【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水文分期领域，特别是涉及一种水库干旱分期方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、水库干旱分期是合理确定水库旱警水位静态控制的基础工作，与全年统一的固定旱警水位相比，采用分期的旱警水位可以更好地考虑干旱过程的连续性和枯水的季节性规律。
2、目前关于水库干旱时段分期的研究还比较少，水文分期方法普遍借鉴汛期分期方法，主要可归为三大类：成因分析、数理统计、聚类分析。前两类方法普遍存在偏重定性分析、分期精度不高的问题，聚类分析则具有更强的数学物理背景和理论依据，方法更为客观与明晰，这类方法主要有fisher最优分割、集对分析、分形分析等。然而，这些汛期分期方法普遍只考虑单一指标的单一统计特征（如多年日最大洪峰），具体实施时需要将原始多年连续时间序列采用统计特征处理为年内逐时段单要素序列，在水库干旱分期问题中，干旱的成因是多方面多要素共同作用，不应简单基于多年同期均值或者极值径流指标进行聚类分析开展分期工作，而这种利用平均值或极值等人为主观指定的单一统计特征进行分期工作，不具备干旱分期指标的多样性和年际变异性，导致水库干旱分期结果误差大，且稳健性差。因此，如何综合考虑水库分期的多影响要素特征及要素的不确定性，提出更具稳健性、误差更小的水库干旱分期方法仍然是干旱应急与管理的难点。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种水库干旱分期方法、装置、设备及介质，以解决在水库干旱分期问题中仅利用单一统计特征进行分期工作，误差大以及稳健性低的问题。
2、为实现上述目的，本
3、第一方面，本申请提供了一种水库干旱分期方法，包括以下步骤。
4、基于水库特征以及干旱分期需求，确定水库分析的基本时间步长，并基于所述基本时间步长，筛选影响水库干旱分期的水库历史长序列水文要素中的代表性特征；所述水库干旱分期的水库历史长序列水文要素包括水库控制流域降水、蒸发、气温、水库运行水位、入库来水、供水对象需水以及水库库容特征。
5、基于所述代表性特征，结合水库供水长期优化调度，定量计算水库各项干旱分期指标；所述干旱分期指标为多影响因素多年序列数据；所述水库供水长期优化调度包括单时段供水效益损失目标函数、水量平衡约束、流量上下限约束以及水库库容上下限约束；所述多影响因素多年序列数据包括水库分期逐时段库容差额指标、水库分期逐时段应供水水量指标以及水库气象干旱指标。
6、基于所述干旱分期需求，判定所述干旱分期指标的正效应指标以及负效应指标，并对所述正效应指标以及所述负效应指标进行标准化处理，生成标准化后的干旱分期指标。
7、将所述标准化后的干旱分期指标转换为年内逐时段多维时间序列数据。
8、对所述年内逐时段多维时间序列数据进行聚类分析，完成水库干旱分期。
9、第二方面，本申请提供了一种水库干旱分期装置，包括以下模块。
10、代表性特征筛选模块，用于基于水库特征以及干旱分期需求，确定水库分析的基本时间步长，并基于所述基本时间步长，筛选影响水库干旱分期的水库历史长序列水文要素中的代表性特征。
11、干旱分期指标计算模块，用于基于所述代表性特征，结合水库供水长期优化调度，定量计算水库各项干旱分期指标；所述干旱分期指标为多影响因素多年序列数据；所述多影响因素多年序列数据包括水库分期逐时段库容差额指标、水库分期逐时段应供水水量指标以及水库气象干旱指标。
12、标准化处理模块，用于基于所述干旱分期需求，判定所述干旱分期指标的正效应指标以及负效应指标，并对所述正效应指标以及所述负效应指标进行标准化处理，生成标准化后的干旱分期指标。
13、转换模块，用于将所述标准化后的干旱分期指标转换为年内逐时段多维时间序列数据。
14、水库干旱分期模块，用于对所述年内逐时段多维时间序列数据进行聚类分析，完成水库干旱分期。
15、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现上述中任一项所述的水库干旱分期方法的步骤。
16、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的水库干旱分期方法的步骤。
