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公开(公告)号：CN118014307A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410319708.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种负外部性最小的水电站多目标均衡调度方法，包括根据实际的调度需求选取调度的目标函数，并设置约束条件和优化求解参数，以构建多目标优化调度模型；基于选定的求解算法求解多目标优化调度模型的帕累托前沿上的各非劣解，获取非劣解集；利用负外部性计算方法，计算帕累托前沿上各个非劣解的负外部性，并将非劣解集上负外部性最小的非劣解所对应的调度方案，作为最优的均衡调度方案。优点是：有效地平衡了各目标之间的公平性与效率，确保了在提高水电站运行效益的同时，也能公平地考虑到生态等其他目标。相对于现有技术，这种均衡调度方法显著提高了多目标调度的“效益”和“公平”。
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公开(公告)号：CN118709599A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410916160.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于数字孪生的天然径流模拟方法及系统，涉及天然径流模拟技术领域，解决现有天然径流模拟方法无法真实模拟出天然径流同时在模拟过程中无法去除人为影响的技术问题；本发明包括选择具体的流域作为模拟对象，并构建相应数字孪生体；实时监测流域的状态数据并输入到数字孪生体，对数字孪生体内部的数据进行同步更新，同时驱动数字孪生体获取径流模拟数据，通过比对径流模拟数据与所述状态数据中的径流数据计算比对获取模拟偏差，基于模拟偏差对数字孪生体的参数进行调整优化；采用当前下垫面和水文气象条件并从处理后的数字孪生体中移除水利工程，以模拟无人为影像和干扰的天然径流；本发明提高天然径流模拟的可靠性和精度。
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公开(公告)号：CN118014760B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410319712.3
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种水库群多目标调度对水生态造成负外部性的定量方法，包括如下步骤，S1、流量数据获取：获取水库的天然流量过程以及水库调度后的流量过程；S2、流量数据处理：对天然流量过程以及水库调度后的流量过程的缺失数据、异常值和突变点进行插值处理和替换处理；S3、负外部性确定：基于相同时间段和时间步长的天然流量序列和水库调度后的流量序列，计算每个数据点的差值比率，并根据数据点的差值比率的总和计算数据点的平均差值比率，将数据点的平均差值比率作为水生态负外部性的评价指标。优点是：能够较为方便地评估水库群多目标调度对水生态的影响程度，能够更好地权衡水资源开发和水生态之间的冲突，促进生态环境可持续发展。
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公开(公告)号：CN118014760A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410319712.3
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种水库群多目标调度对水生态造成负外部性的定量方法，包括如下步骤，S1、流量数据获取：获取水库的天然流量过程以及水库调度后的流量过程；S2、流量数据处理：对天然流量过程以及水库调度后的流量过程的缺失数据、异常值和突变点进行插值处理和替换处理；S3、负外部性确定：基于相同时间段和时间步长的天然流量序列和水库调度后的流量序列，计算每个数据点的差值比率，并根据数据点的差值比率的总和计算数据点的平均差值比率，将数据点的平均差值比率作为水生态负外部性的评价指标。优点是：能够较为方便地评估水库群多目标调度对水生态的影响程度，能够更好地权衡水资源开发和水生态之间的冲突，促进生态环境可持续发展。
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公开(公告)号：CN115468543B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202211130422.1
申请日：2022-09-16
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于参数自动寻优的基流分割方法，包括基于流域平均退水时长和计算长系列径流过程退水时长的退水曲线公式，建立第一目标函数；利用优化算法对第一目标函数寻优，确定退水曲线公式中的最优参数值，利用参数最优值获取长系列径流过程退水时长；计算最大基流指数；基于最大基流指数利用ECkhardt数字滤波法建立第二目标函数，并利用优化算法确定第二目标函数的最小值，进而确定ECkhardt数字滤波法中的最优退水系数；基于最大基流指数以及最优退水系数，利用ECkhardt数字滤波法进行基流分割，获取逐时段的基流过程。优点是：克服现有基流分割方法参数选取主观性强造成的水文预报误差大的问题，提供相对精确的基流过程，从而能够提高水文预报的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115470286A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211129962.8
