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公开(公告)号：CN118965700A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410943648.6
申请日：2024-07-15
IPC分类号： G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种河流水温情势变化定量归因分析方法，涉及河流水温情势变化分析技术领域，构建SWAT模型数据库，建立SWAT模型，进行子流域划分并生成水文响应单元；对SWAT模型进行改进，构建冰川径流模拟模块和流域水温模块；冰川径流模拟模块基于冰川质量平衡进行冰川径流模拟，得到各子流域径流组分；通过流域水温模块模拟河流水温变化趋势；根据各子流域径流组分与河流水温变化，对河流水温变化趋势进行定量归因分析。本发明考虑气温和不同水源贡献对河流水温的影响，定量描述不同热组分对河流水温情势的贡献，对流域水温情势变化进行定量归因分析，为气候变化背景下生态系统的管理和保护提供了科学依据。
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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：CN117933712A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410105798.X
申请日：2024-01-25
申请人： 中国水利水电科学研究院 , 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F17/11
摘要： 本发明提供的一种基于模糊云的水库调度方案风险评估方法，包括：收集目标水库的基础资料；构建常规水库优化调度模型，并获得模型计算结果；根据所述模型计算结果获取整个调度期内的运行特征的变化过程，并构建多层级水库多维风险评估指标体系；根据所述多层级水库多维风险评估指标体系划分不同风险等级区间；采用多次平行计算求得大量对应工况的水库风险指标样本数据xij，进行风险评估；采用逆向云发生器计算不同指标的云数字特征；采用层次分析法对指标层和准侧层指标进行赋权，得到多维风险评估结果。综合考虑多种不确定性对水库风险进行科学评估，助力水资源可持续开发利用，提升水库风险管理水平。
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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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公开(公告)号：CN116467773A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310223408.4
申请日：2023-03-09
申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 大连海洋大学
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/20 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了基于水位流量转换边界的大型水库动库容计算方法，它包括以下步骤：步骤1：断面资料和水文资料收集；步骤2：库区河道和节点编号；步骤3：断面选取和断面概化；步骤4：边界条件设置；步骤5：水动力模型构建；步骤6：糙率系数优化；步骤7：模型预报和调控；步骤8：动库容演算。本发明创造性地提出大型水库库区一维水动力模型的水位‑流量转换边界，在采用出库流量对水库进行调度时，能大幅降低对初始条件的高精度要求，提高大型水库库区水动力模拟和动库容演算精度，可以直接应用于指导大型水库调度运行，避免上游淹没影响库区居民生产生活，提高电站发电量，具有显著的社会经济效益，为大型水库科学、精细和实时调度提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115099469A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210630822.2
申请日：2022-06-06
申请人： 中国长江电力股份有限公司
摘要： 本发明公开一种基于优选气候因子和精度权重系数的中长期径流预测方法，其特征在于：它包括以下步骤：步骤1、分析气候因子表征特性，对气候因子进行分类；步骤2、采用相关分析法，筛选出与预测断面径流相关性高的因子集；步骤3、采用回归分析、支持向量机和神经网络方法建立中长期径流预测模型；步骤4、计算不同模型模拟和检验阶段的预测精度；步骤5、采用最优加权法计算不同模型的权重，建立组合预测模型；本发明为中长期径流预测提供了一种新的方法，提高了预测的稳定性和精度，可应用于大中型流域主要控制站点及控制性水库中长期径流预测，为水资源调度、水库电站调度提供决策依据。
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