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公开(公告)号：CN109636226A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811573140.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 华中科技大学 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
CPC classification number: G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种兼顾发电、航运的水库多目标分级防洪调度方法，该方法主要包括：设计分级防洪调度规则(HFOR)的形式；根据分级防洪调度规则对决策变量进行编码；建立考虑防洪、发电以及航运的水库多目标数学模型；最后采用基于分解的多目标进化算法MOEA/D对多目标数学模型进行求解，得到兼顾发电、航运的水库分级防洪调度规则的最优解集。本发明能够充分利用中小型洪水，权衡水库调度的防洪目标、发电目标和航运目标，在满足水库防洪安全的前提下最大限度地提高水库调度的综合效益，可广泛应用于水库实际调度。
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公开(公告)号：CN109344999A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811045131.6
申请日：2018-09-07
Applicant: 华中科技大学 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明公开一种径流概率预报方法，其中，该方法主要包括：采用基于K-medoids的聚类方法对训练集进行聚类，得到隐含马尔科夫模型HMM的初始化参数；利用Baum–Welch算法对HMM进行学习，得到HMM的状态转移概率矩阵以及观测模型的概率分布；根据贝叶斯信息准则BIC进行模型选择，选择适宜该训练集的HMM状态个数；最终根据给出的预报因子，结合高斯混合回归GMR推理得到条件概率分布函数作为径流概率预报。本发明的概率预报方法引入了径流隐含状态的概念，可利用水文、地形、气象等诸多因素训练得到隐含状态转移概率矩阵，得到有效可靠的未来径流概率预报分布，为水库优化调度决策提供科学依据。
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公开(公告)号：CN110059867B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910238384.3
申请日：2019-03-27
Applicant: 华中科技大学 , 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开一种共享权重长短期记忆网络(SWLSTM)结合高斯过程回归(GPR)的风速预测方法，该方法主要包括：采用共享权重来简化标准长短期记忆网络(LSTM)的结构；利用结合了mini‑batch机制的Adam优化算法来训练SWLSTM，得到具有高准确率的风速点预测结果；将SWLSTM得到的点预测结果作为GPR的输入，二次预测得到风速概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的风速区间预测结果。本发明的预测方法通过共享权重缩减了LSTM的训练时间，结合GPR使得SWLSTM有能力进行概率预测和区间预测。SWLSTM‑GPR可得到高精度的风速点预测结果，合适的风速区间预测结果和可靠的风速概率预测分布，对风电的规划和应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110059867A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910238384.3
申请日：2019-03-27
Applicant: 华中科技大学 , 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开一种共享权重长短期记忆网络(SWLSTM)结合高斯过程回归(GPR)的风速预测方法，该方法主要包括：采用共享权重来简化标准长短期记忆网络(LSTM)的结构；利用结合了mini-batch机制的Adam优化算法来训练SWLSTM，得到具有高准确率的风速点预测结果；将SWLSTM得到的点预测结果作为GPR的输入，二次预测得到风速概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的风速区间预测结果。本发明的预测方法通过共享权重缩减了LSTM的训练时间，结合GPR使得SWLSTM有能力进行概率预测和区间预测。SWLSTM-GPR可得到高精度的风速点预测结果，合适的风速区间预测结果和可靠的风速概率预测分布，对风电的规划和应用具有重要意义。
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