申请/专利权人：水利部水利水电规划设计总院

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN118153734A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06F30/27;G06F111/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开

摘要：本发明公开了一种水网调蓄工程群多目标优化调度规则提取方法，选取水网调蓄工程的影响因子，构建水网调蓄工程初始影响因子集，构建水网调蓄工程群多目标优化调度模拟模型，得到不同影响因子下的最优调度方案；计算影响因子的参数敏感度并选取敏感的影响因子，构建敏感影响因子集，并降重得到调度规则输入变量集；构建基于贝叶斯超参数优化的XGBoost调度函数拟合模型，得到水网调蓄工程群多目标优化调度规则；采用DREAM算法对超参数进行贝叶斯推断，得到不确定性区间的水网调蓄工程群多目标优化调度规则。本发明能够同时应对多个调蓄工程调度，同时考虑了算法参数不确定性，避免了算法参数不确定性带来的误差。

主权项：1.水网调蓄工程群多目标优化调度规则提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、选取水网调蓄工程的影响因子，构建水网调蓄工程初始影响因子集，构建水网调蓄工程群多目标优化调度模拟模型，使用水网调蓄工程群多目标优化调度模拟模型计算得到不同影响因子下的最优调度方案；步骤S2、基于模拟得到的不同影响因子下的最优调度方案计算影响因子的参数敏感度，根据敏感度对影响因子进行排序，选取敏感的影响因子，构建敏感影响因子集，对构建的敏感影响因子集进行降重，得到调度规则输入变量集；步骤S3、构建基于贝叶斯超参数优化的XGBoost调度函数拟合模型，将调度规则输入变量集划分为训练集和验证集，将训练集输入XGBoost调度函数拟合模型进行模拟计算，得到模拟调度集，选择评价指标对模拟调度集和验证集数据进行对比，根据对比结果对XGBoost调度函数进行调整与修正，得到水网调蓄工程群多目标优化调度规则；步骤S4、分别选用a%和b%作为调度函数的分位点条件，确定b-a%不确定性区间来代表算法超参数不确定性，分别采用最优超参数取值与算法参数后验概率密度函数a%和b%分位点条件下的调度函数作为考虑机器学习算法超参数不确定性的调度规则，采用DREAM算法对XGBoost调度函数拟合模型的超参数进行贝叶斯推断，得到b-a%不确定性区间的水网调蓄工程群多目标优化调度规则，a、b为0-100之间的正数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 水利部水利水电规划设计总院 水网调蓄工程群多目标优化调度规则提取方法

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