-
公开(公告)号：CN106777775A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710015205.0
申请日：2017-01-10
申请人： 清华大学 , 长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局 , 中国长江三峡集团公司
摘要： 本发明涉及一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法，其步骤：获取所求水文站已知的上一年流量数据和水位数据，以及所求水文站上游m个水位站的水位数据和所求水文站下游n个水位站的水位数据，并对水位数据进行编号得到各水位站的水位数据；将在同一时间测量的上一年水位数据、所求水文站上游相邻水位站的水位数据以及所求水文站下游相邻水位站的水位数据都构成一组自变量Hi；将每一组自变量Hi及其对应时间的流量数据Qi进行BP神经网络拟合，得到BP神经网络模型；根据已知待求流量数据Qm所对应的时间，将在该时间测量的水位数据作为自变量Hm；将自变量Hm代入BP神经网络模型中，得到对应的流量数据Qm，进而得到水位‑流量关系曲线，实现对河流流量的预测。
-
公开(公告)号：CN106777775B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710015205.0
申请日：2017-01-10
申请人： 清华大学 , 长江水利委员会水文局长江上游水文水资源勘测局 , 中国长江三峡集团公司
摘要： 本发明涉及一种基于多断面水位预测河流流量的神经网络方法，其步骤：获取所求水文站已知的上一年流量数据和水位数据，以及所求水文站上游m个水位站的水位数据和所求水文站下游n个水位站的水位数据，并对水位数据进行编号得到各水位站的水位数据；将在同一时间测量的上一年水位数据、所求水文站上游相邻水位站的水位数据以及所求水文站下游相邻水位站的水位数据都构成一组自变量Hi；将每一组自变量Hi及其对应时间的流量数据Qi进行BP神经网络拟合，得到BP神经网络模型；根据已知待求流量数据Qm所对应的时间，将在该时间测量的水位数据作为自变量Hm；将自变量Hm代入BP神经网络模型中，得到对应的流量数据Qm，进而得到水位‑流量关系曲线，实现对河流流量的预测。
-
公开(公告)号：CN115907565B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310108775.X
申请日：2023-02-14
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 清华大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06N7/01 , G06F17/16 , G06Q50/26
摘要： 本发明提出一种引水隧洞结构安全评价方法、装置、电子设备和存储介质，根据模糊判断矩阵得到指标权重；根据全部指标检测数据得到指标风险概率分布信息；根据指标风险概率分布信息和指标权重，得到待评价引水隧洞的结构安全评价结果；采用动态贝叶斯网络模型对结构安全评价结果和时序数据进行处理，得到待评价引水隧洞的结构安全状态的发展趋势。可见，通过对引水隧洞各种安全指标的当前风险概率分布和相对重要程度定量评价引水隧洞的安全等级，并结合历史检测数据进行风险概率发展趋势预测，能够提高引水隧洞结构安全评价的准确性，进行有效地风险管理，进而提前排除安全隐患，规避事故发生风险。
-
公开(公告)号：CN115545309A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211232145.5
申请日：2022-10-09
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 清华大学
摘要： 本发明公开了一种排水管网流量预测方法、装置、存储介质及电子设备，排水管网中包括至少一个雨水井，包括：获取排水管网的管径以及每个雨水井的边界节点水位；基于管径和边界节点水位确定每段管段的流动状态；基于每段管段的流动状态，经过预设第一方法计算，得到每段管段的流量，预设第一方法根据管段的流动状态确定；基于每段管段的流量确定排水管网的流量。根据排水管网的管径和每个雨水井的边界节点水位将每个雨水井的每段管段分为不同的状态，并针对不同状态的管段，利用不同的方法计算对应管段的流量，求解耗时较短且效率较高。因此，通过实施本发明，对处于不同状态下的排水管网分别采取不同的方式进行求解，计算量小，迭代速度快。
-
公开(公告)号：CN102722611B
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201210172062.1
申请日：2012-05-29
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种含梯级水电站河流水动力条件并行化数值模拟方法，它通过给定河道结构物上侧水位或流量-水位关系作为上游河段的下边界条件，假设结构物下侧水位作为下游河段的上边界条件，为每一河段建立一封闭的方程组，且每一方程组中只含同一河段的变量，使采用隐式差分法离散而成的系数矩阵仍然保持带状特征，物理上相互联系的河段在数值上相对独立，从而能够运用带状矩阵求解出河段变量，并通过迭代校正结构物下侧水位实现结构物两侧流量相等。本发明与传统的单一河道求解河流水动力条件的方法相比，无需大范围地修改原顺序求解河流水动力条件程序，就可以实现多级河道河流水动力条件的快速并行求解，运算过程耗时短，效率高。
