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公开(公告)号：CN119272952A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411803469.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 长江水利委员会水文局
Abstract: 本发明提供一种计及时程分配规律的中期径流预测方法及系统，针对研究流域，收集整理主要控制断面长序列水文径流资料，包括：日、旬、月、季、年尺度的水文站流量数据和水库站入库流量数据，基于水量平衡原理，开展径流还原计算，获得流域任意节点的天然径流序列；开展来水频率分析，确定任意节点不同来水年份下，季度、月度的来水频率；计算任意节点各月径流上、中、下旬尺度的分配比例，定义该月的径流时程分配系数；基于某一断面月尺度天然流量，寻找相似特征历史年份，匹配历史径流序列的时程分配系数，获得中期天然流量预测。匹配历史径流序列时程分配，获得月径流旬尺度分配方案，为水文气象中长期预报提供重要技术支撑。
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公开(公告)号：CN111832900B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010544927.7
申请日：2020-06-15
Applicant: 华中科技大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种多年调节水库年末消落水位动态控制方法，属于水资源管理领域。以多年连续来水作为输入，求解各年最优水位运行过程，从中提取每年最优消落水位值；绘制选定水文站点来水频率与最优消落水位的散点关系图、以及全流域来水频率与最优消落水位的散点关系图；对来水频率与最优消落水位相关性最大的散点关系图进行边界拟合，将其上下边界作为消落水位的动态控制阈；根据水库当前来水量，在动态控制阈内对年末消落水位进行动态控制。本发明允许消落水位在控制阈范围内动态波动，以应对来流的年内及年际差异对调度结果稳定性的影响，可操作性强且能够提高梯级系统总发电量，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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公开(公告)号：CN116842831A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310747030.8
申请日：2023-06-21
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种耦合人工神经网络的水库群调度方法与系统，包括S1、根据水库水位上下限和历史入库流量的最大值和最小值进行水位和流量状态离散，获得包含水库入库流量、起始水位、结束水位进行状态组合的数据集，然后通过水量平衡计算不同组合下的下泄流量，通过出力计算公式计算不同组合下的出力；S2、以状态组合的数据集为输入、对应的不同组合下的下泄流量、水库出力为输出，利用ANN网络构建并训练水库下泄流量和出力预测模型；S3、将水库下泄流量和出力预测模型带入至POA算法中迭代计算，进行水库群优化调度。本发明在获得与原算法几乎接近的调度优化结果的同时，显著减少原算法“维数灾”的限制，从而提高算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN119337332A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411168824.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 福建华电福瑞能源发展有限公司池潭水力发电厂 , 华电电力科学研究院有限公司 , 河海大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G01W1/10 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种水文预报方法、系统、设备和介质，其中，该方法包括，首先根据历史实测径流数据构建时间序列，并对序列进行预处理。其次，引入孪生极限学习机以解决回归问题，同时采用改进的合作搜索算法优选模型参数，在提高全局搜索能力的同时保证局部勘探能力。最终，向训练后的模型中输入测试集样本序列，可得到径流的预测结果。本申请弥补了合作搜索算法在处理问题时全局搜索方面的不足，扩展了孪生极限学习机的应用范围，构建了高精度的水文预报模型，解决相关技术中存在水文预报精确度低的问题。
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公开(公告)号：CN118568436A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410696010.7
申请日：2024-05-31
Applicant: 河海大学 , 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种水文预报误差时空修正方法，首先根据历史实测径流数据建立径流时间序列。其次，建立极限学习机模型，采用合作搜索算法优选模型参数，利用训练集样本训练该模型并获得训练误差。利用奇异谱分解方法采用先报框架将训练集划分为合适数量的相对平稳的子序列；并逐一滚动添加测试集中的数据，进一步对每个子序列采用极限学习机模型进行预测；将所有子序列的预测值叠加得到初始预测结果。最后，对预测值进行结合时空的误差修正，得到最终的预测结果。迭代更新，得到测试集所有样本的预测结果。本发明能够基于更具有实际应用价值的先报框架分解模型，实现水文时间序列的预测，提出的时空结合的误差修正方法，有效提高模型的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118428549A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410637070.1
