-
公开(公告)号：CN118364118A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410493301.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
Inventor： 李文晖 , 鲍正风 , 曹辉 , 梁志明 , 舒卫民 , 刘新波 , 马一鸣 , 任玉峰 , 张玉柱 , 杨旭 , 朱韶楠 , 李文达 , 李雨晨 , 王汉东 , 唐海华 , 黄瓅瑶 , 李琪 , 喻杉
IPC: G06F16/36 , G06F16/29 , G06N5/022 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种流域控制性水利工程联合调度水利对象关联关系及知识图谱构建方法，首先根据流域水工程多目标联合调度的实际需求，构建流域水工程多目标联合调度空间数据库；其次基于GIS空间分析方法，从空间数据中自动提取水利对象空间关联关系，形成水利对象空间关联关系数据信息；再次以河流水系空间拓扑关系为基础，构建线性参考系统，采用动态分段技术，建立水利对象以及包括空间属性、联合调度的边界约束、模型服务等属性数据与河流水系网络之间的映射关系，实现对联合调度多目标、多场景动态灵活变化的支撑；最后构建流域水工程联合调度水利对象关联关系知识图谱，为联合调度业务计算流程搭建、信息查询与可视化展示提供支撑。
-
公开(公告)号：CN117574147A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311530752.4
申请日：2023-11-16
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于水文模型参数动态校准的径流预报方法，包括如下步骤：S1、获取和处理气象水文数据；S2、利用相似性搜索算法挑选用于水文模型参数校准的校准数据和验证数据；S3、利用优化算法进行水文模型参数校准；S4、采用校准后的水文模型进行径流预报。该方法不仅能快速查找相似降雨径流过程，还能动态校准水文模型参数，提高径流预测精度。
-
公开(公告)号：CN117493168A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311275339.8
申请日：2023-09-28
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Inventor： 杨旭 , 鲍正风 , 曹辉 , 汤正阳 , 姚华明 , 彭静萍 , 张玉柱 , 徐杨 , 张海荣 , 任玉峰 , 刘亚新 , 朱韶楠 , 史晓薇 , 沈柯言 , 向阳 , 孟庆社 , 洪心 , 李天成
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种可离线测试的水利模型调用方法，该方法基于水利数学模型，运用相关的模型测试工具，可根据用户具体需求制定专用的模型参数配套文件，用数学模型代码尽可能地对各种模型的配套参数进行多样化测试，提升对水利数学模型测试的针对性和效率。
-
公开(公告)号：CN115713165B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202211501138.0
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种考虑动库容影响的水库超短期水位预测方法、系统及存储介质，包括以下步骤：步骤1，分析动库容入库流量、库区水面线对坝前水位影响的滞后性，收集相应时间尺度的水库运行数据，根据设定参数和收集的水库运行数据构建数据集；步骤2，基于构建的数据集，建立以前期水位、前期库区水面线特征、预报流量、出力计划、弃水计划等变量为输入的坝前水位深度学习预报模型；步骤3，基于构建的深度学习预报模型，产生不同应用条件下的水位预测结果。本发明能够在水库超短期水位预测计算中考虑动库容的影响，实现快速、高精度的水库超短期水位预测，从而为水电站发电计划制定及水库安全运行提供更好的支撑。
-
公开(公告)号：CN111435469A
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201910024935.6
申请日：2019-01-11
