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公开(公告)号：CN119203331A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411291662.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F16/901 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 一种水库防洪调度方案库区淹没风险图谱构建方法，通过以下步骤：基础数据采集与整理；构建具有多入库点的水库库区实时水面线模拟模型；生成水库干支流入库流量和防洪调度控制参数组合工况；模拟各组合工况下库区实时水面线并统计库区淹没指标；建立水库干支流入库流量、防洪调度控制参数与库区淹没指标的多元联合概率分布函数；构建条件概率转换模型，制作库区淹没风险图谱。充分利用了水库干支流入库流量、防洪调度方案控制参数与库区淹没指标之间的相关性，有利于减少传统库区水面线预测的不确定性，降低复杂水文水动力计算的时间成本，提高了水库实时防洪调度决策的稳健性和时效性。
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公开(公告)号：CN119377726A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411274321.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种河道区间取水流量的异常数据识别方法、系统、设备及存储介质，属于水资源管理技术领域，方法包括：获取当前河道区间的区间取水流量历史数据和气象历史数据；将区间取水流量历史数据和气象历史数据输入至预先训练完成的机器学习模型，获取区间取水流量预测数据；根据区间取水流量预测数据与区间取水流量监测数据的差异度，确定发生监测数据异常的异常日期；确定在异常日期下的任一取水户以及所述任一取水户的临近取水户，并将任一取水户的取水流量监测值作为待校验的疑似异常监测值；利用临近取水户的取水流量监测值对疑似异常监测值进行协同校验，以对所述任一取水户的取水异常进行识别。本发明提高了异常数据识别的效率和精度。
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公开(公告)号：CN109858173B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910120306.3
申请日：2019-02-18
Applicant: 华中科技大学 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于风光水多能互补联合调度领域，公开了一种风光水互补发电系统联合调度的多目标正切方法，获取当地风速、太阳辐射强度、水电站来水数据；根据风、光、水互补的特性，以水库水位值作为决策编码；同时分析发电效益和生态效益，建立风光水互补发电系统中长期多目标调度模型；提出并采用一种新的多目标方法对建立的模型进行求解，得到兼顾发电、生态的风光水互补发电系统中长期优化调度最优解集；并对求解的多目标方案进行分析。本发明能够充分利用于风光水互补发电系统的中长期规划和调度方案编制，权衡风光水互补发电系统的发电目标和生态目标，最大限度地提高中长期调度的综合效益，具有一定的参考借鉴意义。
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公开(公告)号：CN109858173A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910120306.3
申请日：2019-02-18
Applicant: 华中科技大学 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
Abstract: 本发明属于风光水多能互补联合调度领域，公开了一种风光水互补发电系统联合调度的多目标正切方法，获取当地风速、太阳辐射强度、水电站来水数据；根据风、光、水互补的特性，以水库水位值作为决策编码；同时分析发电效益和生态效益，建立风光水互补发电系统中长期多目标调度模型；提出并采用一种新的多目标方法对建立的模型进行求解，得到兼顾发电、生态的风光水互补发电系统中长期优化调度最优解集；并对求解的多目标方案进行分析。本发明能够充分利用于风光水互补发电系统的中长期规划和调度方案编制，权衡风光水互补发电系统的发电目标和生态目标，最大限度地提高中长期调度的综合效益，具有一定的参考借鉴意义。
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公开(公告)号：CN118350497A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410336683.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种数字孪生背景下水文多站点多变量多预见期概率预报方法，属于水文预测领域，将数字孪生背景下水文各站点各变量各时刻下的值设计成四维的张量，采用空间时序相关性分析方法探究各站点各变量随时间的相关关系，并作为预报模型输入输出张量设计的依据；提出基于卷积最简门记忆网络深度学习预报模型，并采用变分贝叶斯推理量化预报的不确定性。本发明的预报方法可同时获取数字孪生背景下水文多站点多变量多预见期概率预报结果，预测效率更快、预报精度更高、预报结果更可靠，可为数字孪生背景下实时水库调度提供更准确、更高效、更丰富、更可靠的水文边界。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118364941A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410336665.3
申请日：2024-03-22
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种基于变分贝叶斯卷积单控记忆网络的径流预测方法，属于径流预测技术领域，本发明提出最大平移皮尔逊相关系数方法用于分析上游站点径流演进至下游站点的滞时；采用站点‑变量‑时间三维张量作为预测模型的输入与输出，提出卷积单控记忆神经网络层(ConvSCM)，并结合变分贝叶斯概率框架推导其概率模型(BConvSCM)，获取径流的可靠高精度多预见期概率预测结果。本发明预测方法相比于传统概念式水文模型提升预测精度2.86％、相比于现有深度学习模型提升预测精度0.68％，可缩短同类型深度学习模型训练时间约63％，对水库的调度与决策具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119378866A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411437970.8
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长江水利委员会水文局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种面向互用库容分析的水库群节点式打捆方法，包括整理流域内所有水库的水文资料，识别节点水库；水库群节点式打捆；建立基于水库群节点式打捆的水库调度模型，针对不同洪水过程，通过调节拦蓄量得到各水库间库容置换系数，调节拦蓄量过程；对流域水库群库容互用性进行讨论分析；该方法通过选取节点的方式对干支流水库进行打捆，并针对不同洪水过程分析打捆水库群间的库容互用系数。该方法兼顾计算精度与效率，为水库群防洪库容分配问题提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN117456773A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311554628.1
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G08G3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0499
Abstract: 一种基于多元数据分析的河道型水库船舶通航预测方法，通过划分数据周期，以最低水位为周期的起始点，在周期开始点，船舶通航上限呈上升趋势，可采用自注意力的方式对上升区间的船舶通航数据进行预测，自注意力算法拟合出的通航情况以历史相似数据的平均值作为参考，出错率更小得到的预测数据更满足实际需求；自注意力预测方式计算量小，在当前周期数据不足的情况下采用多次预测的方式来修正预测结果，使水位上升区间的预测结果实时更新。当周期之中水位开始下降时，当前周期的数据量变多，可预测性变强，采用神经网络模型进行通航预测，由于神经网络模型仅针对周期中的退水时段，大大缩短了需要预测的时间长度，可进一步凸显神经网络预测精确度高的优势。
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公开(公告)号：CN116523380A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310353166.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于时变权重系数的梯级水电站综合预报流量评价方法，包括如下步骤：从梯级水电站不同预见期预报入库流量出发，采用权重系数法，根据预见期分别赋予梯级水电站不同预见期的预报流量不同权重，采用相对误差绝对值评价法，得到梯级不同水电站综合预报流量；根据梯级水电站水库调节性能，分别计算各水电站权重系数，各电站权重乘以综合预报流量得到梯级水电站综合预报流量；选择梯级水电站预报评价段，计算相对误差绝对值平均值，进一步计算梯级电站综合预报精度，根据精度高低评价预报能力；本发明可以拓展、完善当前水电站，特别是梯级水电站预报精度的评价方法。
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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
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
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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