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公开(公告)号：CN117039848A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310825217.5
申请日：2023-07-06
申请人： 中国长江电力股份有限公司
摘要： 本发明公开一种梯级水电站群受端电量消纳空间分析方法，它包括如下步骤：S1、根据典型日负荷过程构建等效负荷；S2、确定受端电网最大消纳空间；S3、确定受端电网最小消纳空间；采用本发明思路能够得到精细化的各个受端电网、各月的理论最大消纳电量和最小消纳电量，同时结合具体送端水电站群的发电水平，可进一步推算得到其在受端电网的电量消纳范围，更有利于精细化确定送端梯级水电站的消纳调度策略。
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公开(公告)号：CN116992321A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311044282.0
申请日：2023-08-16
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 长江水利委员会水文局 , 中国长江电力股份有限公司
发明人： 冯宝飞 , 曹光荣 , 陈瑜彬 , 胡挺 , 李玉荣 , 鲍正风 , 牛文静 , 王飞龙 , 许银山 , 汤正阳 , 田逸飞 , 谭政宇 , 严方家 , 刘亚新 , 曾明 , 冯志州 , 徐雨妮 , 王乐 , 秦昊 , 邱辉 , 訾丽
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及水文智能预测技术领域，公开了一种基于滑动聚类的水文序列智能预测方法及装置，该方法包括：对历史水文序列进行特征因子识别，生成特征因子集合；为特征因子集合滑动设置水文序列计算窗口，并对水文序列计算窗口内的特征因子集合进行聚类分析，生成水文序列聚类分析结果；对水文序列聚类分析结果分别进行参数率定，并基于参数率定拟合效果选取最优水文模型参数；基于水文序列聚类结果和最优水文模型参数对目标时刻的水文序列进行预测，生成水文序列预测结果。本发明在充分利用不同水文模型预报优势的前提下，通过滑动计算窗口设置可以更好地适应水文序列的时变特性，提升了常规水文模型在流域水文预报的确度。
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公开(公告)号：CN115438972B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202211110293.X
申请日：2022-09-13
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/11 , H02J3/00 , H02J3/02
摘要： 一种考虑电力互济特性的梯级水电站联合优化调度方法，步骤为：根据梯级水电站外送系统架构，依托交流和直流外送通道物理联系进行虚拟电源分组；统合各约束条件形成梯级水电站多对象电力约束体系；依托电源分组，建立覆盖电力水力双重联系，调度对象分组的梯级水电站联合优化调度模型，模型以梯级水电站发电量最大为调度目标；耦合电力系统送出限制、梯级水电站来流情况和各电站始末水位，形成联合调度场景；针对不同联合调度场景，采用基于水位出力两层离散结构的离散微分动态规划法求解模型，获取梯级水电站最优运行方案。将传统梯级水电站联合优化运用方法由“水力”空间拓展至“水力‑电力”双重空间，优化了调度方法。
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公开(公告)号：CN116956588A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310907653.7
申请日：2023-07-21
申请人： 武汉大学 , 中国长江电力股份有限公司
摘要： 本发明公开了基于水深‑水面面积数学模型与遥感的河道水深反演方法，应用于河道水深反演技术领域，包括构建河道的第一水深‑水面面积数学模型；基于河道类型，计算河道的过水断面面积、两边三角形面积与水深以及流程的关系函数，并代入第一水深‑水面面积数学模型，得到第二水深‑水面面积数学模型；基于水位与水深的关系，将第二水深‑水面面积数学模型转化为水位‑水面面积数学模型，并结合遥感得出的水位‑水面面积关系，解算数学模型中的未知数，代入第二水深‑水面面积数学模型，得到第三水深‑水面面积数学模型，代入遥感提取的水面面积，得到河道水深。本发明在提升了水深值代表性的同时，也克服了利用波段反演高泥沙含量水体水深的困难。
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公开(公告)号：CN118963956A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411084749.9
申请日：2024-08-08
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06F9/48 , G06F9/50 , G06N5/01 , G06F18/211 , G06F18/241
