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申请/专利权人：南方电网调峰调频发电有限公司鲁布革水力发电厂

摘要：本申请涉及一种水库水流量预测模型的构建方法、水库水流量预测方法、水库水流量预测模型的构建装置、水库水流量预测装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：初始化模态分解模型和水流量预测模型；基于水库在历史时间段内的历史水流量，更新初始化得到的模态分解模型，得到水库对应的目标模态分解模型；通过目标模态分解模型，对历史水流量的水流量信号进行模态分解处理，得到历史水流量在目标模态分解模型对应的多个中心频率下的子水流量信号；基于历史水流量的多个子水流量信号，更新初始化得到的水流量预测模型，得到水库对应的目标水流量预测模型。采用本方法能够提高水库水流量的预测精度。

主权项：1.一种水库水流量预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：初始化模态分解模型和水流量预测模型，以及，将水库在历史时间段内的历史水流量划分为训练集和测试集；所述初始化得到的模态分解模型为变分模态分解模型VMD；所述初始化得到的水流量预测模型为长短期记忆网络LSTM；基于所述训练集和霜冰优化算法RIME，更新所述初始化得到的模态分解模型，得到所述水库对应的目标模态分解模型RIME-VMD；通过所述目标模态分解模型RIME-VMD，对所述训练集的水流量信号进行模态分解处理，得到所述训练集在所述目标模态分解模型对应的多个中心频率下的子水流量信号；基于所述训练集的多个子水流量信号和麻雀搜索算法SSA，更新所述初始化得到的水流量预测模型，得到所述水库对应的目标水流量预测模型SSA-LSTM；将所述初始化得到的水流量预测模型确定为LSTM模型，将所述初始化得到的模态分解模型和所述初始化得到的水流量预测模型组合为VMD-LSTM模型，将所述初始化得到的模态分解模型和所述目标水流量预测模型SSA-LSTM组合为VMD-SSA-LSTM模型，将所述目标模态分解模型RIME-VMD和所述目标水流量预测模型SSA-LSTM组合为RIME-VMD-SSA-LSTM模型；基于所述测试集，分别对所述LSTM模型、所述VMD-LSTM模型、所述VMD-SSA-LSTM模型和所述RIME-VMD-SSA-LSTM模型进行评估，得到所述LSTM模型、所述VMD-LSTM模型、所述VMD-SSA-LSTM模型和所述RIME-VMD-SSA-LSTM模型各自对应的评估结果；基于所述LSTM模型、所述VMD-LSTM模型、所述VMD-SSA-LSTM模型和所述RIME-VMD-SSA-LSTM模型各自对应的评估结果，从所述LSTM模型、所述VMD-LSTM模型、所述VMD-SSA-LSTM模型和所述RIME-VMD-SSA-LSTM模型中，确定出评估结果最佳的模型，将所述评估结果最佳的模型确定为用于对所述水库进行水流量预测的水库水流量预测模型；所述水库水流量预测模型为所述RIME-VMD-SSA-LSTM模型；其中，所述LSTM模型是指不进行信号分解处理，直接利用所述长短期记忆网络LSTM进行水流量预测的模型；所述VMD-LSTM模型是指利用所述变分模态分解模型VMD进行信号分解处理，利用所述长短期记忆网络LSTM进行水流量预测的模型；所述VMD-SSA-LSTM模型是指利用所述变分模态分解模型VMD进行信号分解处理，利用所述目标水流量预测模型SSA-LSTM进行水流量预测的模型；所述RIME-VMD-SSA-LSTM模型是指利用所述目标模态分解模型RIME-VMD进行信号分解处理，利用所述目标水流量预测模型SSA-LSTM进行水流量预测的模型。

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