公开(公告)号：CN110910004A

公开(公告)日：2020-03-24

申请号：CN201911127721.8

申请日：2019-11-18

Applicant: 国电湖南巫水水电开发有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 柏海骏 ,  布斌 ,  李冰 ,  李冠军 ,  李德富 ,  柳昶明 ,  覃晖 ,  刘永琦 ,  刘冠君

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/12 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于水库调度运行领域，公开了一种多重不确定性的水库调度规则提取方法及系统，根据历史径流计算最优水库调度方案；通过概率预报模型得到水库预报来水的概率分布；以面临时段水库上游水位以及面临时段水库来水概率预报为输入变量，以水库下一时段最优决策水位为输出变量建立贝叶斯神经网络模型采用基于仿真的训练模式对贝叶斯神经网络模型进行训练，得到同时考虑来水不确定性以及模型参数不确定性的水库调度规则。本发明能够充分考虑预报来水及其不确定性信息和调度模型参数的不确定性，根据历史最优调度方案提取水库调度规则；得到的考虑径流不确定性与模型参数不确定性的水库调度规则，能够为实时调度人员提供决策支持。

公开(公告)号：CN110969290A

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201911127707.8

申请日：2019-11-18

Applicant: 国电湖南巫水水电开发有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 柳昶明 ,  李德富 ,  布斌 ,  李冠军 ,  李冰 ,  柏海骏 ,  覃晖 ,  张振东 ,  卢桂源

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明属于径流预测技术领域，公开了一种基于深度学习的径流概率预测方法及系统，采用最大信息系数分析变量间的线性和非线性相关性以筛选径流相关因子；在相关性分析的基础上搭建极限梯度提升树模型，将径流相关因子输入到训练好的XGB模型中完成径流点预测；以XGB模型得到的点预测结果输入到GPR模型中，二次预测得到径流概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的径流区间预测结果；采用贝叶斯优化算法对XGB和GPR模型中的超参数进行优化。本发明的预报方法可得到高精度的径流点预测结果、合适的径流预测区间和可靠的径流概率预测分布，对水资源的利用和水库调度具有至关重要的作用。

公开(公告)号：CN110969290B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN201911127707.8

申请日：2019-11-18

Applicant: 国电湖南巫水水电开发有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 柳昶明 ,  李德富 ,  布斌 ,  李冠军 ,  李冰 ,  柏海骏 ,  覃晖 ,  张振东 ,  卢桂源

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明属于径流预测技术领域，公开了一种基于深度学习的径流概率预测方法及系统，采用最大信息系数分析变量间的线性和非线性相关性以筛选径流相关因子；在相关性分析的基础上搭建极限梯度提升树模型，将径流相关因子输入到训练好的XGB模型中完成径流点预测；以XGB模型得到的点预测结果输入到GPR模型中，二次预测得到径流概率预测结果；选定置信度，通过高斯分布得到相应置信度下的径流区间预测结果；采用贝叶斯优化算法对XGB和GPR模型中的超参数进行优化。本发明的预报方法可得到高精度的径流点预测结果、合适的径流预测区间和可靠的径流概率预测分布，对水资源的利用和水库调度具有至关重要的作用。