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公开(公告)号：CN119879105A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411933885.0
申请日：2024-12-26
Applicant: 淮河水利委员会水文局(信息中心) , 河南省气象台(黄河流域气象中心、河南省环境气象预报预警中心) , 河海大学
IPC: F17D5/06 , G06F18/2433 , G06F18/21 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开一种基于水压基线的供水管网漏损分析方法，结合城市供水管网的基础信息和实时监测的水压数据，对供水管网中各分区的新增漏损情况进行实时分析，精确识别供水管网中的漏损点。包括水压设备布设与报文解析、水压数据预处理、基于长系列数据的压力基线计算、基于压力基线的水压异常分析和区域新增漏损状态分析。本发明能够高效、准确地分析供水管网的水压数据异常，为供水企业的管网管理和维护提供科学依据，降低了漏损检测的成本，提高了管网运维的效率，有助于保障城市供水的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN115049292B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210741864.3
申请日：2022-06-28
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 重庆交通大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/088 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法，包括：构建基于人工智能的水库调度“无监督深度学习”模型、以水库发电调度为基础建立DRL的奖励反馈，以及基于水库实测入库径流过程建立针对某水库的调度人工智能专家。与动态规划求解的最优发电调度过程进行对比，本发明所述基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法的发电调度结果，明显优于传统的基于决策树的水库发电调度结果，说明本发明所述水库调度“无监督深度学习”模型具有很强大的学习能力和决策能力，在水库调度决策中具有很强的适应能力。
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公开(公告)号：CN119886541A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411933896.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 淮河水利委员会水文局(信息中心) , 四川省水利学会 , 河海大学 , 山东省水文中心
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于热力图的平原河网行洪能力评价与展示方法，先配置河网行洪能力评价周期，综合考虑河网的几何特征、水文特征和连通特征，运用层次分析法和归一化处理，从单个河道到整个河网，分层次生成综合行洪评价系数，动态可视展示河网行洪能力热力图时间序列。具体包括数据准备、行洪评价指标构建、河道综合行洪评价系数计算、河网综合行洪评价系数计算、行洪评价等级划分、河网行洪能力热力图时间序列计算和行洪评价结果动态展示。本发明通过灵活配置河网行洪能力评价周期，对单个河道与整体河网的行洪能力进行系统化分析与评价，动态可视展示评价热力图时间序列，为防洪管理提供科学的决策依据。
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公开(公告)号：CN119884541A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411882466.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Inventor： 徐时进 , 王凯 , 陈邦慧 , 胡友兵 , 赵梦杰 , 冯志刚 , 陈红雨 , 梁树献 , 刘小虎 , 苏翠 , 马亚楠 , 鲁志杰 , 胡方旭 , 钟加星 , 洪双玲 , 高昂
IPC: G06F17/10 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供考虑暴雨历时的小型水库动态临界雨量实时高效预警方法，利用地理空间数据对自然流域进行数字化和特征提取，并将有资料地区的降雨径流关系参数移植到无资料的小型水库流域；综合考虑流域前期影响雨量、实时水量、设定暴雨历时条件下的出库总水量因素，基于图形分析法精细划分洪水发展过程中入库洪水、出库洪水和水位随时间变化的各个阶段，最终采用移植的降雨径流关系计算得到小型水库临界雨量数值；将气象降水数值预报成果与小型水库流域集水区进行网格匹配，并将所设定暴雨历时内的预估降水与临界雨量分析成果进行对比，实现致灾暴雨的实时预警。本发明的方法运行效率高，可为大范围的无资料地区小型水库洪水风险预警提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN118091794A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410143454.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明公开了一种基于历史降水频率匹配的场次暴雨移植方法，属于流域防洪减灾技术领域，包括以下步骤:将历史场次暴雨的雨量站点映射到移植地区；在移植站点周边查找映射站点；计算映射站点的降水频率曲线；计算映射站点平均降水量对应的频率；计算移植站点的降水频率曲线；基于相同的频率计算移植降水量。本方法在暴雨移植过程中既考虑了降水空间分布变化，又考虑了气候差异和地形不同造成的降水特征和降水强度差异，使得历史场次暴雨移植模拟更贴近本地降水实况，对流域洪水预警、防汛减灾更具有现实意义，体现了水旱灾害防御工作的风险意识和底线思维。