公开(公告)号：CN114742385A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210329430.2

申请日：2022-03-30

申请人： 华中科技大学 ,  长江水利委员会长江科学院

发明人： 莫莉 ,  徐爱玲 ,  王永强 ,  王奇 ,  吴江 ,  何飞飞

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/00

摘要： 本发明公开了基于改进随机分形算法的梯级电站调度方法及系统，属于梯级水电站发电调度技术领域。本发明针对传统随机分形算法在求解梯级水电站发电调度模型时局部寻优能力不足、后期易于陷入局部最优解的缺陷，提出以下改进：(1)在迭代前期，将差分进化算法的变异操作引入到随机分形算法的第二次更新阶段，增加算法全局寻优能力，保证生成群体的多样性；(2)在迭代后期，将(1)中差分进化算法变异操作的第一个随机个体换成全局最优个体，使得种群在最优个体周围进行局部的精细搜索，提高算法搜索精度；(3)对于(1)和(2)中的变异操作采用自适应变异率，调整全局搜索与局部搜索的平衡的同时，增加算法跳出局部最优解的可能。

公开(公告)号：CN113705932A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111109166.3

申请日：2021-09-22

申请人： 华中科技大学

发明人： 周建中 ,  效文静 ,  莫莉 ,  徐占兴 ,  杨钰琪 ,  秦洲 ,  谌沁 ,  杨杰勋

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供了一种短期负荷预测方法及装置，属于电力负荷预测领域，方法包括：对筛选出的最优额定种类的负荷预测相关因子和费歇累积气象因子归一化处理，输入至训练完毕的长短期记忆神经网络，输出预测负荷值；最优额定种类的费歇累积气象因子的获取方法，包括：将每一种气象累积效应因子的数据按照时间排列后划分成若干时间窗口；计算各时间窗口对应的费歇信息量，且将费歇信息量加权至时间窗口正中间的气象累积效应因子上，得到费歇累积气象因子；在对训练集中的实际负荷数据进行不同滞后阶数下，计算各种费歇累积气象因子与实际负荷的互相关系数，筛选出互相关系数最大的额定种类的费歇累积气象因子。本发明能够提升对负荷预测的精准度。

公开(公告)号：CN110163420B

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN201910352165.8

申请日：2019-04-28

申请人： 华中科技大学 ,  长江水利委员会长江科学院

发明人： 莫莉 ,  谌沁 ,  王永强 ,  刘冠君 ,  刘永琦 ,  舒生茂 ,  邹义博 ,  彭璐 ,  向益奇

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/00

摘要： 本发明公开了一种基于分解文化进化算法的多目标生态调度方法和系统，属于水电能源优化领域，包括：以水位为自变量，以发电量最大、生态流量改变度最小和最小出力最大化为目标建立多目标函数模型；为多目标函数模型生成多组权重向量，初始化邻域索引集和归档集，随机生成包含多个个体的初始种群，对于每个个体，从其邻域索引集中随机选取父代个体进行交叉变异得到子代个体，将父代个体和子代个体进行比较并保留较优个体；当初始种群中每个个体都完成上述操作后则初始种群进化完成，当进化次数满足预设次数，得到最终的归档集，最终的归档集是最优水库调度方案。本发明对多个目标进行评估，适用性强，可得到经济可靠的水电站优化调度方案。

公开(公告)号：CN108695850B

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN201810626525.4

申请日：2018-06-20

申请人： 华中科技大学 ,  长江水利委员会长江科学院

发明人： 莫莉 ,  葛叶帅 ,  王永强 ,  高新稳 ,  舒生茂 ,  邹义博 ,  彭璐

IPC分类号： H02J3/00

摘要： 本发明公开了一种单站多电网的水电负荷分配方法、系统及其应用，其中方法包括：以多个电网剩余负荷均方差最小为目标，建立电站到多个电网的水电负荷分配的目标函数；根据电站出力上下限、电站本地存留负荷过程的总电力、电站到多个电网的联络线上有功上下限，电站本地存留负荷过程的总电量和电站本地存留负荷过程的总电量分配到各电网的电量得到目标函数的水电侧约束条件和电网侧约束条件；利用水电侧约束条件和电网侧约束条件对目标函数进行约束，然后利用和声搜索算法求解目标函数，得到电站到多个电网的水电负荷分配的最优方案。本发明提高了区域电网水电负荷优化分配的效率和效果，克服单电网输电模式的局限性。

公开(公告)号：CN112115179A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010855437.9

申请日：2020-08-24

申请人： 长江水利委员会长江科学院 ,  华中科技大学

发明人： 王永强 ,  娄思静 ,  许继军 ,  莫莉 ,  董玲燕 ,  洪晓峰 ,  袁喆 ,  冯宇

IPC分类号： G06F16/2458 ,  G06F16/29

摘要： 本发明提供一种基于M‑K趋势检验的长径流序列内部趋势分析方法，包括步骤一、获取待分析河流域长径流序列数据；步骤二、将长径流序列划分为多个短径流序列，从而获取待分析河流域年、月长径流序列的内部分段；步骤三、构建步骤二中划分的短时间序列的M‑K趋势检验统计量Sp和标准的正态系统变量Zp，对各个内部分段进行M‑K趋势检验；步骤四、对同一径流序列内的分段趋势结果进行合并和处理。本发明通过变化分段的起点和终点寻找长时间序列内部的显著变化时段，提升了长时间序列趋势变化分析结果的可靠性，在一定程度上避免了更新时间序列长度而产生的趋势分析结果的变化。

公开(公告)号：CN111915163A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010682883.4

