[發(fā)明專利]大型水庫疊梁門分層取水設(shè)施的下泄水溫快速預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011040789.5
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112182709A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張迪;林俊強;彭期冬;劉毅;靳甜甜;莊江波;李巖桃;李游坤;劉瀚
• 申請（專利權(quán)）人: 中國水利水電科學(xué)研究院
• 主分類號: G06F30/13
• 分類號: G06F30/13;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/08
• 代理公司: 北京世譽鑫誠專利代理有限公司 11368
• 代理人: 仲伯煊

1.大型水庫疊梁門分層取水設(shè)施的下泄水溫快速預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、基于對水庫水溫結(jié)構(gòu)形成物理機理的分析，梳理影響水庫下泄水溫的主要因素；

S2、將步驟S1得到的影響水庫下泄水溫的主要因素納入模型的輸入因子集X₁，以所述下泄水溫為模型輸出因子Y，初步搭建水庫下泄水溫預(yù)測模型框架，經(jīng)初步篩選，模型的輸入因子集X₁包括當前時段所處的月份M、入流量Q_i^t、出流量Q_O^t、入流水溫T_i^t、壩上水位Z^t、取水口深度D^t、疊梁門運行層數(shù)L^t，以及水庫當前時段氣溫T_a^t、氣壓P^t、濕度H^t、太陽輻照度A^t、風(fēng)速W^t、云量C^t、蒸發(fā)量E^t、降水量R^t，預(yù)測變量即輸出因子Y為水庫當前時段的下泄水溫T_o^t；

S3、采集所述輸入因子集X₁和輸出因子Y的長時間序列資料，整理形成數(shù)據(jù)集S₁，則所述數(shù)據(jù)集S₁＝{X₁，Y}＝{M、t、Q_i^t、Q_o^t、T_i^t、Z^t、D^t、L^t、T_a^t、P^t、H^t、A^t、W^t、C^t、E^t、R^t、T_o^t}，其中t為當前時刻在日內(nèi)所處時段，t∈[0，24]；

S4、基于所述數(shù)據(jù)集S₁，利用敏感性分析及逐步測試，對輸入因子進行二次篩選，最終選出模型的輸入因子集X₂；

S5、對數(shù)據(jù)集S₂做標準化處理；

S6、以經(jīng)過步驟S5標準化處理后的影響因子數(shù)據(jù)X₂為模型輸入向量，以所述標準化處理后的預(yù)測變量Y為模型輸出向量，構(gòu)建基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法的大型水庫疊梁門分層取水下泄水溫預(yù)測模型，并根據(jù)所述標準化處理后的數(shù)據(jù)集確定訓(xùn)練樣本集和測試樣本集，其中，所述水庫疊梁門分層取水下泄水溫預(yù)測模型的函數(shù)表達式為T_o^t＝f(X₂)，f表示LSTM計算模塊；

S7、將所述數(shù)據(jù)集S₂劃分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集；

S8、設(shè)定所述水溫預(yù)測模型的隱層層數(shù)、訓(xùn)練批量、隱層節(jié)點數(shù)和最大迭代次數(shù)，結(jié)合訓(xùn)練樣本集，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)算法和Holdout訓(xùn)練方法訓(xùn)練并生成水庫下泄水溫預(yù)測模型；

S9、利用測試樣本集對所述水庫下泄水溫預(yù)測模型能進行測試，測試不同隱層層數(shù)、訓(xùn)練批量、隱層節(jié)點數(shù)和最大迭代次數(shù)的結(jié)構(gòu)參數(shù)組合對所述水庫下泄水溫預(yù)測模型精度、收斂情況和計算耗時的影響，根據(jù)測試結(jié)果，在保證水庫下泄水溫預(yù)測模型收斂的基礎(chǔ)上，重點考慮模型精度，結(jié)合模型計算耗時，篩選出最優(yōu)隱層層數(shù)、訓(xùn)練批量、最大迭代次數(shù)和隱層節(jié)點數(shù)；

S10、根據(jù)所述最優(yōu)隱層層數(shù)、最優(yōu)訓(xùn)練批量、最優(yōu)迭代次數(shù)和最優(yōu)隱層節(jié)點數(shù)，確定水庫下泄水溫預(yù)測模型，并得到下泄水溫預(yù)測結(jié)果。