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 一种梯级电站中下游电站入库流量的预测方法，包括：选取与下游电站入库流量有较强相关性的变量数据；对数据进行标准化处理；选择数据子集比例α范围，采用留一交叉验证，分别对不同α值训练局部加权线性回归模型，得到误差序列，并计算均方根误差RMSE；选取使RMSE最小的α值作为最优的子集比例值；将最优的α值运用到局部加权线性回归中，得到训练数据的拟合值序列和预测日的预测值y1；对训练数据的拟合误差建立ARIMA(p,d,q)模型；运用已训练的ARIMA模型进行预测，得到预测值y2；将y1+y2进行反标准化处理即为预测日的下游电站的入库流量估计值。本发明可提高下游电站入库流量的预测精度和日出力计划制作的准确度，减少发电计划修改次数，对保障电站安全稳定运行有一定的积极作用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117453196B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311252519.4
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Inventor： 杨旭 , 鲍正风 , 汤正阳 , 曹辉 , 姚华明 , 彭静萍 , 张玉柱 , 徐杨 , 张海荣 , 任玉峰 , 刘亚新 , 朱韶楠 , 史晓薇 , 沈柯言 , 李禹斯 , 赵昌明 , 张滔滔 , 高奉先 , 王二朋
Abstract: 本发明公开了一种云原生的水利模型运行方法，方案针对不同类型的水利数学模型设计了相应的模型接入适配器，适配器可快速并兼容地使数学模型进行高效运行，模型兼容层和适配器两部分支持相关研发人员对各自的水利数学模型随时修改完善算法模型代码和参数文件，可有效节省研发人员的时间，提升研发效率，也可提高数学模型计算成果的准确性；可针对客户需要和不同类型的水利数学模型设置兼容的模型适配器，以最大程度地提升水利数学模型在研发和运行过程中的效率。
-
公开(公告)号：CN117453196A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311252519.4
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Inventor： 杨旭 , 鲍正风 , 汤正阳 , 曹辉 , 姚华明 , 彭静萍 , 张玉柱 , 徐杨 , 张海荣 , 任玉峰 , 刘亚新 , 朱韶楠 , 史晓薇 , 沈柯言 , 李禹斯 , 赵昌明 , 张滔滔 , 高奉先 , 王二朋
Abstract: 本发明公开了一种云原生的水利模型运行方法，方案针对不同类型的水利数学模型设计了相应的模型接入适配器，适配器可快速并兼容地使数学模型进行高效运行，模型兼容层和适配器两部分支持相关研发人员对各自的水利数学模型随时修改完善算法模型代码和参数文件，可有效节省研发人员的时间，提升研发效率，也可提高数学模型计算成果的准确性；可针对客户需要和不同类型的水利数学模型设置兼容的模型适配器，以最大程度地提升水利数学模型在研发和运行过程中的效率。
-
公开(公告)号：CN117408480A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311431970.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种考虑检修和生态调度的梯级水电站中长期优化调度模型，包括：设置常用调度约束、检修约束、生态调度约束，以梯级发电量最大为目标，并将其转化为可识别的数学表达式，建立梯级水电站优化调度模型；对模型进行求解，生成初始的梯级电站调度过程，计算梯级电站调度过程的时段平均水位，以平均水位过程的上、下K米作为廊道，并与正常蓄水位、死水位取交集作为新廊道，在廊道范围内，将耗水率和预想出力分别近似为出库流量、库水位、下游电站水位的不高于二次的多项式函数，建立混合整数二次规划模型，求解得到新的梯级电站调度过程，重复迭代计算直至满足终止条件，得到最终的梯级水电站调度方案以及检修和生态调度的优化开展时机。
-
公开(公告)号：CN119828263A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510150919.7
申请日：2025-02-11
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于综合投票的干湿期判别方法，涉及地面气象监测技术领域，包括通过研究区域内的微波基站获取各条微波链路数据：通过特征选择方法选取聚类特征；基于K‑Means方法进行干湿期判别；基于FCM方法进行干湿期判别；基于滑动标准差方法进行干湿期判别；采取投票的方式综合三种干湿期判别方法所得到的结果。本发明通过综合投票的方法对K‑Means、FCM和滑动标准差方法的干湿期判别结果进行结合，相较于采用单一的滑动标准差方法进行干湿期判别，可以显著提升微波链路捕捉降雨过程的灵敏度，实现干湿期的准确判别，从而可以为基于微波衰减特征的干湿期判别提供解决思路和方法，促进了无线微波链路降雨监测的研究。
-
公开(公告)号：CN116128121B
公开(公告)日：2024-01-02
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.085 seconds)