申请日：2022-09-16
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F16/26 , G06F16/215 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于洪量特征及函数性质的场次洪水自动识别方法，包括基于长系列径流数据Q( )的一阶、二阶导数，获取洪峰流量Qm；根据洪峰流量Qm与设置的洪峰阈值q1、洪峰的距离阈值m之间的关系，获取洪峰数组Qm( )；基于洪峰数组Qm( )设置洪水最大历时的阈值n，确定计算时段Qn( )；基于计算时段Qn( )的二阶导数确定场次洪水的开始位置和结束位置，进而确定场次洪水时间段；基于场次洪水时间段，确定洪峰位置，引入从洪峰位置向前和向后3h、5h、7h、15h、25h的洪量特征，并根据判定条件实现场次洪水的筛选。优点是：引入包含峰值的多小时洪量特征，结合函数性质，准确识别连续洪水过程中的场次洪水，提高了场次洪水识别的正确性及效率。
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公开(公告)号：CN118709599B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410916160.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于数字孪生的天然径流模拟方法及系统，涉及天然径流模拟技术领域，解决现有天然径流模拟方法无法真实模拟出天然径流同时在模拟过程中无法去除人为影响的技术问题；本发明包括选择具体的流域作为模拟对象，并构建相应数字孪生体；实时监测流域的状态数据并输入到数字孪生体，对数字孪生体内部的数据进行同步更新，同时驱动数字孪生体获取径流模拟数据，通过比对径流模拟数据与所述状态数据中的径流数据计算比对获取模拟偏差，基于模拟偏差对数字孪生体的参数进行调整优化；采用当前下垫面和水文气象条件并从处理后的数字孪生体中移除水利工程，以模拟无人为影像和干扰的天然径流；本发明提高天然径流模拟的可靠性和精度。
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公开(公告)号：CN118014307B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410319708.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种负外部性最小的水电站多目标均衡调度方法，包括根据实际的调度需求选取调度的目标函数，并设置约束条件和优化求解参数，以构建多目标优化调度模型；基于选定的求解算法求解多目标优化调度模型的帕累托前沿上的各非劣解，获取非劣解集；利用负外部性计算方法，计算帕累托前沿上各个非劣解的负外部性，并将非劣解集上负外部性最小的非劣解所对应的调度方案，作为最优的均衡调度方案。优点是：有效地平衡了各目标之间的公平性与效率，确保了在提高水电站运行效益的同时，也能公平地考虑到生态等其他目标。相对于现有技术，这种均衡调度方法显著提高了多目标调度的“效益”和“公平”。
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公开(公告)号：CN117634288A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311455371.4
申请日：2023-11-03
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于机理和数据驱动的混合水库调度模拟方法，包括如下步骤，S1、关键影响因子获取；S2、模型数据集构建；S3、智能算法模型的构建及训练；S4、预报数据集的构建；S5、基于集成预报模型的结果预报。优点是：本发明方法适用于多个具有类似性能的模型进行集成时使用，可以避免高方差以及减少过度拟合的问题。同时该方法结合了常规调度，极大的提高了水库调度模拟的可靠性以及物理意义，通过结合这些神经网络预测结果，可以得到更全面、更优化的预测结果。
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公开(公告)号：CN115468543A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211130422.1
申请日：2022-09-16
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于参数自动寻优的基流分割方法，包括基于流域平均退水时长和计算长系列径流过程退水时长的退水曲线公式，建立第一目标函数；利用优化算法对第一目标函数寻优，确定退水曲线公式中的最优参数值，利用参数最优值获取长系列径流过程退水时长；计算最大基流指数；基于最大基流指数利用ECkhardt数字滤波法建立第二目标函数，并利用优化算法确定第二目标函数的最小值，进而确定ECkhardt数字滤波法中的最优退水系数；基于最大基流指数以及最优退水系数，利用ECkhardt数字滤波法进行基流分割，获取逐时段的基流过程。优点是：克服现有基流分割方法参数选取主观性强造成的水文预报误差大的问题，提供相对精确的基流过程，从而能够提高水文预报的精度。
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