一种基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法，包括：采集历史流域水情信息以及实时流域水情信息；建立流域水情变化趋势分析模型，利用所采集历史流域水情信息对所述流域水情变化趋势分析模型进行训练及测试；将所述实时流域水情信息输入到训练好的流域水情变化趋势分析模型中，预测固定时间内的水情变化趋势；根据所述水情变化趋势与调度模型建立耦合关系，根据所述耦合关系提取数据库中相对应的最优的调度方案，完成实时优化调度。本发明专利技术可以根据实时监测流域水情变化情况，预测流域水情的变化趋势，作出合理、科学的调度方案，获取最大的发电效益，提升公司优化调度能力。优化调度能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法


[0001]本专利技术涉及数据调度的
，尤其涉及一种基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法。

技术介绍

[0002]近年来，乌江流域水库调度自动化系统作为乌江公司重要生产调度信息系统，自投入运行以来为集控中心及下游电厂在防洪渡汛、发电调度、提高水库经济运行方面发挥了巨大的作用,作为支撑公司发展的重要生产系统，该系统只能在办公环境内以C/S方式向公司人员提供梯级电站实时信息，在非办公环境下则无法获取相关生产调度信息，需要设计出一种方法，能够基于流域水情变化实时给出其优化调度方案，提高效益。

技术实现思路

[0003]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0004]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0005]因此，本专利技术解决的技术问题是：现有技术中无法根据流域水情实时给出科学合理的调度方案。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：采集历史流域水情信息以及实时流域水情信息；建立流域水情变化趋势分析模型，利用所采集历史流域水情信息对所述流域水情变化趋势分析模型进行训练及测试；将所述实时流域水情信息输入到训练好的流域水情变化趋势分析模型中，预测固定时间内的水情变化趋势；根据所述水情变化趋势与调度模型建立耦合关系，根据所述耦合关系提取数据库中相对应的最优的调度方案，完成实时优化调度。
[0007]作为本专利技术所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法的一种优选方案，其中：所述流域水情信息包括固定时间内的水流方向变化信息、水量变化信息、降水量信息、气候信息、水位信息以及所述水位信息对应的电量信息。
[0008]作为本专利技术所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法的一种优选方案，其中：将所述历史流域水情信息分为训练集和测试集，其划分比例为7:3，利用所述训练集对所述流域水情变化趋势分析模型进行训练，并用所述测试集对每一次训练好的流域水情变化趋势分析模型进行测试，当测试所述模型达到预设精度时，停止训练，得到训练好的流域水情变化趋势分析模型。
[0009]作为本专利技术所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法的一种优选方案，其中：所述流域水情变化趋势分析模型的构建过程包括，基于所述流域水情信息构建所述流域水情变化趋势分析模型：对特征序列a进行定性分析，确定所述流域水情变化趋势分析模型的相关影响因素序列A；计算所述特征序列与各影响因素的变化率、变化率关
联系数和变化率关联度；根据所述变化率关联度的大小，对所述相关影响因素进行排序；确定其时间分解指数；根据所述时间分解指数对关联时间进行分解，得到各子时间的关联序；根据所述相关影响因素序列的关联序以及所述各子时间的关联序，得到所述流域水情变化趋势分析模型的序列间变化率关联程度大小的量化关系。
[0010]作为本专利技术所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法的一种优选方案，其中：所述流域水情变化趋势分析模型的公式形式包括，构建深度学习框架，定义其损失函数为：
[0011][0012]交叉熵函数为：
[0013][0014]其中，L表示损失，S
j
是softmax的其中输出向量S的第j个值，表示相关影响因素属于第j个类别的概率，y
j
前面有个求和符号，j的范围也是1到类别数T，因此label
‑
y是一个1*T的向量，里面的T个值，而且只有1个值是1，其他T
‑
1个值都是0，真实标签对应的位置的那个值是1，其他都是0。
[0015]作为本专利技术所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法的一种优选方案，其中：还包括，使用MXNET深度学习框架对标注好的所述流域水情信息进行读取；并对搭建的所述深度神经网络进行训练；利用所述损失函数预测的结果与真值的误差、误差的大小；再利用梯度优化器对所述深度神经网络的参数进行更新；直至训练指标达到98％以上。
[0016]作为本专利技术所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法的一种优选方案，其中：根据所述水情变化趋势与调度模型建立耦合关系包括，
[0017][0018][0019]其中，X
(t)
表示t时刻水量大小，s(t)表示t时刻的水情变化率，e表示应急事件处理效率，E表示应急储水量的最大值，μ表示转换效率，v(t)表示调度因子的大小，P(t)表示调度方案中所需要的物力供应，m、n表示不同的影响因素。
[0020]作为本专利技术所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法的一种优选方案，其中：所述固定时间为36小时。
[0021]本专利技术的有益效果：根据实时监测流域水情变化情况，预测流域水情的变化趋势，作出合理、科学的调度方案，获取最大的发电效益，提升公司优化调度能力。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0023]图1为本专利技术一个实施例提供的一种基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法的基本流程示意图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术的保护的范围。
[0025]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。
[0026]其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本专利技术至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
[0027]本专利技术结合示意图进行详细描述，在详述本专利技术实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本专利技术保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0028]同时在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法，其特征在于，包括：采集历史流域水情信息以及实时流域水情信息；建立流域水情变化趋势分析模型，利用所采集历史流域水情信息对所述流域水情变化趋势分析模型进行训练及测试；将所述实时流域水情信息输入到训练好的流域水情变化趋势分析模型中，预测固定时间内的水情变化趋势；根据所述水情变化趋势与调度模型建立耦合关系，根据所述耦合关系提取数据库中相对应的最优的调度方案，完成实时优化调度。2.如权利要求1所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法，其特征在于：所述流域水情信息包括固定时间内的水流方向变化信息、水量变化信息、降水量信息、气候信息、水位信息以及所述水位信息对应的电量信息。3.如权利要求2所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法，其特征在于：将所述历史流域水情信息分为训练集和测试集，其划分比例为7:3，利用所述训练集对所述流域水情变化趋势分析模型进行训练，并用所述测试集对每一次训练好的流域水情变化趋势分析模型进行测试，当测试所述模型达到预设精度时，停止训练，得到训练好的流域水情变化趋势分析模型。4.如权利要求1～3任一所述的基于流域水情变化趋势分析模型的实时优化调度方法，其特征在于：所述流域水情变化趋势分析模型的构建过程包括，基于所述流域水情信息构建所述流域水情变化趋势分析模型：对特征序列a进行定性分析，确定所述流域水情变化趋势分析模型的相关影响因素序列A；计算所述特征序列与各影响因素的变化率、变化率关联系数和变化率关联度；根据所述变化率关联度的大小，对所述相关影响因素进行排序；确定其时间分解指数；根据所述时间分解指数对关联时间进行分解，得到各子时间的关联序；根据所述相关影响因素序列的关联序以及所述各子时间的关联序，得到所述流域水...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢志奇，杜泽新，宋尔进，曾体健，张玉吉，李林，张孙蓉，崔珂伟，
申请(专利权)人：贵州乌江水电开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：