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公开(公告)号：CN119091088A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411014086.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 武汉纵河科技有限公司
Abstract: 本发明属于数学和计算机图像处理领域，具体提供一种三维点云数据多项式拟合方法、系统、装置及存储介质，其中多项式拟合方法先确定待拟合的三维点云数据范围，再使用最小二乘法求得每个拟合网格的多项式；衔接网格多项式包括x轴方向衔接网格多项式、y轴方向衔接网格多项式和周向衔接网格多项式，实现对每一个拟合网格x轴方向、y轴方向和周向的衔接。由于本发明同时考虑了最小二乘法多项式求解精度和分块拟合精度，并且解决了分块拟合的连续性问题，因此本发明能够根据三维点云数据建立高精度的三维曲面多项式，指导相关生产研究。
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公开(公告)号：CN119441844A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411515725.4
申请日：2024-10-29
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长江水利委员会水文局
IPC: G06F18/2132 , G06F18/2431 , G06F18/15
Abstract: 本发明提供一种基于分级熵权法的长江中游后汛期判别方法，耦合了归一化处理、熵值计算、偏离度分析和熵权值确定流程，构建了综合指标计算式，利用模糊分析法对综合指标过程线进行汛期分期计算，从而确定后汛期的起始时间，并据此得到水雨情指标的判别阈值标准，该方法计算过程简洁、客观，易于实现，适用于长江中游流域及其他类似大型流域的洪水管理和水资源调度。通过案例分析，本发明方法能够有效判别长江中游后汛期的起始时间，为水库调度和防洪决策提供准确的时间节点，从而提高水资源利用效率和防洪安全性。本发明不仅提升了后汛期识别的科学性，还具有较好的普适性和推广价值。
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公开(公告)号：CN119005390A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410975082.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/092 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的水文径流预测模型自适应选择方法，包括如下步骤：S1、数据准备：收集并整理某水文站的历史径流相关数据，并按时间顺序排列好；在数据分析之前，对数据进行清洗和预处理；S2、特征工程：将原始数据转换为适合机器学习模型使用的特征；S3、样本集构建和数据集划分：根据输入输出大小构建样本集，并将样本集按一定比例划分为训练集和检验集；S4、预测模型训练：使用训练集分别对数据驱动的多个单一预测模型进行训练；S5、强化学习模型训练：利用训练集和DQN算法对上述已经训练好的模型进行自适应选择，并且训练DQN模型；S6、评价指标和性能评估：本发明能在不同工况条件下自适应地选择最优预测模型。
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公开(公告)号：CN118839125A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410811057.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 三峡大学
IPC: G06F18/20 , G01W1/10 , G01W1/18 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种数值预报产品预报误差校正方法，包括获取数值预报产品预报数据和真实气象数据并计算出预报误差；基于MIC对预报数据和预报误差进行相关性分析，筛选关联因子；采用CEEMDAN将提取的关联因子和误差分解为多个子序列；对传统北方苍鹰优化算法NGO进行改进，得到改进的北方苍鹰算法INGO；对传统LSTM网络改进，得到共享权重门控记忆网络SWGMN；采用SWGMN对每个误差子序列进行预测，将每个误差子序列的预测结果累加得到最终的误差预测结果；将预报数据减去误差预测结果得到预报误差校正结果。本发明将改进的北方苍鹰算法INGO与SWGMN相结合，利用INGO来优化SWGMN的超参数，使得SWGMN的预测性能达到最优状态，进一步提高了总体模型的校正精度。
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公开(公告)号：CN118735261A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410858790.0
申请日：2024-06-28
