[发明专利]一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法有效

专利信息
申请号: 201910161465.8 申请日: 2019-03-04
公开(公告)号: CN110033164B 公开(公告)日: 2021-07-02
发明(设计)人: 周建中;陈璐;王权森;黄康迪;戴领;查港;骆光磊;杨鑫;曾昱;卢程伟;顿晓晗;金倩芳;周华艳 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/26
代理公司: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 曹葆青;李智
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 水库 联合 防洪 调度 风险 评估 决策 方法
【权利要求书】:

1.一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法,其特征在于,包括:

步骤1、启动预设的多种调度方案,使得每种所述调度方案基于预设的多种不确定性因素,对水库群进行n次模拟调度,得到该种调度方案下各个水库的最大占用库容序列;

步骤2、基于每种所述调度方案下每个水库的所述最大占用库容序列,计算得到该水库在该调度方案下的多种风险评估指标;

步骤3、基于各个所述水库的权重和所述多种风险评估指标,计算所述水库群在每个所述调度方案下的多种综合风险评估指标;

步骤4、基于所述水库群在各个所述调度方案下的所述多种综合风险评估指标和改进马氏距离TOPSIS法,对所述多种调度方案进行决策优选,其中,所述改进马氏距离TOPSIS法为基于改进加权广义马氏距离的TOPSIS法;

所述步骤1包括:

步骤1.1、通过预设模拟方法,分别对预设的多种不确定性因素中每种所述不确定性因素进行n次随机模拟,得到每种所述不确定性因素对应的n组不确定性模拟序列,n为正整数;

步骤1.2、启动预设的多种调度方案,使得每种所述调度方案基于各种所述不确定性因素对应的所述n组不确定性模拟序列,对水库群进行n次模拟调度,得到该种所述调度方案下各个水库的最大占用库容序列。

2.根据权利要求1所述的一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法,其特征在于,所述多种不确定性因素包括:预报误差,水位库容,以及下泄能力。

3.根据权利要求2所述的一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法,其特征在于,所述步骤1.1包括:

通过预设的Copula模拟方法,对所述预报误差进行n次随机模拟,得到所述预报误差对应的n组不确定性模拟序列;

分别通过预设的拉丁超立方体模拟方法对所述水位库容和所述下泄能力进行n次随机模拟,得到所述水位库容对应的n组不确定性模拟序列和所述下泄能力对应的n组不确定性模拟序列。

4.根据权利要求1所述的一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法,其特征在于,所述各个所述水库的权重的计算方法为:

基于各个所述水库的多年平均径流量和防洪库容,采用层次分析法,计算各个所述水库的权重。

5.根据权利要求1至4任一项所述的一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法,其特征在于,所述多种风险指标包括最大占用库容的均值、条件风险价值和风险熵。

6.根据权利要求5所述的一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法,其特征在于,所述步骤2中,所述计算得到该个水库在该调度方案下的多种风险评估指标的计算公式如下:

最大占用库容的均值最大占用库容的条件风险价值m=INT(n*(1-α));最大占用库容的风险熵

式中,xi为该水库的所述最大占用库容序列中第i次模拟调度下所述最大占用库容;α为置信值,取值为预设常数;Wk为该水库的所述最大占用库容序列中第k大的最大占用库容;P(Wk)为Wk发生的概率,取值为1/n;f(x)为该水库在该调度方案下的所述最大占用库容序列对应的概率密度函数。

7.根据权利要求5所述的一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法,其特征在于,所述多种综合风险评估指标包括最大占用库容的综合均值、综合条件风险价值和综合风险熵。

8.根据权利要求7所述的一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法,其特征在于,所述步骤3中,所述计算所述水库群在每个所述调度方案下的多种综合风险评估指标的计算公式如下:

所述水库群的所述最大占用库容的综合均值所述水库群的所述最大占用库容的综合条件风险价值所述水库群的所述最大占用库容的综合风险熵

式中,CVaRj和Hj分别为所述水库群中第j个水库的所述最大占用库容的均值、条件风险价值和风险熵;ωj为第j个水库的权重;J为所述水库群中水库的总个数。

9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有指令,当计算机读取所述指令时,使所述计算机执行如权利要求1至8任一项所述的一种水库群联合防洪调度的风险评估与决策方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华中科技大学,未经华中科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910161465.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top