一种基于KNN机器学习算法的水电站耗水率计算方法

    公开(公告)号:CN117195093A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311217257.8

    申请日:2023-09-20

    摘要: 本发明公开了一种基于KNN机器学习算法的水电站耗水率计算方法,属于耗水率计算技术领域,包括以下步骤:S1、数据预处理,收集历史运行数据,并按照对应关系格式将其构建为二维数据集[XHistory,YHistory];S2、构建KNN预测模型,基于输入的历史耗水率及其对应的历史特征变量数据,根据KNN算法预测原理构建模型,结合输入的特征变量进行特征距离计算,得出最接近该特征变量组合的对应耗水率;S3、调整模型参数,通过调整参数来得到最精确的耗水率计算结果,本发明提供的一种基于KNN机器学习算法的水电站耗水率计算方法,可以解决梯级电站经济运行计算过程中,耗水率计算误差较大,影响电站经济运行规划的问题。

    一种区间降雨影响下的电站坝前水位预测方法

    公开(公告)号:CN116933930A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310906893.5

    申请日:2023-07-24

    摘要: 本发明公开了一种区间降雨影响下的电站坝前水位预测方法,属于水库调度技术领域。S1,分析梯级电站区间降雨对下游电站坝前水位影响的阈值和时滞;S2,构建电站坝前水位预测数据集,将数据划分为建模数据集和验证集;S3,建立上游电站运行计划、下游电站运行计划和梯级电站降雨等变量和坝前水位变化之间的关系,分析验证集中应用效果;S4,修改预测模型方案,构建多种新的预测模型,对比其在验证集中的预测效果,选取最合适的预测模型;S5,基于选择的预报模型,产生区间降雨影响情况下的水位预测结果。本发明采用上述的一种区间降雨影响下的电站坝前水位预测方法,可以解决梯级电站区间降雨和上游电站出流共同作用下的下游电站坝前水位预测难题。

    一种考虑站点有效监测半径的山区雨量站网优化布点方法

    公开(公告)号:CN114462169A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202111522153.9

    申请日:2021-12-13

    摘要: 本发明提供一种考虑站点有效监测半径的山区雨量站网优化布点方法,包括:搜集待优化区域内雨量站点位置和降雨观测资料;根据搜集的雨量站点位置和降雨观测资料,采用锥体法确定流域需要增设雨量站数目,并计算各相邻站点雨量梯度;设置有效监测雨量差阈值,根据有效监测雨量差阈值和相邻站点雨量梯度计算雨量站点有效监测半径,并确定未有效监测区域;在未有效监测区域初步选取新增站点,根据附近的雨量站有效监测半径确定新增站点的有效监测半径,以流域总有效监测面积最大为目标,优化新增站点位置。本发明可准确有效的捕获降水分布信息,满足流域雨情观测需要,为洪水预报及调度提供数据支撑。

    物理机制引导深度学习的洪水-水库映射关系模拟方法

    公开(公告)号:CN113051833B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202110390930.2

    申请日:2021-04-12

    摘要: 本发明提供一种物理机制引导深度学习的洪水‑水库映射关系模拟方法,包括以下步骤:步骤1,选定用以构建“洪水不确定性‑水库防洪库容”映射关系的深度学习模型;步骤2,筛选描述洪水不确定性特征的参数并归一化处理;步骤3,随机抽样筛选出2/3的样本作为深度学习模型的训练集,并设定优化目标函数;步骤4,剩余1/3的样本验证深度学习模型的模拟效果。本发明能够利用深度学习理论方法对大样本数据处理的优势,将“洪水不确定性”与“水库调度”之间的物理联系通过数据驱动的方式进行的合理的描述,从而在考虑径流不确定性的情景下更好地指导水库调度决策的制定,可广泛应用于水库汛期预报调度中,为科学制定调度决策提供依据和技术支撑。

    一种区间降雨影响下的电站坝前水位预测方法

    公开(公告)号:CN116933930B

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202310906893.5

    申请日:2023-07-24

    摘要: 本发明公开了一种区间降雨影响下的电站坝前水位预测方法,属于水库调度技术领域。S1,分析梯级电站区间降雨对下游电站坝前水位影响的阈值和时滞;S2,构建电站坝前水位预测数据集,将数据划分为建模数据集和验证集;S3,建立上游电站运行计划、下游电站运行计划和梯级电站降雨等变量和坝前水位变化之间的关系,分析验证集中应用效果;S4,修改预测模型方案,构建多种新的预测模型,对比其在验证集中的预测效果,选取最合适的预测模型;S5,基于选择的预报模型,产生区间降雨影响情况下的水位预测结果。本发明采用上述的一种区间降雨影响下的电站坝前水位预测方法,可以解决梯级电站区间降雨和上游电站出流共同作用下的下游电站坝前水位预测难题。

    均衡风险与效益的汛期水位智能动态控制模型的构建方法

    公开(公告)号:CN117910711A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202410320058.8

    申请日:2024-03-20

    摘要: 本发明公开了一种均衡风险与效益的汛期水位智能动态控制模型的构建方法,属于水库优化调度技术领域,包括以下步骤:步骤1、构建动态多目标优化调度模型;步骤2、求解最优调度方案集;步骤3、对最优调度方案集进行预处理;步骤4、通过执行基于降维和需求交互的偏好决策模块得到一个最优调度方案;步骤5、执行环境监测模块监测环境是否发生变化;步骤6、判断是否达到预设环境变化次数。本发明提供了一种均衡风险与效益的汛期水位智能动态控制模型的构建方法,结合实际调度需求进行偏好权重调整,在环境变化情形下得到实时最优决策方案,此外依据预报信息在不降低防洪标准的前提下挖掘水资源利用潜力,实现目标效益最大化。

    水库供水方案的确定方法及装置

    公开(公告)号:CN114707913B

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210619724.9

    申请日:2022-06-02

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本申请实施例提供一种水库供水方案的确定方法及装置,该方法基于目标水库的出库断面的出库水流量与各取水口控制站的水位之间关系的水位模拟模型,确定各取水口控制站分别对应的水位偏好系数,再根据各取水口控制站分别对应的水位偏好系数,以及各取水区域分别对应的干旱需求偏好系数,确定各下游取水口控制站对应的供水效益函数,以目标水库的发电效益函数、供水效益函数作为供水调度模型的目标函数,根据预设约束条件,构建目标水库的供水调度模型,将目标水库的多个供水调度方案输入到供水调度模型中,得到目标供水调度方案。本申请实现了水库调度方案与下游区域取用水的双向反馈,使得目标供水调度方案更加科学、合理。