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本申请提供了复合洪水灾害风险评估方法及系统，方法包括以下步骤：收集研究区灾情相关数据；计算获取复合洪水流域的汇流时间，构建两种复合洪水序列，并计算两者的重合年份占比；基于赤池信息准则，优选Copula函数；根据优选的Copula函数，计算获取两种复合洪水序列的联合分布概率，并从两种复合洪水序列中进行采样，构建复合洪水采样序列；输入复合洪水采样序列至构建的洪灾损失评估模型中，获取洪灾损失值；根据复合洪水采样序列的联合分布概率以及计算得到的相应洪灾损失值，基于期望年损失计算研究区的复合洪水灾害风险。本申请实现准确地评估复合洪水灾害风险，为流域防洪减灾以及科学实施洪水预警提供重要科学依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118627275A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410672131.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 一种多站月尺度径流过程随机生成方法，步骤为：确定需要模拟的n个河流断面，获取各断面m年的月尺度流量数据，构建样本数据集；基于样本数据集，构建n个河流断面的月尺度流量过程的#imgabs0#维联合分布函数，该联合分布的密度函数为高斯混合模型；通过对联合分布函数进行随机抽样，随机生成n个河流断面的月尺度流量过程，抽样几次，就随机生成几年的月尺度流量过程。本发明能够实现多站月尺度径流过程的随机模拟，与基于季节性回归模型的多站径流随机模拟主站法比较，能够更准确全面地保持多站实测月径流过程的统计特性、自相关特性和互相关特性。
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公开(公告)号：CN116523130A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310481237.5
申请日：2023-04-28
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06T11/40 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开一种基于降雨空间分布的图像相似水情挖掘及预报方法，包括：S1、收集流域的降雨径流数据并划分场次；S2、插值测站观测数据，制作降雨空间分布样本图集；S3、对样本图集进行预处理，划分训练集和测试集；S4、改进残差网络模型，将全连接层改进为全局平均池化层，并将预训练的权重和参数移植到改进的残差网络模型，构建输入输出层，计算降雨空间分布图的特征向量，计算特征向量的欧氏距离并作为相似度，构建完整的栅格降雨相似判别模型；S5、使用S4中构建的模型查找历史相似降雨过程，将对应的径流过程根据相似度加权作为预报的径流过程；本发明可对未来水情变化进行预测，为洪水灾害的预测提供更为重要的预报信息。
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公开(公告)号：CN116128121A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211735989.1
申请日：2022-12-31
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F17/18 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择和贝叶斯岭回归的水电站非弃水期日均出力预测方法，通过构造新特征变量集，并对新特征变量集采用递归特征消除方法和交叉验证法进行特征选择，寻找最佳特征变量集；通过建立基于贝叶斯岭回归的水电站非弃水期日均出力预测模型，采用自动机器学习方法实现特征处理和模型优化流程；通过建立的预测模型进行待预测日的日均出力预测；本发明实现了非弃水情况下水电站日均出力的快速准确预测，可降低超容许阈值误差发生的概率，尤其对汛期弃水与非弃水交替以及调峰等复杂情况下的日均出力预测效果更为显著。
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公开(公告)号：CN119248899A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411392476.4
申请日：2024-10-08
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种洪水过程线的简化方法及系统，属于洪水数据分析技术领域。本发明通过在洪水过程线上选取包括首尾数据点以及像洪峰数据点这样具有明显特征的数据点作为控制点，利用控制点将洪水过程线分为多个数据段，再针对每个数据段中的数据点进行保留性判断，将包含控制点在内的最终被保留下来的数据点按照时间次序进行连线。上述方法可以更好地保留洪水过程线中的具有明显特征的数据点(例如洪峰数据点)，有效反映相关信息(例如洪峰信息)，且能够有效减少原洪水过程线的数据量，有利于简化洪水过程线的数据管理工作。
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公开(公告)号：CN117874591A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311682633.0
申请日：2023-12-08
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 三峡大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G01W1/14
Abstract: 本发明提供了一种结合协变量偏移检测的洪水预测方法，该方法首先搜集预报区间内降雨观测站的降雨数据与径流数据来构建数据集；之后将数据进行压缩，再检测数据分布的一致性，根据检测结果动态调整数据集的划分；将划分后得到的训练数据送入引入注意力机制的预报模型，对径流序列进行预测。本发明实现了对数据集分布一致性和训练样本多样性的保证，同时令模型具有更好的关键信息捕捉能力，提高了预测质量。
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