申请日：2024-05-22
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生极限学习机的径流区间预报方法，包括：根据历史实测径流数据建立径流时间序列。引入一个动态平移参数，利用孪生极限学习机自身的一对上下边界函数，根据改进的区间预报综合评价指标函数，建立基于莱维飞行改进的CSA优化方法的区间预报模型，得到点预报结果和初始预报区间。其次，由点预报结果算得预报误差，根据核密度估计方法得到一定置信水平下的误差校正值。最后，设定一个流量分界点，引入两个权重因子，对初始预报区间进行校正，最终得到高质量的预报区间。本发明的区间预报方法可同步获得点预报和区间预报结果，定量化描述径流序列的不确定性，提高水文预报的精度。
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公开(公告)号：CN116307533B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310153372.7
申请日：2023-02-21
Applicant: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 , 河海大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种水库群防洪调度智能化方法、系统及介质，方法包括：S1、收集水库洪水历史数据，基于历史数据构造多组不同来水条件下的典型场景；S2、通过提取和识别历史数据下的特征因子，对不同置信度下对应的历史特征值进行缩放，实现不同典型场景下的约束条件取值范围的动态选择；S3、构建洪水调度智能化模型，并对所述洪水调度智能化模型进行求解，通过改进混沌映射策略保障初始调度方案分布合理，通过反向振荡变异策略增加算法的全局搜索能力，通过自适应概率阈值策略和自适应权重优化策略增加算法在全局搜索能力和局部开发能力的平衡性。本发明在寻优精度和收敛速度方面有明显提升，能够快速给出满意防洪调度方案。
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公开(公告)号：CN116128107A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211623669.7
申请日：2022-12-16
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种水库群系统联合调度层式优化方法及系统，包括以下步骤:层级一采用两个分别基于权重均衡更新策略和自适应学习策略的平行层进行广泛搜索。层级二采用非线性学习因子更新策略进行均衡搜索。层级三采用双级联合搜索策略：上级包括提高全局寻优能力的整体范围搜索策略，以及实现自适应动态寻优的局部范围搜索策略；下级通过确定搜索区域防止陷入局部最优。本发明通过不同层次动态联合搜索，加快收敛速度，增强了全局寻优和局部搜索能力，具有编程实现简单、适用场景广泛、结果稳定等优势，可快速给出水库群调度方案，为水库群调度问题求解提供了有效技术。
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公开(公告)号：CN116108982A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310020969.4
申请日：2023-01-06
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种水库群多目标调度合作搜索方法及系统，包括以下步骤：①基于水库的基本信息建立梯级水库多目标调度模型；②对模型添加约束条件；③构建一种水库群多目标调度合作搜索方法及系统求解水库最优调度方案，通过采用团队沟通策略、内部竞争策略在整个解空间中进行广泛搜索，同时通过自我学习策略和自适应跳出局部最优策略跳出局部最优，实现全局探索和局部探索的动态平衡。本发明可有效提升水库群调度计算效率，快速给出水库群调度方案集合，具有计算参数少、收敛速度快、全局寻优能力强且不易陷入局部最优等优势，同时规避了复杂调参过程、编程实现简单、适用场景广泛，为复杂的水库群多目标工程问题求解提供更加有效的技术方法。
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公开(公告)号：CN119417182B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510007855.5
申请日：2025-01-03
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种不确定条件下水库群调度区间多目标优化方法，属于水库优化调度技术领域，首先建立一种创新的梯级水库群区间多目标调度模型；其次提出一种双种群动态协同区间优化方法用以求解所提区间多目标调度模型，进一步获得水库群最优调度方案；最后输出水库群最优调度方案集；其中所提优化方法通过混沌‑秩序映射初始化策略、动态自适应互促更新策略以及精英指导优化策略的有机结合，从而快速、高效地寻优得到一组考虑径流不确定性的可靠、精确调度方案集合，为调度决策者提供了解决梯级水库群优化多目标复杂工程问题的有效决策技术手段，提高了水资源管理的智能化水平和综合性效益，进一步增强水资源系统应对复杂环境和不确定因素的能力。
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