[发明专利]水电站非弃水期下游水位变化过程预测方法在审
| 申请号： | 201610521095.0 | 申请日： | 2016-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN106127612A | 公开（公告）日： | 2016-11-16 |
| 发明（设计）人： | 徐杨;刘志武;汪永怡 | 申请（专利权）人： | 中国长江电力股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 黎泽洲 |
| 地址： | 443002 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种水电站非弃水期下游水位变化过程预测方法，包括以下步骤：一、提取水电站多年逐小时历史运行数据，以水电站非弃水期的前期逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位数据序列和部分逐小时电站下游水位数据序列作为输入因子，以剩下逐小时电站下游水位数据序列作为输出因子；二、选用神经网络算法，对输入、输出因子进行训练，构建预测模型；三、将电站非弃水期的前期逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位、下游水位历史运行数据以及预见期内未来逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位数据序列后输入预测模型，预测出未来下游水位过程数据序列。本发明实现预测下游水位变化过程，且预见期内无预报误差累计效应。 | ||
| 搜索关键词： | 水电站 非弃水期 下游 水位 变化 过程 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种水电站非弃水期下游水位变化过程预测方法，其特征是包括以下步骤：一、输入电站运行数据：提取水电站多年逐小时历史运行数据，以水电站非弃水期的前期逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位数据序列和部分逐小时电站下游水位数据序列作为输入因子，以剩下逐小时电站下游水位数据序列作为输出因子；二、构建预测模型：选用神经网络算法，设定隐层神经元个数、最大迭代次数和训练精度数值，对输入、输出因子进行训练，构建预测模型；三、预测模型结果输出：将电站非弃水期的前期逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位、下游水位历史运行数据以及预见期内未来逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位数据序列后输入预测模型，得出输出结果；预测出未来下游水位过程数据序列。
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