一种水利枢纽闸群调控方法及装置与流程

本发明属于水利，具体涉及一种水利枢纽闸群调控方法及装置。

背景技术：

1、水利枢纽闸群是实现泄洪、排涝、引水、改善水环境、水利水资源调度等的重要水利设施。而当前闸群中各闸口的调度控制主要是依靠工作人员根据过往工作经验以及对当地水文水利条件的知识，依据上级单位指令或相关规章制度，手工地对闸口进行调节调度，从而保证相关水利任务的顺利开展，但是效率低下，人力成本高。

2、因此，如何提高水利枢纽闸群调控的效率，降低对人力资源的依赖，是本领域技术人员有待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中水利枢纽闸群调控过于依赖人力资源，导致效率低下的技术问题。

2、为实现上述技术目的，一方面，本发明提供了一种水利枢纽闸群调控方法，该方法包括：

3、获取各河道监测站点采集的河道水流数据，以及获取历史闸口人工操作记录并作为目标域数据；

4、基于所述河道水流数据建立水动力学模型，并依据所述水动力学模型建立模拟河道水流变化数据集；

5、针对河流闸口问题建立梯度提升树模型集合，所述梯度提升树模型集合中每一个梯度提升树模型对应一个闸口，且输入为河道水流数据，输出为对应闸口操作后的开闭状态和河流水位；

6、基于所述模拟河道水流变化数据集和目标域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练，并通过训练好的梯度提升树模型集合进行闸口调控决策。

7、进一步地，所述水动力学模型包括水流连续方程和动力方程，具体如下公式所示：

8、，

9、，

10、式中，为流量，为沿水流方向距离，为河道水面宽度，为水位高度，为时间，为偏微分符号，为动量校正系数，为重力加速度，为过水断面面积，为谢才系数，为水力半径。

11、进一步地，所述基于所述模拟河道水流变化数据集和目标域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练，具体包括：

12、将所述模拟河道水流变化数据集作为源域数据，并初始化源域数据和目标域数据的样本权重向量；

13、通过所述目标域数据和源域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练并更新对应的样本权重向量。

14、进一步地，所述通过所述目标域数据和源域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练并更新对应的样本权重向量，具体包括：

15、s501、确定出当迭代次数为t时，所述梯度提升树模型集合在目标域数据中的误差；

16、s502、根据所述误差更新样本权重系数；

17、s503、迭代重复s501-s502，直至损失函数和样本权重向量收敛，结束迭代完成训练。

18、进一步地，所述误差通过如下公式确定：

19、，

20、，

21、式中，为误差，为基于所有样本的输出数据，包括闸口操作后开闭高度和闸口操作后的水深，为基于目标域的输出数据，为弱分类器，为基于所有样本的输入数据，具体包括上一时刻闸口开闭高度和上一时刻的闸口水深，为最大误差值，为源域数据的样本总数，为目标域数据的样本总数，为仅目标域的输入数据，为所有样本的序号，为目标域样本的序号。

22、进一步地，通过如下公式进行更新样本权重系数：

23、，

24、式中，为更新后的样本权重系数，为更新前样本权重系数，为权重因子，为误差，为模拟河道水流变化数据集的样本总数，为所有样本的序号，为目标域数据的样本总数，为正则化常量。

25、另一方面，本发明还提供了一种水利枢纽闸群调控装置，所述装置包括：

26、获取模块，用于获取各河道监测站点采集的河道水流数据，以及获取历史闸口人工操作记录并作为目标域数据；

27、模拟模块，用于基于所述河道水流数据建立水动力学模型，并依据所述水动力学模型建立模拟河道水流变化数据集；

28、建立模块，用于针对河流闸口问题建立梯度提升树模型集合，所述梯度提升树模型集合中每一个梯度提升树模型对应一个闸口，且输入为河道水流数据，输出为对应闸口操作后的开闭状态和河流水位；

29、训练模块，用于基于所述模拟河道水流数据集和目标域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练，并通过训练好的梯度提升树模型集合进行闸口调控决策。

30、本发明提供的一种水利枢纽闸群调控方法及装置，与现有技术相比，本方法获取各河道监测站点采集的河道水流数据，以及获取历史闸口人工操作记录并作为目标域数据；基于所述河道水流数据建立水动力学模型，并依据所述水动力学模型建立模拟河道水流变化数据集；针对河流闸口问题建立梯度提升树模型集合，所述梯度提升树模型集合中每一个梯度提升树模型对应一个闸口，且输入为河道水流数据，输出为对应闸口操作后的开闭状态和河流水位；基于所述模拟河道水流数据集和目标域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练，并通过训练好的梯度提升树模型集合进行闸口调控决策。本方案能够有效提高水利枢纽闸群调控的效率，降低对人力资源的依赖，节约了调控时间。

技术特征：

1.一种水利枢纽闸群调控方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的水利枢纽闸群调控方法，其特征在于，所述水动力学模型包括水流连续方程和动力方程，具体如下公式所示：

3.如权利要求1所述的水利枢纽闸群调控方法，其特征在于，所述基于所述模拟河道水流变化数据集和目标域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练，具体包括：

4.如权利要求3所述的水利枢纽闸群调控方法，其特征在于，所述通过所述目标域数据和源域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练并更新对应的样本权重向量，具体包括：

5.如权利要求4所述的水利枢纽闸群调控方法，其特征在于，所述误差通过如下公式确定：

6.如权利要求4所述的水利枢纽闸群调控方法，其特征在于，通过如下公式进行更新样本权重系数：

7.一种水利枢纽闸群调控装置，其特征在于，所述装置包括：

技术总结本发明公开了一种水利枢纽闸群调控方法及装置，该方法包括：获取各河道监测站点采集的河道水流数据，以及获取历史闸口人工操作记录并作为目标域数据；基于所述河道水流数据建立水动力学模型，并依据所述水动力学模型建立模拟河道水流变化数据集；针对河流闸口问题建立梯度提升树模型集合，所述梯度提升树模型集合中每一个梯度提升树模型对应一个闸口，且输入为河道水流数据，输出为对应闸口操作后的开闭状态和河流水位；基于所述模拟河道水流数据集和目标域数据对所述梯度提升树模型集合进行训练，并通过训练好的梯度提升树模型集合进行闸口调控决策。本方案能够有效提高水利枢纽闸群调控的效率，降低对人力资源的依赖，节约了调控时间。技术研发人员：麻泽龙,陈玥,张钟元,卢鑫,阚飞,周伍光,张青松,惠健,邓朝仁,曲亚巍,陈龙,吴曼受保护的技术使用者：四川省水利科学研究院技术研发日：技术公布日：2024/9/26