-
公开(公告)号：CN102890732B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210333345.X
申请日：2012-09-10
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种含多种结构物渠道的水动力条件并行化数值模拟方法，它假设结构物处流量，然后根据给定的结构物处的流量与水位关系或者结构物上侧的水位对假设的流量进行校正，并根据渠道结构物两侧流量相等为结构物上下游渠段分别提供下边界条件和上边界条件，从而为每一渠段建立一封闭的方程组，且每一方程组中只含同一渠段的变量，使采用隐式差分法离散而成的系数矩阵仍然保持带状特征，物理上相互联系的渠段在数值上相对独立，再利用带状矩阵求解出渠段变量，通过Newton-Raphson迭代法校正结构物处流量，使流量达到调控目标。根据本发明，原求解单一渠道水动力条件的程序无需大范围改变，就可以实现含多种结构物的渠道的水动力条件的并行求解，达到水量调控的目标。
-
公开(公告)号：CN115907565A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310108775.X
申请日：2023-02-14
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 清华大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06N7/01 , G06F17/16 , G06Q50/26
摘要： 本发明提出一种引水隧洞结构安全评价方法、装置、电子设备和存储介质，根据模糊判断矩阵得到指标权重；根据全部指标检测数据得到指标风险概率分布信息；根据指标风险概率分布信息和指标权重，得到待评价引水隧洞的结构安全评价结果；采用动态贝叶斯网络模型对结构安全评价结果和时序数据进行处理，得到待评价引水隧洞的结构安全状态的发展趋势。可见，通过对引水隧洞各种安全指标的当前风险概率分布和相对重要程度定量评价引水隧洞的安全等级，并结合历史检测数据进行风险概率发展趋势预测，能够提高引水隧洞结构安全评价的准确性，进行有效地风险管理，进而提前排除安全隐患，规避事故发生风险。
-
公开(公告)号：CN114353626A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110574852.1
申请日：2021-05-26
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 清华大学
IPC分类号： G01B5/06
摘要： 本发明提供一种水下淤积厚度检测装置，涉及水下检测设备技术领域。水下淤积厚度检测装置包括保护框、观测箱、测量杆、观测相机和绳索，保护框用于支撑在淤积上，保护框的顶部设置有吊耳；观测箱设置在保护框内，观测箱包括密闭的容置腔和高度方向贯穿的通道，通道的侧壁具有透明区域；测量杆活动设置在通道内，测量杆的上端设置有吊环，测量杆上设置有刻度，测量杆用于插入淤积；观测相机安装在容置腔内，观测相机用于透过透明区域观测测量杆的刻度，得到测量杆插入淤积的长度。绳索的一端用于连接到岸上，绳索的另一端穿过测量杆上的吊环、并连接到保护框的吊耳上。该装置能够快速、便携的、经济地测量出浑浊水中水电站消力池底板积淤厚度。
-
公开(公告)号：CN114050611B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210029391.4
申请日：2022-01-12
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 清华大学
摘要： 本发明的实施例提供了一种适应含多台机组的抽水蓄能电站运行调度线性化建模方法，涉及电站运行调度技术领域。所述方法包括采用线性化的手段根据抽水蓄能的运行特性建立模型，其中，所述模型包括抽水蓄能机组总数约束、抽水功率约束、发电功率约束、机组启停次数约束、机组状态切换约束、抽水蓄能电站抽水与发电互斥约束、水量平衡约束和抽水蓄能电站库容约束。该方法能够提高建模的精度和高效性，可为抽水蓄能电站并网，并与风电、光伏、常规水电的互补协调运行建模提供模型支撑。
-
公开(公告)号：CN109188020A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811051813.8
申请日：2018-09-10
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 清华大学
IPC分类号： G01P5/26
摘要： 本发明涉及一种基于尾流纹路识别的水面流速测量方法，其步骤：获取圆柱尾流视频，将视频文件按照播放次序转换为jpg格式的图像文件，得到流形学习样本图像；对流形学习样本图像进行预处理；根据预处理后流形学习样本图像相似度，计算任意两个样本之间的欧式距离，得到n维的距离矩阵；选取k值，根据欧式距离，计算两个样本间的流形距离；并利用等距特征映射算法，对距离矩阵进行降维，得到三维的欧式距离邻接图，并将欧式距离邻接图相应的转化为残值；根据流形学习所得的三维欧式距离邻接图的形状预判雷诺数Re的大小；欧式距离邻接图转化的残值存在拟合关系式；结合雷诺数预判结果，根据残值的拟合关系反推具体的雷诺数Re，最后得到来流流速。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
29 条记录 (耗时 0.071 秒)
