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公开(公告)号：CN114186640B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111529394.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 华中科技大学
Abstract: 一种区域水电整体发电能力的预测方法，该方法先获取区域水电站群的基本信息，再根据区域内水电站群的流域和空间分布，将区域内水电站群划分成若干个拓扑子分区，然后根据各分区内水电站的水文径流数据序列以及历史实际运行数据序列的长短，将其划分为具有长序列数据的大流域和数据较为稀缺的小流域，随后分别对未来时间范围内大流域水电站和小流域水电站的发电量进行差异化预测，最后将各大流域水电站和小流域水电站的发电量累加即可得到区域水电在未来时间范围内的整体发电能力。本设计实现了对区域水电整体发电能力的准确、可靠预测。
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公开(公告)号：CN114186640A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111529394.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 华中科技大学
Abstract: 一种区域水电整体发电能力的预测方法，该方法先获取区域水电站群的基本信息，再根据区域内水电站群的流域和空间分布，将区域内水电站群划分成若干个拓扑子分区，然后根据各分区内水电站的水文径流数据序列以及历史实际运行数据序列的长短，将其划分为具有长序列数据的大流域和数据较为稀缺的小流域，随后分别对未来时间范围内大流域水电站和小流域水电站的发电量进行差异化预测，最后将各大流域水电站和小流域水电站的发电量累加即可得到区域水电在未来时间范围内的整体发电能力。本设计实现了对区域水电整体发电能力的准确、可靠预测。
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公开(公告)号：CN113705932B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202111109166.3
申请日：2021-09-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 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。
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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
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN119885912A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510368508.5
申请日：2025-03-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N7/01 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于电力场景生成相关技术领域，其公开了一种多重相关联合驱动的水风光场景生成方法及系统，其中方法包括：收集水风光三种资源的历史数据，确定场景生成的顺序，提取各资源t‑1及t时段的已有变量信息；通过高斯混合模型构造已知变量x1时变量x2的条件分布，根据已有变量信息对高斯混合模型参数进行优化；对于第一资源，利用t‑1与t时段的已有变量信息对模型参数进行优化；对于第二资源和第三资源，将之前资源的t时段、该资源的t‑1时段以及该资源的t时段的已有变量信息结合对模型参数进行优化；利用优化后的高斯混合模型进行对应资源的场景生成。本发明不仅考虑单一资源的自相关关系同时考虑了资源间的互相关关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119884762A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510370087.X
申请日：2025-03-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于径流预报技术领域，其公开了一种基于改进堆叠集成策略的月径流预测方法；该方法通过采用多个元模型分别对不同折的基础模型预测结果进行集成，并根据初步集成结果赋予不同元模型权重并加权求和作为最终的集成模型，从而对传统的堆叠集成方法进行了改进。不仅解决了传统模型缺少建立不同模型在采用K折交叉验证时面对相同子训练集时的相关关系的问题，还使得集成模型能够挖掘不同模型在面对不同子训练集时的预测性能。通过实例研究证明，提出的改进后的堆叠集成策略用于月径流预测可以提高月径流预测的精度。
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公开(公告)号：CN116681312B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310940187.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于水库调度决策领域，并具体公开了一种面向生态的多目标水库优化调度决策方法及系统，其包括步骤：根据流域的历史径流资料，分析水文序列的一致性，选择径流资料长度；基于所选长度的径流资料，确定生态流量过程，包括最小生态流量和适宜生态流量；基于下泄流量与最小生态流量、适宜生态流量的关系，构建生态保证程度计算模型，进而构建目标函数和约束条件，得到多目标优化调度模型，并求解得到帕累托最优解集；从帕累托最优解集中确定最优解，即最优水库调度方案。本发明可提高生态调度的目标性与针对性，并协调好生态目标与其他经济目标之间的竞争协同关系，兼顾指标间相关性问题，有效提高水库调度决策的可靠性。
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公开(公告)号：CN112288183B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011257923.7
申请日：2020-11-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种湖泊分级分期旱限水位确定方法及系统，包括：基于湖泊生态水位分析法确定不同来水频率下每个月的湖泊生态水位；基于预测经济社会发展指标和预测用水定额计算不同来水频率下每个月的湖泊外用水需求量；基于入湖口长期流量数据或出湖口长期流量数据确定不同来水频率下每个月湖泊入湖流量；基于湖泊蒸发站点的测量数据或太阳辐射强度数据和气象数据确定不同来水频率下每个月的湖面蒸散发量；基于不同来水频率下每个月的湖泊生态水位、湖泊外用水需求量、湖泊入湖流量以及湖面蒸散发量确定不同来水频率下每个月的旱限水位；采用Fisher最优分割法进行分期，进而确定不同来水频率下每一分期的旱限水位。本发明可以分级分期确定湖泊旱限水位。
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公开(公告)号：CN118780575B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411259561.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于水库调度相关技术领域，其公开了一种基于改进鲸鱼算法的水库群优化调度方法及系统，其中方法包括：建立水库群优化调度模型；采用改进鲸鱼算法求解模型；具体包括：设置算法参数包括种群大小、个体维度以及最大迭代次数，初始化种群；引入自适应概率临界值p1和随机概率p，p1在[0，1]之间，随着迭代次数的增加逐渐减小，p是[0，1]之间的随机数，判断p≤p1是否成立，若成立根据鲸鱼算法中的包围捕食方式或随机搜索方式对种群进行更新，若不成立根据鲸鱼算法中的螺旋行进方式对种群进行更新；判断达到最大迭代次数，则输出全局最优解为最优调度方案。本发明在水库优化调度领域构建一种更为高效、鲁棒的群智能优化算法。
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公开(公告)号：CN118780575A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411259561.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于水库调度相关技术领域，其公开了一种基于改进鲸鱼算法的水库群优化调度方法及系统，其中方法包括：建立水库群优化调度模型；采用改进鲸鱼算法求解模型；具体包括：设置算法参数包括种群大小、个体维度以及最大迭代次数，初始化种群；引入自适应概率临界值p1和随机概率p，p1在[0，1]之间，随着迭代次数的增加逐渐减小，p是[0，1]之间的随机数，判断p≤p1是否成立，若成立根据鲸鱼算法中的包围捕食方式或随机搜索方式对种群进行更新，若不成立根据鲸鱼算法中的螺旋行进方式对种群进行更新；判断达到最大迭代次数，则输出全局最优解为最优调度方案。本发明在水库优化调度领域构建一种更为高效、鲁棒的群智能优化算法。
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