摘要： 本发明公开了一种基于云计算的数据交互调度平台，涉及数据调度技术领域，包括：收集历史数据和实时数据，对数据进行预处理；基于预处理后的数据，获取数据任务，基于任务指标，计算数据的传输需求，对数据的传输需求进行预测；基于数据预测结果，计算当前设备负载量，对数据进行优先级的划分；基于优先级的划分，使数据进行交互调度。本发明通过建立数据需求预测模型，从而能实时对数据的传输需求进行预测，基于数据传输需求预测量与设备的初始化性能，计算设备的负载指标，根据所有的设备的负载指标设置数据的初始优先级，从而导致优先级的划分更加方便与准确，且数据的交互调度准确率较高，不容易产生调度错误，带来更好的使用前景。
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公开(公告)号：CN118760978A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410770895.0
申请日：2024-06-14
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及一种基于滚动分解和深度学习的径流概率预测方法。收集历史日径流数据序列；通过基于滚动分解策略的VMD对数据进行不存在未来信息的泄露的分解。将处理后的数据分为训练集和测试集；构建径流概率预测模型BiGRU‑NCQR‑KDE，设置超参数，以最小化损失函数为目标，在训练集上训练模型，得到训练好的径流概率预测模型；采集设定时间期间内的逐日径流量数据，对采集的数据进行预处理得到待预测数据集；将待预测数据集输入训练好的径流量预测模型，得到预测的径流概率密度曲线；完成基于滚动分解和深度学习的径流概率预测。本发明可以在避免信息泄露发生的同时获得精准和可靠的径流概率预测结果。
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公开(公告)号：CN118013356A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410070212.0
申请日：2024-01-17
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F40/274 , G06F40/35 , G06N3/0895 , G06N5/022
摘要： 本发明提供一种语境对比学习识别模型的构建方法及其应用，包括以下步骤：利用自定义模板将样本进行模板化，并拼接得到输入Ti；将Ti输入预训练语言模型进行编码；在对比模块中，模型优化事件对的表示，提取关系信息；预测模块则基于事件表示预测缺失词的概率分布，选择最可能的答案标签；通过训练集训练模型，实现事件因果关系的准确识别。本发明通过添加带标签语境样本的方式引入显式指导，进一步挖掘预训练语言模型中隐含的因果知识，并采用语境对比学习的方式将语境学习与对比学习有机结合，更充分地利用语境样本中的正负样本，有效的提高了事件因果关系识别的准确度。
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公开(公告)号：CN117610827A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311557201.7
申请日：2023-11-21
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20
摘要： 本发明公开一种考虑不确定来水的梯级水电年发电计划制作方法，其特征在于：它包括如下步骤：S1、长系列来水下水位运行过程运行；S2、确定来水下梯级电站年计划制作；本发明通过考虑实际机组检修安排及电网负荷需求等复杂约束限制，获得的梯级各电站水位运行过程平顺，与梯级各电站历史多年实际调度运行情况和水位过程更为接近；与此同时，由于梯级电站年度运行计划制作在长系列计算中考虑了历史实际的复杂来水情况，获取的梯级电站年度水位过程对于梯级不同来水的适应性更强，同时模型兼顾了较高的求解和计算效率。
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公开(公告)号：CN117540906A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311450077.4
申请日：2023-11-02
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G01F1/002 , G01F23/00 , G06Q50/26 , G06F16/29 , G06F16/245 , G06F17/18
摘要： 本发明公开一种基于前期径流相似的中长期径流预报方法，包括：收集长系列流量、水位观测数据和水库容积特性资料；确定预报开始时段t和前期时段数p，定义“广义年”；建立水库库容特性曲线；采用水量平衡法推求水库调蓄影响流量和断面的长系列天然流量数据；将长系列天然流量数据按“广义年”重新进行组合，获得比对流量数据集；获取当前年预报时间t前p个时段的天然流量过程，采用欧式距离度量其与比对流量数据集中的同期流量过程的相似程度；按相似程度从大到小从比对流量数据集中选出k年流量过程，并计算其算术平均值；本发明能够实现旬尺度及以上的流量预报，较多年均值预报方法具有更高精度。
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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
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 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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