[發(fā)明專利]基于水電站應(yīng)急指揮的決策方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110229210.8
• 申請(qǐng)日: 2021-03-02
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112950024A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔣敏;靳帥;田若朝;邱俁凱;江杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)能大渡河枕頭壩發(fā)電有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q50/06;G06Q10/04;G06F30/27
• 代理公司: 成都睿道專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51217
• 代理人: 蔣麗

1.一種基于水電站應(yīng)急指揮的決策方法，其特征在于，所述方法包括：

將基于若干組應(yīng)急數(shù)據(jù)獲得的多個(gè)影響因子輸入至影響因子預(yù)測(cè)模型，獲取相對(duì)應(yīng)的影響因子預(yù)測(cè)值，其中，所述應(yīng)急數(shù)據(jù)具有多種類型，所述影響因子用于表征與水電站應(yīng)急指揮相關(guān)的致災(zāi)類型，一個(gè)所述影響因子對(duì)應(yīng)至少一個(gè)應(yīng)急事件；

將所述影響因子預(yù)測(cè)值輸入至應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型，獲取應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)值；

基于所述應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)值進(jìn)行耦合預(yù)測(cè)，并根據(jù)耦合預(yù)測(cè)結(jié)果確定輔助決策。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于水電站應(yīng)急指揮的決策方法，其特征在于，所述將基于若干組應(yīng)急數(shù)據(jù)獲得的多個(gè)影響因子輸入至影響因子預(yù)測(cè)模型，獲取相對(duì)應(yīng)的影響因子預(yù)測(cè)值，包括：

基于各個(gè)影響因子間的相關(guān)性和每個(gè)影響因子的自相關(guān)性，獲得影響因子的相關(guān)性參數(shù)和每個(gè)影響因子的特征參數(shù)；

將所述影響因子的相關(guān)性參數(shù)和特征參數(shù)同時(shí)輸入至若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型和若干個(gè)時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中，至少兩個(gè)所述機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型的類型不同，至少兩個(gè)所述時(shí)間序列模型的類型不同；

建立預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估模型，對(duì)各個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型和各個(gè)時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，選取最優(yōu)預(yù)測(cè)模型；

將所述最優(yōu)預(yù)測(cè)模型輸出值確定為多個(gè)影響因子分別相對(duì)應(yīng)的影響因子預(yù)測(cè)值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于水電站應(yīng)急指揮的決策方法，其特征在于，所述將所述影響因子預(yù)測(cè)值輸入至應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型，獲取應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)值，包括：

基于若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法模型建立應(yīng)急事件預(yù)測(cè)模型，并使用多個(gè)應(yīng)急事件對(duì)應(yīng)的所有影響因子、每個(gè)應(yīng)急事件對(duì)應(yīng)的主控因子和每個(gè)應(yīng)急事件的應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)訓(xùn)練所述應(yīng)急事件預(yù)測(cè)模型，獲得所述應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型，其中，所述應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型包括若干個(gè)分類預(yù)測(cè)模型；

將所述多個(gè)影響因子分別相對(duì)應(yīng)的影響因子預(yù)測(cè)值輸入至所述應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型，獲得多種分類預(yù)測(cè)結(jié)果；

對(duì)所述多種預(yù)測(cè)分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，從所述應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型中確定出最優(yōu)分類預(yù)測(cè)模型；

將所述最優(yōu)分類預(yù)測(cè)模型輸出值確定為多個(gè)影響因子分別對(duì)應(yīng)的應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于水電站應(yīng)急指揮的決策方法，其特征在于，所述將所述影響因子預(yù)測(cè)值輸入至應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)模型，獲取應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)值，還包括：

判斷影響因子是否包含重要標(biāo)識(shí)，若是，根據(jù)所述重要標(biāo)識(shí)確定所述影響因子對(duì)應(yīng)的應(yīng)急事件，并將該包含重要標(biāo)識(shí)的影響因子確定為該影響因子對(duì)應(yīng)的應(yīng)急事件的主控因子。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于水電站應(yīng)急指揮的決策方法，其特征在于，所述基于所述應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)值進(jìn)行耦合預(yù)測(cè)，并根據(jù)耦合預(yù)測(cè)結(jié)果確定輔助決策，包括：

基于多種所述應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)值、多種所述影響因子的相關(guān)性參數(shù)和KSIM預(yù)測(cè)法，建立多應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)耦合預(yù)測(cè)模型；

根據(jù)所述多應(yīng)急事件風(fēng)險(xiǎn)耦合預(yù)測(cè)模型的耦合預(yù)測(cè)結(jié)果，確定處理應(yīng)急事件的應(yīng)急人員和應(yīng)急處理預(yù)案。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于水電站應(yīng)急指揮的決策方法，其特征在于，在所述將基于若干組應(yīng)急數(shù)據(jù)獲得的多種影響因子輸入至影響因子預(yù)測(cè)模型，獲取相對(duì)應(yīng)的影響因子預(yù)測(cè)值之前，所述方法還包括：

獲得預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)與水電站應(yīng)急指揮相關(guān)的所有應(yīng)急數(shù)據(jù)，其中，所述應(yīng)急數(shù)據(jù)包括特征量數(shù)據(jù)、應(yīng)急指揮處理數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)；

對(duì)所有所述應(yīng)急數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得統(tǒng)一格式后的若干組應(yīng)急數(shù)據(jù)，其中，所述預(yù)處理包括：刪除過(guò)濾無(wú)效數(shù)據(jù)、填補(bǔ)應(yīng)急數(shù)據(jù)中的缺失值和數(shù)據(jù)歸一化處理；

基于統(tǒng)一格式后的若干組應(yīng)急數(shù)據(jù)，獲得多種與水電站應(yīng)急指揮相關(guān)的應(yīng)急致災(zāi)因子。