申请日：2020-07-15

申请人： 华中科技大学

发明人： 牛文静 ,  冯仲恺 ,  莫莉 ,  刘帅

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/12

摘要： 本发明提出一种水电系统全周期高效高精优化调度方法与系统，本发明通过设置相关参数，将各个电站的库容值作为决策变量并进行编码，在搜索空间中随机生成初始种群，将初始种群作为当前种群；获取当前种群中所有个体的适应度，并更新所有个体的历史最优位置与种群的全局最优位置；选取适应度更好的前K个个体建立外部档案集合，并使用改进的教与学算法更新种群个体位置；通过迭代计算对种群中所有个体位置进行更新直至达到种群最大迭代次数；输出当前种群全局最优位置作为梯级水电站最终调度过程。本发明对常规教与学优化算法进行改进，有效避免了常规教与学优化算法求解高维问题时易陷入局部最优的缺陷，并增强了全局搜索能力。

公开(公告)号：CN111080152A

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201911337655.7

申请日：2019-12-23

申请人： 华中科技大学

发明人： 周建中 ,  曾昱 ,  杨鑫 ,  朱锦干 ,  戴领 ,  莫莉 ,  蒋志强 ,  冯仲恺 ,  骆光磊

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种梯级水库发电调度补偿电量分配方法，属于水库调度技术领域，包括：将设计代表年的径流数据分别输入水库单库优化调度模型和梯级水库联合调度模型，计算单库调度和所有水库联合调度时各水库的发电量，以及某一水库为径流且剩余水库联合调度时的总发电量，且计算补偿电量和相对贡献系数；根据各水库补偿电量贡献值计算各水库的相对贡献系数；根据补偿电量、相对贡献系数以及单库调度时各水库的发电量，更新所有水库联合调度时各水库的发电量。本发明可有效的指导梯级补偿电量的分配问题，提高了联合调度的可行性。

公开(公告)号：CN108695902B

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201810429615.4

申请日：2018-05-08

申请人： 华中科技大学

发明人： 冯仲恺 ,  牛文静 ,  夏燕 ,  覃晖 ,  莫莉 ,  蒋志强 ,  陈璐 ,  胡德超 ,  周建中

IPC分类号： H02J3/46

摘要： 本发明公开了一种梯级水库群生态‑发电动态互馈调控方法，包括如下步骤：首先，将发电量和生态保证率作为梯级水库群生态‑发电互馈调控模型的目标函数，梯级水库群生态‑发电互馈调控模型约束集包括水量平衡方程、入库流量平衡方程、出库流量平衡方程、蓄水量限制约束、发电流量限制约束、出库流量约束及电站出力限制约束；其中，生态保证率通过水流条件满足水质需水量、断流需水量、冲沙需水量、生态需水量四项生态标准的时空比例获得；采用改进的非支配排序遗传算法从梯级水库群生态‑发电互馈调控模型中获得各个水库在各个时段的最佳出库流量。本发明将发电量和生态保证率作为优化目标，在保证水库发电量最大的情况下减少对生态环境造成影响。

公开(公告)号：CN110598983A

公开(公告)日：2019-12-20

申请号：CN201910729073.7

申请日：2019-08-08

申请人： 华中科技大学 ,  长江水利委员会长江科学院

发明人： 莫莉 ,  向益奇 ,  王永强 ,  邹义博 ,  娄思静 ,  谌沁

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种自适应改进粒子群算法的梯级水库优化调度方法，属于水利水电领域，所述方法包括：获取梯级水库系统基本信息；构建以水库调度期内各时段水位作为决策变量，最大发电量作为目标函数的梯级水库优化调度模型，并确定约束条件；根据梯级水库系统基本信息和约束条件，对粒子群参数进行初始化；计算各粒子相对进步度，并根据相对进步度更新各粒子的惯性权重、认知学习因子和社会学习因子，进而更新各粒子速度和位置；计算粒子群更新完成后的最优适应值，获得梯级水库系统每个月的发电量、月末水位和出库流量。本发明利用粒子相对进步度自适应调整粒子群参数，克服了传统粒子群算法易陷入局部最优的不足，提高了梯级水库的发电效益。

公开(公告)号：CN105354630B

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201510683991.2

申请日：2015-10-20

申请人： 华中科技大学

发明人： 周建中 ,  莫莉 ,  刘懿 ,  陈璐 ,  严冬 ,  曾小凡 ,  闫宝伟 ,  覃晖 ,  孙怀卫 ,  赵娜 ,  蒋志强 ,  李远征 ,  张诚 ,  袁柳 ,  王超 ,  卢鹏 ,  乔祺 ,  吴巍 ,  汪洋 ,  欧阳文宇 ,  常楚阳 ,  高新稳

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于变阶段逐步优化的梯级电站联合优化调度方法，包括步骤一、获取各水电站的初始调度过程，采用约束搜索的方式进行水位调整；步骤二、固定第i个节点和第i+VP节点的水位，针对此VP个阶段问题采用差分进化算法进行寻优计算；步骤三、选取种群规模NP，初始个体均对梯级水电站的可调节点；步骤四、得到梯级各水电站水位过程线；步骤五、以步骤四求得的各水电站水位过程线作为初始轨迹，重复步骤二到五，直到满足变阶段收敛条件；步骤六、令VP＝VP+1；重复步骤二到五，直至满足最终收敛条件；步骤七、终止计算，获得各水电站的最优水位过程线。本发明在求解梯级电站联合优化调度问题上具有很好的全局搜索能力，有效克服了传统算法的局部收敛问题。