17、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：本申请基于水库特征以及干旱分期需求，确定水库分析的基本时间步长，并基于所述基本时间步长，筛选影响水库干旱分期的水库历史长序列水文要素中的代表性特征，全面考虑了包括水库控制流域降水、蒸发、气温、水库运行水位、入库来水、供水对象需水以及水库库容特征等多种干旱表征因素的水库历史长序列水文要素，从而保留了多年长序列数据信息，显著提高了水库水文分期数据集的规模和质量；此外，针对大型水库因兼顾防洪供水任务造成的低水位与低径流时间不同步的问题，将包括库容约束变化的水库供水长期优化调度融入干旱分期指标，实现了库容特征与水库来水特征的同步变化；最后，对干旱分期指标进行标准化和数据结构转换，并结合多维时间序列聚类分析方法进行聚类分析，确定水库干旱分期。本申请能够较大程度避免因人为主观偏好，避免采用单一要素的多年平均特征进行干旱分期所带来的误差，能保障干旱分期的客观性和稳健性。
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1.一种水库干旱分期方法，其特征在于，所述水库干旱分期方法包括：
2.根据权利要求1所述的水库干旱分期方法，其特征在于，基于水库特征以及干旱分期需求，确定水库分析的基本时间步长，并基于所述基本时间步长，筛选影响水库干旱分期的水库历史长序列水文要素中的代表性特征，具体包括：
3.根据权利要求1所述的水库干旱分期方法，其特征在于，基于所述代表性特征，结合水库供水长期优化调度，定量计算水库各项干旱分期指标，具体包括：
4.根据权利要求3所述的水库干旱分期方法，其特征在于，所述水库分期逐时段库容差额指标为：；其中，为水库年内逐基本时间步长最大允许运行库容；为水库逐基本时间步长的最优运行过程；y为年份；t为基本时间步长；
5.根据权利要求1所述的水库干旱分期方法，其特征在于，对所述正效应指标以及所述负效应指标进行标准化处理，生成标准化后的干旱分期指标，具体包括：
6.根据权利要求5所述的水库干旱分期方法，其特征在于，所述年内逐时段多维时间序列数据为：；其中，为将维度为Y×T行J列的标准化后的干旱分期指标转换为维度为T行Y×J列的年
7.根据权利要求1所述的水库干旱分期方法，其特征在于，对所述年内逐时段多维时间序列数据进行聚类分析，完成水库干旱分期，具体包括：
8.一种水库干旱分期装置，其特征在于，所述水库干旱分期装置包括：
9.一种计算机设备，包括：存储器、处理器以存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7中任一项所述的水库干旱分期方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的水库干旱分期方法。
...【技术特征摘要】
1.一种水库干旱分期方法，其特征在于，所述水库干旱分期方法包括：
2.根据权利要求1所述的水库干旱分期方法，其特征在于，基于水库特征以及干旱分期需求，确定水库分析的基本时间步长，并基于所述基本时间步长，筛选影响水库干旱分期的水库历史长序列水文要素中的代表性特征，具体包括：
3.根据权利要求1所述的水库干旱分期方法，其特征在于，基于所述代表性特征，结合水库供水长期优化调度，定量计算水库各项干旱分期指标，具体包括：
4.根据权利要求3所述的水库干旱分期方法，其特征在于，所述水库分期逐时段库容差额指标为：；其中，为水库年内逐基本时间步长最大允许运行库容；为水库逐基本时间步长的最优运行过程；y为年份；t为基本时间步长；
5.根据权利要求1所述的水库干旱分期方法，其特征在于，对所述正效应指标以及所述负效应指标进行标准化处理，生成标准化后的干旱分期指标，具体包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：万文华，王宗志，王文琪，白莹，
申请(专利权)人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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