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公开(公告)号：CN117851746A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311627970.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 国电电力发展股份有限公司和禹水电开发公司 , 大连理工大学
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F30/20 , G06Q50/26 , G06F111/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种基于集合卡尔曼滤波的水文模型时变参数实时校正方法，属于洪水预报技术领域。该方法首先，确定洪水预报模型中需要进行实时校正的参数，并生成初始状态变量集合；其次，结合t时段的观测值，利用t‑1时段状态变量集合驱动洪水预报模型，预测t时段状态变量集合；再次，对t时段的状态变量集合的预测值进行校正更新；最后，将t时段状态变量集合的校正值代入t+1时段洪水预报模型，随时间滚动不断重复上述步骤，对状态变量进行实时校正，得到洪水预报过程。本发明应用于流域洪水预报，能够根据历史数据率定的确定性参数实时反映流域产汇流特征，实现水文模型时变参数的实时校正，快速准确的预测洪水过程，满足实时洪水预报的需求。
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公开(公告)号：CN113887787A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111079661.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于长短时记忆网络和NSGA‑II算法的洪水预报模型多目标优化方法，首先，确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构，将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集、测试集场次，截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等，得到训练集、测试集样本的输入降雨序列。其次，根据防洪保护对象的实际需求设计多个目标函数，构建LSTM洪水预报模型参数多目标优化框架，将LSTM洪水预报模型的前向计算嵌套至多目标优化框架内，循环更新与评价模型参数组，得到最优参数组。最后，将最优参数组输入LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型的模拟、预报效果。本发明能够满足不同场景下LSTM洪水预报模型参数多目标优化的需求，为山洪灾害预报预警工作提供了新的技术支撑。
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公开(公告)号：CN114386677A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111594179.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于新型通用输入输出结构与长短时记忆网络的洪水预报方法。首先，根据研究流域历史场次洪水数据分析汇流特性，计算研究流域平均汇流时间；其次根据流域平均汇流时间确定LSTM洪水预报模型的输出时段数，给定LSTM洪水预报模型的隐藏层层数和隐藏层神经元节点数。接着，设计新型通用LSTM洪水预报模型的输入输出结构，输入训练集、验证集样本训练模型，得到不同结构与参数的洪水预报模型。最后，比较分析不同输入长度下的LSTM洪水预报模型在训练集、验证集的表现，确定最终较优的LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型在测试集的预报效果。本发明通用性较强，建立的LSTM洪水预报模型能够取得较好的预报效果，为流域洪水灾害防御工作提供新技术支撑。
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公开(公告)号：CN114386677B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111594179.4
申请日：2021-12-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06F113/08
Abstract: 一种基于新型通用输入输出结构与长短时记忆网络的洪水预报方法。首先，根据研究流域历史场次洪水数据分析汇流特性，计算研究流域平均汇流时间；其次根据流域平均汇流时间确定LSTM洪水预报模型的输出时段数，给定LSTM洪水预报模型的隐藏层层数和隐藏层神经元节点数。接着，设计新型通用LSTM洪水预报模型的输入输出结构，输入训练集、验证集样本训练模型，得到不同结构与参数的洪水预报模型。最后，比较分析不同输入长度下的LSTM洪水预报模型在训练集、验证集的表现，确定最终较优的LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型在测试集的预报效果。本发明通用性较强，建立的LSTM洪水预报模型能够取得较好的预报效果，为流域洪水灾害防御工作提供新技术支撑。
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公开(公告)号：CN113887787B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111079661.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于长短时记忆网络和NSGA‑II算法的洪水预报模型多目标优化方法，首先，确定长短时记忆LSTM网络洪水预报模型的结构，将收集与整理的研究流域场次洪水资料划分为训练集、测试集场次，截取每次洪水的前期降雨序列使每个样本的输入降雨序列长度相等，得到训练集、测试集样本的输入降雨序列。其次，根据防洪保护对象的实际需求设计多个目标函数，构建LSTM洪水预报模型参数多目标优化框架，将LSTM洪水预报模型的前向计算嵌套至多目标优化框架内，循环更新与评价模型参数组，得到最优参数组。最后，将最优参数组输入LSTM洪水预报模型，并评估分析LSTM洪水预报模型的模拟、预报效果。本发明能够满足不同场景下LSTM洪水预报模型参数多目标优化的需求，为山洪灾害预报预警工作提供了新的技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118798488B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411270302.0
