风光水电集合短期预报与不确定性分析方法及系统

    公开(公告)号:CN118396430B

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410846357.5

    申请日:2024-06-27

    摘要: 本发明公开了一种风光水电集合短期预报与不确定性分析方法及系统,包括获得风光水电资源分类属性数据的深度数据表征并输入预构建的典型日智能筛选模型,得到风光水电系统资源典型天气日;将典型天气日输入预构建的ARIMA模型,得到风光水电集合短期预报值并拟合不同典型天气日的风光水电集合短期预报误差的分布;最后耦合预构建的风光水电资源典型天气日的风速预报、太阳辐射预报和径流预报模型,得到对应数值并分别输入到预构建的风电、光电、水电出力计算模型,计算得到风力发电、光伏发电和水力发电的出力,求和得到风光水电系统出力。提高风光水电系统预报的精度;描述了风光水电联合出力预报不确定性的动态演化过程。

    一种供水安全系数评价方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118607761A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410664956.5

    申请日:2024-05-27

    摘要: 本发明涉及水资源安全评估技术领域,公开了一种供水安全系数评价方法,包括以下步骤:确定进行供水安全系数评价的研究区域与评价水平年,获取研究区域在评价水平年的评价资料;判断研究区域内地表水源工程之间是否存在水力联系,若存在水力联系,计算研究区域内地表水源工程的供水能力重复计算量;计算研究区域内地表水源工程的供水能力;计算研究区域的有效供水能力;计算研究区域在评价水平年的供水安全系数;构建供水安全系数安全评价标准,确定研究区域在评价水平年的供水安全系数的安全等级;该方法通过引入供水安全系数对区域供水系统进行安全评价,提高了对研究区域供水安全性分析的准确性和供水能力分析的可靠性。

    一种用于地下水超采区水位预警的数据分析方法及系统

    公开(公告)号:CN118503754A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410620066.4

    申请日:2024-05-20

    摘要: 本发明公开了一种用于地下水超采区水位预警的数据分析方法及系统,涉及数据处理相关领域,该方法包括:提取地下水超采区块集中的第一超采区块进行多特征采集,得到第一区块特征信息,并与第一区块水位时序组成第一输入信息,通过水位预测模型获取第一水位预测结果。根据第一水位预测结果、第一区块水位变化率和第一区块周期水位差得到第一水位综合指数,若第一水位综合指数未处于预定水位综合指数阈值,则激活水位预警装置对第一超采区块进行水位异常预警。解决地下水水位监测过于依赖人工现场测量,数据采集效率低下且难以实现实时传输的技术问题,达到实时采集地下水水位数据、传输并构建地下水水位预测模型,提高预警准确性的技术效果。

    风光水电系统两阶段随机多属性决策方法及系统

    公开(公告)号:CN116415742B

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310685049.4

    申请日:2023-06-12

    摘要: 本发明公开了一种风光水电系统两阶段随机多属性决策方法及系统,该方法包括如下步骤:构建多目标优化模型,并采集预定区域的研究数据作为输入数据,获得Pareto前沿;构建指标权重信息完全未知的指标集合;构建SMAA‑AHP模型,并基于所述Pareto前沿对指标集合进行反权重空间分析,获得至少包括中心权重向量在内的输出结果;构建IFAHP分析模型,基于中心权重向量和预采集的决策群体偏好信息确定可行权重空间;基于所述可行权重空间和Pareto前沿,调用所述SMAA‑AHP模型进行决策,获得风光水电系统调度方案。通过综合全面地考虑相关因素,给出更加理想的调度方案,解决了现有技术权重设定主观性强的问题。

    一种基于深度学习利用视频监控系统估计水位的方法

    公开(公告)号:CN116612430A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310569101.X

    申请日:2023-05-19

    发明人: 刘家慧

    摘要: 本发明提供一种基于深度学习利用视频监控系统估计水位的方法,包括以下步骤:构建水域分割卷积神经网络,对水域分割卷积神经网络进行训练和微调,得到最终的水域分割卷积神经网络,并对水域图像进行水域分割,识别出水域轮廓;将识别出的水域轮廓的各个点映射到所述水域三维模型中,在水域三维模型中定位到点云形式的水域轮廓;在水域三维模型中,读取点云形式的水域轮廓以及轮廓内水体区域的各个点的高程值,作为各个点的水位值,实现对所述监测水域的水位估计测量。本发明可以在不需要安装水位计的情况下,通过拍摄水域图像,估计出水位值,从而实现对河流水文情况的监测和分析,是一种结合深度学习和摄影测量技术的自动可靠水位测量方法。