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公开(公告)号:CN119514920A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411465161.8
申请日:2024-10-18
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种对影响梯级水库调度运行的事件的预测方法,包括:获取待检测梯级水库的实时监测数据,将所述待检测梯级水库的实时监测数据输入水利专业模型,获取所述待检测梯级水库的实时监测数据对应的预测数据;获取气象的预测数据,将所述气象的预测数据以及待检测梯级水库的实时监测数据对应的预测数据输入训练好的数据分析模型,获取监测结果;所述监测结果包括:关键因素、事件标签以及事件发生概率;所述数据分析模型包括:关键因素确定单元、事件分类确定单元以及事件发生概率确定单元;基于所述监测结果以及预先设定的预警规则,进行事件预警。本发明能够提高水库调度运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号:CN119275927A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411285652.4
申请日:2024-09-13
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于等效机组的厂内优化运行方法,属于水电能源调度技术领域。本申请首先在给定水头离散精度与流量离散精度下,通过动态规划分别对不同水头下的离散流量进行计算,确定可用机组数量下等效机组的最优流量表和最优出力表;再通过IQPSO对等效机组间的机组流量进行分配;最后根据等效机组的最优流量表和最优出力表计算特定流量分配方案下的出力。本申请基于等效机组的厂内优化运行方法实现了从短期调度边界到厂内优化运行结果的快速求解。
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公开(公告)号:CN118013356A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410070212.0
申请日:2024-01-17
Applicant: 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F40/274 , G06F40/35 , G06N3/0895 , G06N5/022
Abstract: 本发明提供一种语境对比学习识别模型的构建方法及其应用,包括以下步骤:利用自定义模板将样本进行模板化,并拼接得到输入Ti;将Ti输入预训练语言模型进行编码;在对比模块中,模型优化事件对的表示,提取关系信息;预测模块则基于事件表示预测缺失词的概率分布,选择最可能的答案标签;通过训练集训练模型,实现事件因果关系的准确识别。本发明通过添加带标签语境样本的方式引入显式指导,进一步挖掘预训练语言模型中隐含的因果知识,并采用语境对比学习的方式将语境学习与对比学习有机结合,更充分地利用语境样本中的正负样本,有效的提高了事件因果关系识别的准确度。
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公开(公告)号:CN118941032A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202411002058.X
申请日:2024-07-25
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供一种基于矩形格点的水电站出力函数线性化方法,包括:将关于水库时段平均库容与出库流量允许范围上下限之间的二元函数作为水电站出力函数;将水电站出力函数的可行域均等划分为矩形网格;将每个矩形网格都定义一个对应的平面;基于平面的特征参数构建用于率定逼近水电站出力曲面的平面簇参数的二次规划模型;求解二次规划模型,得到逼近水电站出力最优的一组平面方程的参数;在调度目标包含最大化调度期内水电站出力或水电站发电量的水库优化调度模型中,使用求解得到的平面方程的参数在所述水库优化调度模型中构造水电出力函数的线性化表达式。本发明既避免引入了整数变量,提高了求解效率,还保证了拟合水电站出力的精度。
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公开(公告)号:CN118261434A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410297579.6
申请日:2024-03-15
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 四川大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于上下游耦合效应的水库中长期径流预报方法,涉及水文预报技术领域,其技术方案要点是:包括以下步骤:步骤一:建立上下游耦合效应的水库中长期径流预报评价指标体系;步骤二:建立考虑上下游耦合效应的水库中长期径流预报模型;步骤三:数据获取与模型寻优。本发明在水库中长期径流预报领域的实际应用潜力巨大。通过关注上下游的耦合效应,提高了模型对水文系统动态变化的感知能力;综合利用了多种数据处理和机器学习技术,使得预报模型更具适应性和准确性。在实际应用中,本发明可广泛应用于水资源管理、水库调度、洪水预警等领域。通过提高水库中长期径流预报的准确性,本发明有望为相关领域的决策提供更为可靠的依据。
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公开(公告)号:CN117421558A
公开(公告)日:2024-01-19
申请号:CN202311418406.7
申请日:2023-10-26
Applicant: 华中科技大学 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种梯级水库运行规则提取及其模型训练方法,属于水利技术领域。本发明方法首先收集梯级水库的历史运行数据、流域网格实测降水数据和流域网格预报降水数据,建立水文模型并确定源头水库入库流量预报和子区间网格降水预报的有效预见期;再利用所述有效预见期内各个时段的源头水库入库预报流量和子区间网格预报降水,构建不同有效预见期下的输入因子集;耦合ConvLSTM和LSTM,构建关联水文气象时空信息的梯级水库运行规则提取模型;最后利用输入因子集训练得到最优梯级水库运行规则提取模型。通过对比实验可知,本发明方法构建的梯级水库运行规则提取模型能更为准确地模拟各水库不同时期的出库流量变化过程。
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