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公开(公告)号：CN112241607A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202010894191.6
申请日：2020-08-31
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于仿真并考虑气候变化的水资源规划方法，用于支持复杂和不确定性条件下不同水部门间的区域水资源管理；所述方法耦合了多种预测模型来对研究区域内的地表水资源量以及区域内部各大用水部门的需水量进行了合理的预测，此耦合预测模型相对于单一预测模型能够在一定程度上使预测精度得到提高，同时，构造不同的气候变化情景来驱动耦合预测模型，有效解决未来气候变化对水资源配置的影响的局限性。在此基础上，建立了考虑多重不确定性的双层多目标规划模型，通过混合算法对构建的优化模型进行有效求解，最终得到考虑气候变化和情景分析下供选择的合理水资源优化配置方案。
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公开(公告)号：CN111210128A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911381469.3
申请日：2019-12-27
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能及随机自适应阈值的湿地预警方法，应用循环迭代的原理，建立一个随机自适应参数学习模块，使预警系统拥有自适应调节功能。考虑湿地水系统所面临的众多不确定性，将不确定性量化理论(随机)应用于随机自适应阈值的构建，并使用正常阈值参数概率密度函数(PDF)及正常阈值参数累积分布密度函数(CDF)等概念将随机不确定性进行定量化，使用遗人工智能算法以保证实时预警的反应效率。利用预测数据与观测数据的残差分析作为监控湿地生态状态的指标数据，使得预警系统更加灵敏；贝叶斯的引入降低了误警率，引入迭代预警率。从而全面提高了湿地健康预警的准确度。
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公开(公告)号：CN112241607B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010894191.6
申请日：2020-08-31
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/126 , G06N7/02 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种基于仿真并考虑气候变化的水资源规划方法，用于支持复杂和不确定性条件下不同水部门间的区域水资源管理；所述方法耦合了多种预测模型来对研究区域内的地表水资源量以及区域内部各大用水部门的需水量进行了合理的预测，此耦合预测模型相对于单一预测模型能够在一定程度上使预测精度得到提高，同时，构造不同的气候变化情景来驱动耦合预测模型，有效解决未来气候变化对水资源配置的影响的局限性。在此基础上，建立了考虑多重不确定性的双层多目标规划模型，通过混合算法对构建的优化模型进行有效求解，最终得到考虑气候变化和情景分析下供选择的合理水资源优化配置方案。
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公开(公告)号：CN111210128B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911381469.3
申请日：2019-12-27
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能及随机自适应阈值的湿地预警方法，应用循环迭代的原理，建立一个随机自适应参数学习模块，使预警系统拥有自适应调节功能。考虑湿地水系统所面临的众多不确定性，将不确定性量化理论(随机)应用于随机自适应阈值的构建，并使用正常阈值参数概率密度函数(PDF)及正常阈值参数累积分布密度函数(CDF)等概念将随机不确定性进行定量化，使用遗人工智能算法以保证实时预警的反应效率。利用预测数据与观测数据的残差分析作为监控湿地生态状态的指标数据，使得预警系统更加灵敏；贝叶斯的引入降低了误警率，引入迭代预警率。从而全面提高了湿地健康预警的准确度。
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公开(公告)号：CN112182952A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010906887.6
申请日：2020-08-31
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 本发明针对现有技术在电力系统优化调度中存在的不足，提出了一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，包括：结合未来气候变化情景，对区域内的序列风速和风电场的出力进行预测；建立含风电并网的电力系统弹性定量评估方法；建立极端期气候条件下的基于机会约束的提升电力系统弹性的多目标优化模型；对所述多目标优化模型进行求解，主动进行电网拓扑变换。本发明先对含风电并网的电力系统弹性进行评估，再做提高电力系统弹性的基于机会约束和输电线路开合约束的多目标优化调度，主动地结合输电线路开合操作的电网拓扑变换，可为极端天气下电力运营商的制定运营方案提供理论建议和指导。
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公开(公告)号：CN112182952B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202010906887.6
申请日：2020-08-31
