[发明专利]一种水电站水库调度规则的分类智能提取方法有效
| 申请号： | 201811089594.2 | 申请日： | 2018-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN109359671B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 冯仲恺;牛文静;莫莉;覃晖;蒋志强;周建中 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种水电站水库调度运行规则的分类智能提取方法，包括：将电站出力作为输出变量，利用相关分析方法确定输入变量；获得归一化后的输入变量和输出变量，利用聚类方法将所有样本的输入变量划分为K个类别；对各类别下的输入变量及输出变量，分别构造对应的ELM模型进行模拟逼近，同时采用改进粒子群算法优选ELM模型参数，从而得到K个不同的ELM模型；确定新获取的输入变量所属类别，将其输入到对应模型即可得到对应的输出值 |
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| 搜索关键词： | 一种 水电站 水库 调度 规则 分类 智能 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种水电站水库调度规则的分类智能提取方法，其特征在于，包括：(1)确定各样本的输出变量和输入变量，其中，对于每个样本，根据水电站水库的最优调度过程，将电站出力作为输出变量，并利用相关分析方法确定输入变量；(2)对各样本对应的输出变量和输入变量进行归一化处理后，将所有样本归一化后的输入变量划分为K个不同的类别，其中，K为整数；(3)基于各类别包含的归一化输入变量及归一化输出变量，分别构造各类别对应的极端学习机ELM模型进行模拟逼近，同时选取各ELM模型参数，从而得到K个不同的ELM模型，以根据待决策的输入变量所属类别对应的ELM模型得到所述待决策的输入变量对应的目标输出值，然后对所述目标输出值进行反归一化处理得到用于调度决策的电站出力值。
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