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公开(公告)号：CN117688396A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311645808.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及水文水资源技术领域，公开一种流域相似性分析方法及系统，以综合考虑流域空间特征变化以及流域数据规模的一致性问题。本发明方法包括：将流域1的特征向量U1按照升序进行排序得到US1；将流域2的特征向量U2按照升序进行排序得到US2；创建一个二维矩阵D，以US1的升序对应矩阵D行序的升序，以US2的升序对应矩阵D列序的升序；对于矩阵D中每个元素dij；1≤i≤m，1≤j≤n；除d11外，以dij＝xij+min{d(i‑1)j,di(j‑1),d(i‑1)(j‑1)}进行蔓延式更新；其中，#imgabs0#d0j＝+∞；d00＝+∞；di0＝+∞；d11＝x11；以dmn作为流域1和流域2的近似距离。
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公开(公告)号：CN116611357A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310480416.7
申请日：2023-04-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于水资源管理相关技术领域，并公开了一种基于模型重构的供水管网爆管分析方法。该方法包括：S1采集管网工程图中管网结构构建一维水动力模型，设定管网可能出现爆管的位置；S2选取其中一处可能出现爆管的位置，在该位置处增加一条管道支线形成新的管网结构，重构一维水动力模型，对当前一维水动力模型进行爆管模拟，获得满足预设条件的管道支线；S3重复步骤S2，直至获得所有可能出现爆管的位置对应的新的管网结构，获取每个新的管网结构对应的流量值序列并确定管网结构的稳定时刻，该时刻即为对管网进行检修的时刻。通过本发明，实现对不同断面的水位和流量数据的计算和分析，提高检修效率和减少爆管事件发生后的损失。
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公开(公告)号：CN110598919B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910806054.X
申请日：2019-08-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种梯级水电站群生态调控方法与系统，属于梯级水电站群优化与生态调度领域，其中方法包括：将梯级水电站群中每个电站的水位作为种群中的个体，设置最大迭代次数，随机初始化种群；在迭代过程中更新当前种群的全局最优位置；利用当前种群中每个个体的速度更新当前种群中每个个体的位置；利用莱维随机数对当前种群的全局最优位置进行缩放，将当前种群的全局最优位置和当前种群中每个个体缩放后的位置相减后与当前种群中的随机个体进行叠加，得到当前种群中每个个体变异后的位置；将达到最大迭代次数时的全局最优位置作为梯级水电站群的最优调度方案。本发明收敛速度快、能够有效避免陷入局部最优。
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公开(公告)号：CN111445061A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010153894.3
申请日：2020-03-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑来流频率差异的多年调节水库年末消落水位确定方法，属于水资源管理领域。包括：将梯级系统中多年调节水库的死水位至正常蓄水位范围进行离散；以每个离散水位值作为多年调节水库的年末消落水位约束，以总发电量最大为目标建立梯级系统联合优化调度模型；以多年来流频率作为模型输入，以多维动态规划算法对模型进行求解；将发电量最大对应的离散水位作为每个来流频率的最优消落水位；基于最小二乘原理拟合来流频率与最优消落水位散点图，得到不同来流频率下的最优消落水位。本发明能够充分发挥多年调节水库的调节性能，提高梯级系统水能源转换效率和梯级总发电量，对指导含多年调节水库的梯级水库群实际调度运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN104600756B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510046939.6
申请日：2015-01-29
Applicant: 华中科技大学
Inventor： 周建中 , 李超顺 , 许颜贺 , 朱文龙 , 郑阳 , 薛小明 , 夏鑫 , 张楚 , 付文龙 , 赵威 , 陈晓玥 , 刘懿 , 莫莉 , 严冬 , 闫宝伟 , 孙怀卫 , 赵娜 , 梁籍 , 曾小凡 , 陈璐
IPC: H02J3/46
Abstract: 本发明公开了一种中小型水力发电机组的机群等值建模方法，属于电力系统水力发电机组的机群建模与等值分析领域。本发明首先对电网进行区域划分、建立水力发电机组—负荷等值模型，包括并联PID调速器模型、引水系统弹性水击模型、基于综合特性曲线的六参数水轮机模型、三阶实用发电机模型；通过提出的并行粒子群算法辨识等值水力发电机模型参数和负荷模型参数。本发明获得的等值模型更大程度地满足水电能源系统仿真、电力系统分析和调度运行计算的精细化建模要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104636830A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510075393.7
申请日：2015-02-12
Applicant: 华中科技大学
