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公开(公告)号：CN106685732A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710053908.2
申请日：2017-01-22
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 北京市南水北调工程建设管理中心
CPC classification number: H04L41/042 , H04L67/10 , H04L67/28 , H04L67/32 , H04L67/42
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式模式的梯级泵站业务管理信息系统，涉及计算机应用与多级泵站管理技术的交叉技术领域。所述系统包括：泵站监测终端、安装分布式梯级泵站业务管理信息系统的服务器和安装应用程序的APP客户端或PC客户端，泵站监测终端与分布式梯级泵站业务管理信息系统连接，服务器与APP客户端或PC客户端双向通信连接；APP客户端或PC客户端通过应用程序访问安装分布式梯级泵站业务管理信息系统的服务器；分布式梯级泵站业务管理信息系统包括用户认证子系统、泵站运行管理子系统、管理层监控管理子系统和文件输出子系统。本发明既可以实现各泵站部门的局部控制和分散管理，同时还可以完成全局控制及高层次的协同管理。
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公开(公告)号：CN106685732B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201710053908.2
申请日：2017-01-22
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 北京市南水北调工程建设管理中心
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式模式的梯级泵站业务管理信息系统，涉及计算机应用与多级泵站管理技术的交叉技术领域。所述系统包括：泵站监测终端、安装分布式梯级泵站业务管理信息系统的服务器和安装应用程序的APP客户端或PC客户端，泵站监测终端与分布式梯级泵站业务管理信息系统连接，服务器与APP客户端或PC客户端双向通信连接；APP客户端或PC客户端通过应用程序访问安装分布式梯级泵站业务管理信息系统的服务器；分布式梯级泵站业务管理信息系统包括用户认证子系统、泵站运行管理子系统、管理层监控管理子系统和文件输出子系统。本发明既可以实现各泵站部门的局部控制和分散管理，同时还可以完成全局控制及高层次的协同管理。
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公开(公告)号：CN119863064A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411854937.5
申请日：2024-12-17
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 中建生态环境集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种季节性河流分段多源生态补水优化调度方法，所述方法包括以下步骤：步骤1、对季节性河流进行河段划分并分段确定其生态流量和水质目标；步骤2、确定季节性河流各河段的生态补水需求；步骤3、识别季节性河流各河段的潜在补给水源及其水量水质特征；步骤4、构建生态补水系统并进行生态补水效果量化评估；步骤5、确定季节性河流生态补水优化调度目标；步骤6：基于多目标进化算法确定决策变量最优解并实施生态补水优化调度。本发明所述方法，能够根据季节性河流生态需水以及时空变化特征，实施生态补水优化调度，进行精准高效补水，有利于促进能源节约，推动季节性河流生态系统的服务功能改善和良性循环。
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公开(公告)号：CN119476822A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411573048.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于正外部性的水库生态调度序贯决策方法，旨在优化水库调度策略，以提升枯水期对下游河流的生态保护效果。该方法首先通过计算正外部性指标(PEI)，量化水库调度对流量及鱼类栖息环境的改善效益；然后建立余留期生态效益函数，综合考虑当前时段和未来时段的生态效益，采用动态规划或近似动态规划算法进行递推优化。状态变量如库容、径流和时段进行离散化处理，通过递推计算生成每个时段的最优调度策略，并通过设定收敛条件判断递推过程的终止。该方法既能满足水库供水、发电和灌溉需求，又能有效提高河流生态系统的健康水平。
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公开(公告)号：CN119442822A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411568534.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/25 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01W1/00
Abstract: 本发明公开一种融雪径流混合预报方法及系统，涉及水文预报技术领域，解决现有技术在复杂地形和气象条件下对融雪径流预测可靠性不足的技术问题；本发明包括构建基于“动态‑静态”混合驱动的长短期记忆网络模型即DS‑LSTM模型，利用研究区数据生成的数据集对DS‑LSTM模型进行训练验证，所述DS‑LSTM模型利用长时段记忆特性捕捉前期气象要素对积雪特征的影响，并通过多维学习能力描绘局地静态下垫面对积雪特征的作用，将融雪径流模型中的积融雪计算模块替换为验证过的DS‑LSTM模型获取融雪径流混合预报模型，采用融雪径流混合预报模型实现融雪径流混合预报；本发明可以为融雪径流模型提供多因素动态校正的积融雪计算数据。
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Patent Agency Ranking
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：CN118674202B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410711113.6
申请日：2024-06-04
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提出了一种产漂流性卵鱼类繁殖期涨退水过程调控方法，在现有产卵期涨水过程调控技术的基础上，提出了分时段分过程的“人造洪峰”生态调度优化思路。通过调度期间鱼卵监测数据与水温的相关性分析，明确不同生态调度时机和指示水温；将涨水过程整体上分为两段式涨水，分别以刺激鱼类洄游和刺激产卵为目标，综合生境评价和天然涨水分析进一步细化初始流量、平均日流量涨幅、涨水持续时间等关键指标；同时，退水过程以维持鱼卵安全漂流孵化为约束，并基于天然水文过程分析确定退水过程，形成面向产漂流性卵鱼类“洄游‑产卵‑鱼卵孵化”全过程的水库下泄流量方案。
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公开(公告)号：CN118674202A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410711113.6
申请日：2024-06-04
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提出了一种产漂流性卵鱼类繁殖期涨退水过程调控方法，在现有产卵期涨水过程调控技术的基础上，提出了分时段分过程的“人造洪峰”生态调度优化思路。通过调度期间鱼卵监测数据与水温的相关性分析，明确不同生态调度时机和指示水温；将涨水过程整体上分为两段式涨水，分别以刺激鱼类洄游和刺激产卵为目标，综合生境评价和天然涨水分析进一步细化初始流量、平均日流量涨幅、涨水持续时间等关键指标；同时，退水过程以维持鱼卵安全漂流孵化为约束，并基于天然水文过程分析确定退水过程，形成面向产漂流性卵鱼类“洄游‑产卵‑鱼卵孵化”全过程的水库下泄流量方案。
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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：CN111950530B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010932539.6
申请日：2020-09-08
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了农作物种植结构提取的多特征优选与融合方法，包括，收集不大于月尺度的时间序列卫星遥感数据集，同时完成研究区域内样本数据的预获取；描述各类作物的光谱与纹理特性；计算不同的样本在光谱信息、植被指数以及纹理特征量等的表达，统计各特征量的均值与方差，计算不同样本在各个特征量上的可区分能力；建立多特征优选公式，并利用公式确定参与分类的特征量以及各特征量在分类过程中所占的比重；构建一个新的图像；利用随机森林分类器对研究区域的农作物类型进行精细识别，生成农作物的时空分布专题图并验证精度。本发明解决了传统遥感信息提取方法中忽略了对分类特征量的筛选，从而增加了时间复杂度和计算机运行速率的问题。
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