一种基于出力规则提取的优化蓄能调度图方法

    公开(公告)号:CN117575226A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311539259.9

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本发明提供一种基于出力规则提取的优化蓄能调度图方法,包括以下步骤:S1、首先根据历史水文系列数据及运行资料分别绘制各库单库水位调度图,再根据单库水位调度图绘制梯级水库蓄能调度图,作为初始调度图;S2、输入多年历史径流进行优化调度计算,得到梯级水库确定性优化调度过程,采用神经网络模型方法提取确定性优化计算结果中的出力分配规则;S3、采用出力分配规则指导初始蓄能调度图的调度运行,并采用逐步优化算法优化调度图,得到基于出力规则提取的优化蓄能调度图。该方法能够解决现有技术指导蓄能调度图运行时会造成出力不足或弃水过多的技术问题。

    基于EEMD-ANN和气象因子采用多核并行算法的径流预报方法

    公开(公告)号:CN117575075A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311539260.1

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本发明公开一种基于EEMD‑ANN和气象因子采用多核并行算法的径流预报方法,包括:S1:特征筛选:根据前期流入和气象的历史数据,通过偏自相关函数进行滞后项前期流入的筛选,使用反距离权重法进行气象数据权重的削减,使用互相关函数和一致性指数进行降雨滞后项的筛选,再通过相关系数γ进行特征选择,最终利用相关系数τ进行输入因子筛选;S2:数据预处理:使用经验模态分解技术对输入因子进行分解,并进行数据归一化处理,将数据分为训练组以及测试组;S3:模型预报与评估:对输入因子进行整合,输入到预报模型中,再通过并行算法进行参数优化,输出预报结果,并进行模型评估;本发明有效提高预报精度,加快了模型参数校准的效率,节省模型训练时间。

    基于优选气候因子和精度权重系数的中长期径流预测方法

    公开(公告)号:CN115099469A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210630822.2

    申请日:2022-06-06

    Abstract: 本发明公开一种基于优选气候因子和精度权重系数的中长期径流预测方法,其特征在于:它包括以下步骤:步骤1、分析气候因子表征特性,对气候因子进行分类;步骤2、采用相关分析法,筛选出与预测断面径流相关性高的因子集;步骤3、采用回归分析、支持向量机和神经网络方法建立中长期径流预测模型;步骤4、计算不同模型模拟和检验阶段的预测精度;步骤5、采用最优加权法计算不同模型的权重,建立组合预测模型;本发明为中长期径流预测提供了一种新的方法,提高了预测的稳定性和精度,可应用于大中型流域主要控制站点及控制性水库中长期径流预测,为水资源调度、水库电站调度提供决策依据。

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