Inventor： 周建中 , 莫莉 , 严冬 , 闫宝伟 , 张勇传 , 刘懿 , 陈璐 , 曾小凡 , 梁藉 , 孙怀卫 , 赵娜 , 李超顺 , 卢鹏 , 王超 , 袁柳 , 李纯龙 , 丁小玲 , 叶磊 , 陈芳 , 吴江 , 乔祺 , 张海荣
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06313 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种来水变化下省级电网水火电实时负荷调整方法，针对来水预报不准确或者流域上游及区间来水变化等多种情况，在充分考虑火电负荷调整带宽以及水电站当前运行工况的基础上，通过实时负荷调整策略调整水火电出力有效降低径流预报误差以及来水变化对梯级水电站未来时段调度产生的不利影响。来水增加时，在梯级水电站满足末水位约束和尽量不弃水的前提下，充分发挥梯级水电站的补偿效益以加大水电出力，减少火电煤耗；来水减少时，在梯级水电站满足下泄流量、电网负荷平衡和末水位约束的前提下，对梯级间负荷进行合理分配，充分发挥梯级水电站的蓄能效应，及时提高火电出力满足负荷平衡要求，保证电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN103559593A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310598377.7
申请日：2013-11-22
Applicant: 华中科技大学
Inventor： 周建中 , 刘懿 , 黄牧涛 , 莫莉 , 黎育红 , 郭俊 , 邹强 , 赵越 , 严冬 , 张睿 , 毕胜 , 张华杰 , 王学敏 , 王超 , 欧阳硕 , 孟长青 , 朱双 , 闫宝伟 , 赵娜 , 曾小凡 , 陈璐 , 孙怀卫 , 王鹏程 , 李纯龙 , 卢鹏 , 廖想 , 吉鹏 , 袁柳 , 丁小玲 , 牛广利 , 张德发 , 潘立武 , 徐赫 , 王华为 , 严凡 , 冯宇 , 陈芳
CPC classification number: Y02A20/16
Abstract: 本发明提供一种湖泊群多目标水质水量优化调度方法，建立湖泊群分布式水动力与污染物迁移耦合模型，模拟典型调度方案下湖泊群流场和污染物的时空分布，以此构建水质预测知识库；设计BP神经网络模型，通过知识库的训练，优化BP神经网络参数，建立湖泊污染物浓度预测BP神经网络模型；以湖泊群水质改善程度最大和经济成本最小为目标建立多目标水质水量优化调度模型，采用混合粒子群算法进行模型求解，迭代求解过程中采用湖泊污染物浓度预测BP神经网络计算调度期末湖泊污染物浓度，最终给出不同引水量和引水时间的多目标优化调度方案集供决策者优选。能够在考虑综合效益的前提下最大限度地的改善湖泊水环境，可广泛应用于湖泊群水网调度。
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公开(公告)号：CN119226414B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411208688.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/29 , G06N3/126 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种可解释的概念性降雨径流混合预测方法及系统，通过目标流域的气象数据构建GR4J水文模型，利用优化算法获取目标流域的产流中间变量以及径流数据；基于所述气象数据及对应的产流变量数据及径流数据构建初始状态因子集，并采用XGBoost‑SHAP可解释框架对所述状态因子集进行重构；将重构后的状态因子集输入到深度学习时间序列预测模型中进行训练，得到目标流域的预测径流过程，相比现有技术，本发明能大大提高流域径流预测的准确度。
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公开(公告)号：CN117592009A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311578942.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及径流预报技术领域，公开一种面向径流预报的因子降维及误差校正方法及系统，以显著提高径流预报精度。方法包括：采用皮尔逊相关系数计算数据集中的各预报因子与径流数据的相关系数，筛选出强相关因子集合；采用极限梯度学习树评估强相关因子集中每个因子的预测重要性贡献；构建径流预报模型，以纳什系数越大且均方根误差越小为原则，确定最终的输入维度及径流预报值；采用集合经验模态分解对预报残差进行分解，获取模态分量和剩余分量；采用自回归模型对各个模态分量和剩余分量分别进行预测；将预报残差的各个模态分量和剩余分量进叠加还原，并与原始预测值相加，最终得到经过误差校正后的样本预测值。
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公开(公告)号：CN117492005A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311487812.9
申请日：2023-11-07
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
IPC: G01S13/95
Abstract: 本发明公开一种基于双偏振雷达数据的降水模型处理方法及系统，以提高模型的计算效率并确保降水评估结果的可靠性。方法包括：将水平反射率因子ZH按照目标区间均分为五层，且以各栅格单元按离地面最近高度的ZH的取值进行分层；然后在候选因子集中将各层所对应栅格单元在各高度、各时段所对应的ZH和ZDR转换为非零数值累加取平均后的平均值，并以地面降水数据作为相对应栅格单元的标签；从各层转换后的候选因子集中，以互信息方法分别筛选出各层与降水相关性满足设定条件的部分因子所对应的数据序列作为Transformer预报模型的输入；在得到降水预测值后，将各层的预测降水值的分层原理进行反推，得到整体的预测值。
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