公开(公告)号：CN119756494A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411831508.6

申请日：2024-12-12

Applicant: 宁波市水资源信息管理中心 ,  杭州智水工程咨询有限公司

Inventor： 朱新国 ,  杨成刚 ,  史淑涵 ,  石磊韬 ,  周阳靖 ,  郑振浩 ,  陆乙君 ,  杨乐 ,  杨勇

IPC: G01F1/00 ,  G01F25/10

Abstract: 本申请涉及一种流量监测方法、系统、智能终端及存储介质，涉及流量检测技术的领域，包括获取预设工作流量计的开启触发信号；所述工作流量计表征为对管道流量进行检测的流量计；根据开启触发信号控制预设的流量计监视器对工作流量计进行状态监控以生成监控状态数据；所述流量计监视器表征为对工作流量计的工作状态进行监控的流量计；判断监控状态数据是否符合预设的正常状态类型的要求；若符合，则获取工作流量计的流量计示数，并将流量计示数上传至预设的管理平台；若不符合，则根据预设的流量计异常信息进行提示。本申请具有提高流量计的检修准确性的效果。

公开(公告)号：CN118627770A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202311607370.7

申请日：2023-11-28

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  宁波市水资源信息管理中心 ,  浙江省水文管理中心

Inventor： 林鹏飞 ,  付敏 ,  游进军 ,  陈洁 ,  贾守喜 ,  王蓓卿 ,  李霄鹏 ,  杨成刚 ,  贾玲 ,  贺华翔 ,  王婷 ,  马真臻 ,  杨朝晖 ,  李燕茹 ,  李家乐 ,  薄英杰 ,  蒋梦源 ,  何小龙 ,  何晓珉 ,  金俏俏

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/006 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种面向河道生态流量、景观水位的梯级闸坝联合调度方法，包括确定梯级闸坝的边界条件；确定闸坝的初始下泄水量限制线；计算为保障河道内生态流量目标的下泄水量；计算各级闸坝为提升生态景观水位均衡性的下泄水量；确定各级闸坝最终的下泄水量；计算闸坝系统生态流量保证率和景观水位均衡度；基于粒子群算法，确定全局极值和个体极值；迭代更新各级闸坝的下泄水量限制线；采用多次迭代，输出最终的下泄水量限制线。本发明以下泄水量限制线为决策变量，结合二层计算方法，采用粒子群算法优化计算，确定各级闸坝最终的下泄水量限制线，可合理控制梯级闸坝的蓄水量、下泄水量过程，提升梯级闸坝河道流量连续性和生态景观水位均衡性。

公开(公告)号：CN119272035A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411343493.9

申请日：2024-09-25

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  宁波市水资源信息管理中心 ,  四川水发勘测设计研究有限公司 ,  江西省水利科学院 ,  淳安县水利水电局

Inventor： 付敏 ,  吕向林 ,  林鹏飞 ,  游进军 ,  杨成刚 ,  刘长升 ,  朱新国 ,  史淑涵 ,  温天福 ,  余添 ,  仇亚琴 ,  贾玲 ,  朱灵芝 ,  薄英杰 ,  王学友

IPC: G06F18/2132 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供了一种取水户与河流断面关联关系的自动判别方法，涉及水利水资源技术领域，该方法包括获取覆盖研究区的数字高程数据，并对其进行预处理；计算栅格单元的流向，并遍历栅格单元，自动生成断面的汇流范围，并分配唯一标识符，生成断面汇流范围栅格数据；将取水口数据的坐标系统转化为与研究区数字高程数据一致，为每个取水口分配唯一标识符，并将取水户点数据转换为与栅格单元具有相同分辨率的栅格单元数据，并根据取水口ID对栅格单元进行赋值；根据生成的断面汇流范围栅格数据和赋值结果，判别取水户位置和断面汇流范围的空间关联关系。本发明可批量判断断面汇流范围内分布的取水户。

公开(公告)号：CN119377676A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411493893.8

申请日：2024-10-24

Applicant: 中国水利水电科学研究院 ,  宁波市水资源信息管理中心(宁波市境外引水管理中心) ,  淳安县千岛湖生态综合保护局(淳安县水利水电局)

Inventor： 杜军凯 ,  吕向林 ,  杨成刚 ,  仇亚琴 ,  谢敏 ,  余添 ,  郑炜 ,  郝春沣 ,  贾玲 ,  陈鑫 ,  谈幸燕 ,  刘海滢 ,  董颢

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的CMIP日尺度降水数据模式集合生成方法，包括以下步骤：步骤1、收集数据：收集研究区域历史日尺度降水数据；步骤2、构建训练样本：将中心栅格与筛选后周边栅格的多模式月尺度降水数据和降水年内分布特征为样本特征，对应观测降水数据为样本标签，构建训练样本；步骤3、模型训练：以步骤2构建的训练样本逐栅格训练随机森林回归模型；以历史日尺度有无雨数据作为训练样本逐栅格训练随机森林分类模型；步骤4、生成日尺度降水数据模式集合：基于有雨日的月内降水权重，将月尺度降水数据展布到日尺度降水数据。本发明所述方法考虑了不同模式之间的性能差异，能够更加准确的反映时空异质性，有效提高了模拟精度。