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    基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法技術(shù)

    技術(shù)編號(hào):43068323 閱讀:16 留言:0更新日期:2024-10-22 14:44
    本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)提供一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,包括:分別建立大型水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型、抽水蓄能電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型和聚合小水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型,給出大型水電站、抽水蓄能電站和聚合小水電站未來(lái)1個(gè)月的發(fā)電量預(yù)測(cè)值。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn):本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)提供一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,將區(qū)域中的電站劃分為三種類(lèi)型,分別為聚合小水電站、大型水電站和抽水蓄能電站,考慮三種電站類(lèi)型的特點(diǎn),分別建立對(duì)應(yīng)的發(fā)電量預(yù)測(cè)模型,再將預(yù)測(cè)得到的三類(lèi)發(fā)電量預(yù)測(cè)值疊加并還原形成區(qū)域總發(fā)電量預(yù)測(cè)值,可以有效提高區(qū)域水電發(fā)電量預(yù)測(cè)精度。

    【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

    本專(zhuān)利技術(shù)屬于發(fā)電量預(yù)測(cè),具體涉及一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法


    技術(shù)介紹

    1、區(qū)域水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè),是在掌握區(qū)域降水氣候、客觀水文規(guī)律、用電負(fù)荷特性和電站運(yùn)行調(diào)度特性的基礎(chǔ)上,給出該區(qū)域未來(lái)1個(gè)月、3個(gè)月的水電發(fā)電量預(yù)測(cè),對(duì)于協(xié)調(diào)水庫(kù)防洪/蓄水/發(fā)電之間的矛盾、減小棄水窩電、統(tǒng)籌平衡煤電等電源的發(fā)電量、支撐流域梯級(jí)汛限水位動(dòng)態(tài)調(diào)整、保證能源供應(yīng)安全穩(wěn)定具有重要的支撐作用。

    2、現(xiàn)有的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,將區(qū)域內(nèi)所有類(lèi)型水電站作為一個(gè)整體,實(shí)現(xiàn)水電發(fā)電量預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)粒度較粗,導(dǎo)致區(qū)域水電發(fā)電量預(yù)測(cè)精度較低,已無(wú)法滿(mǎn)足人們的使用需求。


    技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

    1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷,本專(zhuān)利技術(shù)提供一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,可有效解決上述問(wèn)題。

    2、本專(zhuān)利技術(shù)采用的技術(shù)方案如下:

    3、本專(zhuān)利技術(shù)提供一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:

    4、步驟s1,將研究區(qū)域的電站劃分為三種類(lèi)型,分別為聚合小水電站、大型水電站和抽水蓄能電站;收集研究區(qū)域最近t-1個(gè)月的發(fā)電相關(guān)歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù);所述發(fā)電相關(guān)歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的時(shí)間尺度均為月尺度;

    5、步驟s2,建立大型水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型;采用所述大型水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型,對(duì)待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月的大型水電站發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測(cè),得到第t個(gè)月的大型水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)值e0(t);

    6、步驟s2.1,采用水量平衡模型建立大型水電站的入庫(kù)流量預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)得到第t個(gè)月的入庫(kù)流量qin(t);

    7、步驟s2.2,綜合降水、氣溫、入庫(kù)流量和水庫(kù)庫(kù)容定義相似度指標(biāo)s;分別計(jì)算最近t-1個(gè)月中的每個(gè)月,與待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月之間的相似度指標(biāo),篩選得到相似度指標(biāo)最高的m個(gè)月,作為待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月的相似月,由此得到m個(gè)相似月;

    8、步驟s2.3,基于m個(gè)相似月的出庫(kù)流量和發(fā)電引水流量,迭代水量平衡公式,預(yù)測(cè)得到第t個(gè)月的發(fā)電引水流量qgen(t)和第t個(gè)月的水庫(kù)庫(kù)容v(t);

    9、步驟s2.4,根據(jù)預(yù)測(cè)得到的第t個(gè)月的水庫(kù)庫(kù)容v(t),得到第t個(gè)月的水頭h(t);