申请日：2024-09-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F17/11 , G01W1/14
Abstract: 一种考虑降雨预报信息及其不确定性的梯级水库群预蓄水量上限获取方法，属于水库调度技术领域。首先，对数值降雨预报信息进行分析确定可利用的降雨预报信息及预见期；然后，确定不同降雨预报等级下可能发生降雨量及其对应概率集合；其次，计算梯级水库群中各水库的理论预蓄水量；再次，推求不同预报降雨等级下可能形成的洪水过程；最后，利用基于降雨预报信息的风险计算方法循环计算不同预蓄水量组合对应的水库群防洪风险，以防洪风险不超原设计的最大预蓄水量作为水库群预蓄水量上限。本发明解决了传统汛限水位动态控制域上限计算多集中于单一水库且未采用更长预见期预报信息的问题，能够满足水库洪水资源利用的需求。
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公开(公告)号：CN117648878A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311444158.3
申请日：2023-11-02
Applicant: 大连理工大学 , 松辽水利委员会水文局(信息中心)
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于1D‑CNN算法的洪水快速演进及淹没模拟方法，首先，构建研究区域的二维水动力学模型，并率定、验证模型糙率参数；其次，运行二维水动力学模型模拟不同历史工况下洪水演进及淹没模拟过程，提取模型输出的淹没水深模拟结果；然后，确定1D‑CNN模型的输入输出结构并生成训练、验证及测试样本集，建立基于1D‑CNN算法的洪水快速演进及淹没模拟模型，训练、优化模型内部权重参数；最后，测试1D‑CNN模型应用效果，以二维水动力学模型的模拟结果为基准，对比分析建立训练的1D‑CNN模型的洪水淹没模拟、预测效果，评估1D‑CNN模型的准确性和时效性。本发明能够有效解决传统二维水动力学模型计算耗时长、消耗大、稳定性差的问题，快速准确地模拟出洪水演进和淹没情况，满足洪水实时预报的应用需求，为洪水预警预演工作提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN119721829A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411787656.2
申请日：2024-12-06
Applicant: 国电电力发展股份有限公司和禹水电开发公司 , 大连理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于精细化模拟调度的水电站经济运行后评价考核方法，属于水电站经济运行考核领域。首先，以考核期内的电站实测入库流量、初始水位作为输入，计算实际发电量较设计发电量的提升率；其次，构建发电优化调度模型，计算理论最大发电量；计算实际调度发电量占理论上最优调度发电的比例，得到最优发电完成率；再次，基于专家经验确定调度难易程度，建建立难度系数评价模型，计算难度系数；最后，采用水能利用提高率与基于难度系数的最优发电完成率为评价指标，实现对水电站经济效益的全面评价。本发明提出双维指标体系，能够全面、深入反映水电站的运行水平，为水电站的高效管理提供了有力的决策支持。
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公开(公告)号：CN118798488A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411270302.0
申请日：2024-09-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F17/11 , G01W1/14
Abstract: 一种考虑降雨预报信息及其不确定性的梯级水库群预蓄水量上限获取方法，属于水库调度技术领域。首先，对数值降雨预报信息进行分析确定可利用的降雨预报信息及预见期；然后，确定不同降雨预报等级下可能发生降雨量及其对应概率集合；其次，计算梯级水库群中各水库的理论预蓄水量；再次，推求不同预报降雨等级下可能形成的洪水过程；最后，利用基于降雨预报信息的风险计算方法循环计算不同预蓄水量组合对应的水库群防洪风险，以防洪风险不超原设计的最大预蓄水量作为水库群预蓄水量上限。本发明解决了传统汛限水位动态控制域上限计算多集中于单一水库且未采用更长预见期预报信息的问题，能够满足水库洪水资源利用的需求。
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公开(公告)号：CN113128067B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110489630.X
申请日：2021-05-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 一种基于分布式时变地貌单位线的山丘区小流域洪水预报方法，步骤：1)对流域数字高程模型(DEM)进行填洼处理；2)提取考虑降雨强度和下垫面分布特征的分布式时变地貌单位线；3)将分布式时变地貌单位线与新安江模型相结合建立洪水预报模型，选取典型山丘区小流域进行应用，检验分布式时变地貌单位线的实用性。该方法考虑流域异质性对山丘区小流域暴雨洪水产汇流非线性的影响，提出考虑降雨强度和下垫面分布特征的流速公式推求空间分布流速场，提取出不同降雨强度的分布式地貌单位线，改进用于洪水预报模型。本发明成功应用于山丘区小流域场次洪水模拟预报，有效提高场次洪水预报精度，为山丘区小流域山洪灾害预警预报提供新的支撑。
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