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 本发明针对现有技术在电力系统优化调度中存在的不足，提出了一种提升电力系统弹性的多目标优化调度方法，包括：结合未来气候变化情景，对区域内的序列风速和风电场的出力进行预测；建立含风电并网的电力系统弹性定量评估方法；建立极端期气候条件下的基于机会约束的提升电力系统弹性的多目标优化模型；对所述多目标优化模型进行求解，主动进行电网拓扑变换。本发明先对含风电并网的电力系统弹性进行评估，再做提高电力系统弹性的基于机会约束和输电线路开合约束的多目标优化调度，主动地结合输电线路开合操作的电网拓扑变换，可为极端天气下电力运营商的制定运营方案提供理论建议和指导。
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公开(公告)号：CN111737853A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010434664.4
申请日：2020-05-21
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/18 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/06
摘要： 本申请公开了一种基于SWMM模型的低影响开发多目标区间优化配置方法，包括：基于SWMM模型，建立城市研究区域的现状模型，并进行城市研究区域中排水管网系统的现状模拟与弹性分析；建立多目标优化体系，确定优化体系的优化变量和目标函数；目标函数以最小LID设施成本、最小排水管网系统弹性指数为优化目标，结合多目标区间优化算法进行优化。本申请中提出计算排水管网系统弹性指数U-Res的公式，用以综合评价排水管网系统的弹性，综合考虑了水量、水环境指标；采用智能算法求解以最小LID设施成本、最小管网系统弹性指数U-Res为优化目标；径流削减率为约束条件的优化模型，有效克服了传统的权重法的主观性，减少了人为的噪声影响。
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公开(公告)号：CN111737853B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010434664.4
申请日：2020-05-21
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/18 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/06
摘要： 本申请公开了一种基于SWMM模型的低影响开发多目标区间优化配置方法，包括：基于SWMM模型，建立城市研究区域的现状模型，并进行城市研究区域中排水管网系统的现状模拟与弹性分析；建立多目标优化体系，确定优化体系的优化变量和目标函数；目标函数以最小LID设施成本、最小排水管网系统弹性指数为优化目标，结合多目标区间优化算法进行优化。本申请中提出计算排水管网系统弹性指数U‑Res的公式，用以综合评价排水管网系统的弹性，综合考虑了水量、水环境指标；采用智能算法求解以最小LID设施成本、最小管网系统弹性指数U‑Res为优化目标；径流削减率为约束条件的优化模型，有效克服了传统的权重法的主观性，减少了人为的噪声影响。
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公开(公告)号：CN112182951B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010893514.X
申请日：2020-08-31
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/006 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F111/04
摘要： 本发明的目的在于提供一种考虑多重不确定性的土地利用规划方法，包括构建多重不确定性下的多目标土地利用空间优化模型，并利用基于改进的多目标蚁群算法求解所述多目标土地利用结构优化模型，得到多重不确定性条件下所述研究区不同规划期与不同地类的土地数量结构预测结果弹性区间，然后，结合驱动因子数据，再利用BP神经网络来获取各地类的分布适宜性概率并设定自适应惯性系数、邻域影响因子以及转换成本；将所述研究区的所述土地数量结构预测结果弹性区间与各地类的所述分布适宜性概率、所述自适应惯性系数、所述邻域影响因子以及所述转换成本进行结合，最终得到多重不确定条件下未来土地利用空间格局优化结果，为土地利用规划提供新思路。
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公开(公告)号：CN112182951A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010893514.X
申请日：2020-08-31
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F111/04
摘要： 本发明的目的在于提供一种考虑多重不确定性的土地利用规划方法，包括构建多重不确定性下的多目标土地利用空间优化模型，并利用基于改进的多目标蚁群算法求解所述多目标土地利用结构优化模型，得到多重不确定性条件下所述研究区不同规划期与不同地类的土地数量结构预测结果弹性区间，然后，结合驱动因子数据，再利用BP神经网络来获取各地类的分布适宜性概率并设定自适应惯性系数、邻域影响因子以及转换成本；将所述研究区的所述土地数量结构预测结果弹性区间与各地类的所述分布适宜性概率、所述自适应惯性系数、所述邻域影响因子以及所述转换成本进行结合，最终得到多重不确定条件下未来土地利用空间格局优化结果，为土地利用规划提供新思路。
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