    10、步驟s2.5,采用下式,得到第t個(gè)月的大型水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)值e0(t):

    11、e0(t)=η·ρ·g·qgen(t)·h(t)·δt

    12、其中:η為水輪機(jī)效率,ρ為水的密度,g為重力加速度,δt為第t個(gè)月的天數(shù)乘以3600秒;

    13、步驟s3,建立抽水蓄能電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型;采用所述抽水蓄能電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型,對(duì)待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月的抽水蓄能電站發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測(cè),得到第t個(gè)月的抽水蓄能電站發(fā)電量預(yù)測(cè)值e1(t);

    14、步驟s4,建立聚合小水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型;采用所述聚合小水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)模型,對(duì)待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月的聚合小水電站發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測(cè),得到第t個(gè)月的聚合小水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)值e2(t);

    15、步驟s5,采用公式(1),合并第t個(gè)月的大型水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)值e0(t)、第t個(gè)月的抽水蓄能電站發(fā)電量預(yù)測(cè)值e1(t)和第t個(gè)月的聚合小水電站發(fā)電量預(yù)測(cè)值e2(t),得到第t個(gè)月的總發(fā)電量預(yù)測(cè)值e(t):

    16、e(t)=e0(t)+e1(t)+e2(t)?(1)

    17、由此實(shí)現(xiàn)第t個(gè)月區(qū)域內(nèi)水電發(fā)電量預(yù)測(cè)。

    18、優(yōu)選的,步驟s2.1具體為:

    19、步驟s2.1.1,選擇月水量平衡模型,使用nash效率系數(shù)為目標(biāo)函數(shù),采用歷史觀測(cè)月尺度數(shù)據(jù)對(duì)月水量平衡模型進(jìn)行模型訓(xùn)練,使用sceua算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),得到訓(xùn)練好的月水量平衡模型;其中,所述歷史觀測(cè)月尺度數(shù)據(jù)包括降水量和蒸散發(fā)數(shù)據(jù);

    20、步驟s2.1.2,選擇wrf模型作為氣象數(shù)值預(yù)報(bào)模型;采用氣象數(shù)值預(yù)報(bào)模型對(duì)第t個(gè)月的降水量和蒸散發(fā)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),得到第t個(gè)月的降水量和蒸散發(fā)數(shù)據(jù);

    21、將第t個(gè)月的降水量和蒸散發(fā)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的月水量平衡模型,訓(xùn)練好的月水量平衡模型輸出預(yù)測(cè)到的第t個(gè)月的入庫(kù)流量qin(t)。

    22、優(yōu)選的,步驟s2.2中,最近t-1個(gè)月中的每個(gè)月,與待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月之間的相似度指標(biāo),采用以下方法計(jì)算:

    23、最近t-1個(gè)月,按時(shí)間順序分別稱(chēng)為第1個(gè)月,第2個(gè)月,…,第t-1個(gè)月;對(duì)于第j個(gè)月,j=1,2,...,t-1,采用公式(2)和公式(3),得到第j個(gè)月和待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月之間的相似度指標(biāo)sj:

    24、

    25、

    26、其中:xi,j為第j個(gè)月的第i個(gè)指標(biāo)的數(shù)值;xi(t)為氣象數(shù)值預(yù)報(bào)模型預(yù)測(cè)的第t個(gè)月的第i個(gè)指標(biāo)的數(shù)值;ri,j為第j個(gè)月的第i個(gè)指標(biāo)和第t個(gè)月的相似度;ωi為第i個(gè)指標(biāo)的相似度指標(biāo)權(quán)重;其中,i=1,2,3,4,分別代表降水指標(biāo)、氣溫指標(biāo)、入庫(kù)流量指標(biāo)和水庫(kù)庫(kù)容指標(biāo)。

    27、優(yōu)選的,第i個(gè)指標(biāo)的相似度指標(biāo)權(quán)重ωi的確定方法為:

    28、步驟s2.2.1,將第i個(gè)指標(biāo)在第j個(gè)月的數(shù)值xi,j,采用公式(4)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化后的值xi,j,代表第i個(gè)指標(biāo)在第j個(gè)月的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值:

    29、

    30、其中:xi代表第i個(gè)指標(biāo)在第1個(gè)月的數(shù)據(jù)xi,1,第i個(gè)指標(biāo)在第2個(gè)月的數(shù)據(jù)xi,2,…,第i個(gè)指標(biāo)在第t-1個(gè)月的數(shù)據(jù)xi,t-1形成的數(shù)據(jù)集合;min(xi)和max(xi),分別代表所述數(shù)據(jù)集合中的最小值和最大值;

    31、步驟s2.2.2,采用公式(5),得到第i個(gè)指標(biāo)在第j個(gè)月的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值xi,j的比例pi,j:

    32、

    33、步驟s2.2.3,采用公式(6),得到第i個(gè)指標(biāo)的熵值ei:

    34、

    35、步驟s2.2.4,采用公式(7),得到第i個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)di:

    36、di=1-ei?(7)

    37、步驟s2.2.5,采用公式(8),得到第i個(gè)指標(biāo)的相似度指標(biāo)權(quán)重ωi:

    38、

    39、由此確定每個(gè)指標(biāo)的相似度指標(biāo)權(quán)重。

    40、優(yōu)選的,步驟s2.3具體為:

    41、步驟s2.3.1,將m個(gè)相似月的出庫(kù)流量的均值,作為第t個(gè)月的出庫(kù)流量qout(t)的初始值;

    42、步驟s2.3.2,建立公式(9)所示的水量平衡公式:

    43、v(t)=v(t-1)+qin(t)-qout(t)-e(t)·a?(9)

    44、其中:v(t)為第t個(gè)月的水庫(kù)庫(kù)容;v(t-1)為第t-1個(gè)月的水庫(kù)庫(kù)容;qout(t)為第t個(gè)月的出庫(kù)流量;e(t)為第t個(gè)月的單位面積蒸發(fā)量,通過(guò)氣象數(shù)值預(yù)報(bào)模型預(yù)測(cè)得到;a為水庫(kù)面積;

    45、將出庫(kù)流量qout(t)的值代入所述水量平衡公式,得到第t個(gè)月的水庫(kù)庫(kù)容v(t);

    46、步驟s2.3.3,讀取水庫(kù)庫(kù)容曲線;根據(jù)水庫(kù)庫(kù)容曲線,將第t個(gè)月的水庫(kù)庫(kù)本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

    1.一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟S2.1具體為:

    3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟S2.2中,最近t-1個(gè)月中的每個(gè)月,與待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月之間的相似度指標(biāo),采用以下方法計(jì)算:

    4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,第i個(gè)指標(biāo)的相似度指標(biāo)權(quán)重ωi的確定方法為:

    5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟S2.3具體為:

    6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟S2.4具體為:

    7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟S3具體為:

    8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,對(duì)于W1,W2,...,Wt-23中的每個(gè)滑動(dòng)窗口矩陣,與滑動(dòng)窗口矩陣Wt-24的相似程度的計(jì)算方法相同;

    9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟S4具體為:

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    【技術(shù)特征摘要】

    1.一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟:

    2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟s2.1具體為:

    3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,步驟s2.2中,最近t-1個(gè)月中的每個(gè)月,與待預(yù)測(cè)的第t個(gè)月之間的相似度指標(biāo),采用以下方法計(jì)算:

    4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)電量中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法,其特征在于,第i個(gè)指標(biāo)的相似度指標(biāo)權(quán)重ωi的確定方法為:

    5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于分解還原和機(jī)器學(xué)習(xí)的水電發(fā)...

    【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:顧洪賓章國(guó)勇王伶俐王偉營(yíng)薛聯(lián)芳
    申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人:水電水利規(guī)劃設(shè)計(jì)總院
    類(lèi)型:發(fā)明
    國(guó)別省市:

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