景模拟组合的径流变化归因识别方法，包括以下步骤：筛选关键驱动因子；对关键驱动因子数据并进行规范化处理；建立关键驱动因子到径流的BP人工神经网络；设计情景，模拟对应情景下的径流；组合不同情景，计算驱动因子对径流变化的独立影响。本发明依据流域水量平衡关系细化了变化环境下径流变化的驱动因子，有效保证了驱动因子与径流的物理关系，建立起各驱动因子到径流的非线性映射关系，对不同情境下的径流组合以考虑因子间影响，从而实现对变化环境下径流变化归因定量识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107423811A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710537746.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 河海大学
IPC: G06N3/04
CPC classification number: G06N3/0409 , G06N3/0481
Abstract: 本发明公开了一种基于BP人工神经网络和情景模拟组合的径流变化归因识别方法，包括以下步骤：筛选关键驱动因子；对关键驱动因子数据并进行规范化处理；建立关键驱动因子到径流的BP人工神经网络；设计情景，模拟对应情景下的径流；组合不同情景，计算驱动因子对径流变化的独立影响。本发明依据流域水量平衡关系细化了变化环境下径流变化的驱动因子，有效保证了驱动因子与径流的物理关系，建立起各驱动因子到径流的非线性映射关系，对不同情境下的径流组合以考虑因子间影响，从而实现对变化环境下径流变化归因定量识别。
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公开(公告)号：CN108805434A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810545560.3
申请日：2018-05-25
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进NSGA‑Ⅲ的梯级水电站多目标优化调度方法，包括获取梯级水电站的基本信息；建立考虑水量平衡以及其他硬性约束的多目标发电优化调度数学模型；基于拉丁超立方抽样生成初始种群及初始化参考点；初始化各个算子的繁殖率，并基于各个算子的繁殖率生成后代；合并父代与子代，计算个体的适应度值并进行非支配排序，将非支配排序等级高的作为下一代进化的父代Pt+1；根据Pt+1的个体，计算各个算子的繁殖率并执行生成子代操作；合并父代种群和子代种群，进行非支配排序，选出优势个体形成新种群并计算各个算子的繁殖率，并重复迭代直到满足终止条件为止。本发明方法提高了水电站的经济效益和电网的运行稳定性。
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公开(公告)号：CN107463730B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201710538080.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种考虑土地利用时空演变的径流变化归因识别方法，包括如下步骤：根据径流突变点将研究时期划分天然期和变化期；根据土地利用演变特征将变化期分段；建立流域SWAT模型；率定模型参数；对流域径流变化逐段逐项滚动式归因定量计算。本发明根据土地利用的演变特征将变化期细致划分，以充分考虑土地利用演变情况，基于SWAT模型能够准确描述流域下垫面特征、有效模拟水文过程的特征，建立起流域分布式水文模型以描述水文过程，通过对流域研究时期径流变化逐段、逐项滚动式计算，获得的归因定量识别结果充分考虑了土地利用演变对径流的影响。
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公开(公告)号：CN107463730A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710538080.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种考虑土地利用时空演变的径流变化归因识别方法，包括如下步骤：根据径流突变点将研究时期划分天然期和变化期；根据土地利用演变特征将变化期分段；建立流域SWAT模型；率定模型参数；对流域径流变化逐段逐项滚动式归因定量计算。本发明根据土地利用的演变特征将变化期细致划分，以充分考虑土地利用演变情况，基于SWAT模型能够准确描述流域下垫面特征、有效模拟水文过程的特征，建立起流域分布式水文模型以描述水文过程，通过对流域研究时期径流变化逐段、逐项滚动式计算，获得的归因定量识别结果充分考虑了土地利用演变对径流的影响。
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公开(公告)号：CN107403036B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201710538512.7
申请日：2017-07-04
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于SWAT模型的流域天然径流计算方法，包括以下步骤：建立流域SWAT模型；基于SUFI‑2方法对天然子流域确定参数值并验证其正确性；建立各子流域参数与天然子流域参数相关关系；输入参数，通过SWAT模型计算流域天然水资源量。本发明充分利用了能反映流域天然径流情况的天然子流域的径流资料，建立典型子流域参数与下垫面变化剧烈的子流域参数的相关关系，进而将不确定性较低的参数展布到其他地区，提高整个目标流域天然径流模拟值的可靠性。同时，本发明也为天然径流的计算提供了新方法、新思路。
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