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116993027B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311255644.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明提供一种改进的水工程联合调度优化方法，包括构建水工程联合调度计算方案，还包括以下步骤：确定参与水工程联合调度水利工程节点，以及确定各个水工程调度节点的可行调度数值；改进水工程联合调度优化算法，用得到的可行调度值代替优化算法中的随机数；使用改进后的所述水工程联合调度优化算法，加载调度方案和洪水计算，将优化结果转换为可行调度值；将优化调度结果通过概化图进行时空数据的可视化展示。本发明提出的一种改进的水工程联合调度优化方法，可以实现高效水工程联合调度优化计算，寻优的结果符合实际业务特点，可用于实际水工程联合调度决策指挥。
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公开(公告)号：CN116662821A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310436447.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 河海大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F16/36 , G01W1/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于暴雨洪水知识图谱的洪水相似性预估方法，包括以下步骤：步骤1、建立研究区流域的暴雨洪水知识图谱；步骤2、建立暴雨洪水特征指标体系；步骤3、构建基于分布式模型的暴雨洪水情景库；步骤4、进行暴雨洪水赋权制分类相似性判别；步骤5、实时洪水滚动修正及外推预估。本发明所述方法，完成了基于暴雨洪水知识图谱的实时洪水关键情景检索及推理，实现了暴雨洪水智慧化预报预测，提高了洪水预报预测精度，推动了基于历史暴雨洪水知识的洪水过程预估技术的发展，同时能够推进水利数据自动化和智能化处理，从而促进水利行业水利现代化、精准化，具有较强的应用价值。
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公开(公告)号：CN115049292A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210741864.3
申请日：2022-06-28
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 重庆交通大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明涉及一种基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法，包括：构建基于人工智能的水库调度“无监督深度学习”模型、以水库发电调度为基础建立DRL的奖励反馈，以及基于水库实测入库径流过程建立针对某水库的调度人工智能专家。与动态规划求解的最优发电调度过程进行对比，本发明所述基于DQN深度强化学习算法的单一水库智能防洪调度方法的发电调度结果，明显优于传统的基于决策树的水库发电调度结果，说明本发明所述水库调度“无监督深度学习”模型具有很强大的学习能力和决策能力，在水库调度决策中具有很强的适应能力。
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公开(公告)号：CN109814178A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811586543.0
申请日：2018-12-25
Applicant: 河海大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
Abstract: 本发明公开了基于Copula-模型条件处理器的水文概率预报方法，采用该方法能够进行水文预报，包括以下步骤：步骤1.收集流域的水文气象基础资料和定量降水预报数据；步骤2.建立水文模型得到不同预见期的预报流量过程；步骤3.确定实测流量和预报流量的边缘分布函数；步骤4.利用Copula函数构建实测流量和预报流量的联合概率分布函数；步骤5.根据步骤3估计的边缘分布函数与步骤4构建的联合概率分布函数求得以初始预报值为条件的预报量的分布函数;步骤6.根据步骤5得到的分布函数获取实测流量的中位数和不确定性区间。本发明具有不需进行正态-线性假设，综合评价水文不确定性的特点，具有更好的适用性。
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公开(公告)号：CN116662821B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202310436447.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 河海大学 , 淮河水利委员会水文局(信息中心)
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F16/36 , G01W1/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于暴雨洪水知识图谱的洪水相似性预估方法，包括以下步骤：步骤1、建立研究区流域的暴雨洪水知识图谱；步骤2、建立暴雨洪水特征指标体系；步骤3、构建基于分布式模型的暴雨洪水情景库；步骤4、进行暴雨洪水赋权制分类相似性判别；步骤5、实时洪水滚动修正及外推预估。本发明所述方法，完成了基于暴雨洪水知识图谱的实时洪水关键情景检索及推理，实现了暴雨洪水智慧化预报预测，提高了洪水预报预测精度，推动了基于历史暴雨洪水知识的洪水过程预估技术的发展，同时能够推进水利数据自动化和智能化处理，从而促进水利行业水利现代化、精准化，具有较强的应用价值。
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