【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水流量预测，特别是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。
技术介绍
1、水电是绿色能源的主要来源，对于水电站而言，准确的水库水流量预测可以保障水电站的安全运行和水电站的发电效益；若对上游水库的水流量预测不准确，那么误差就会叠加到下游水库，从而导致下游水电站的发电量不足或调度难度增大；因此，需要对水库水流量进行预测。
2、现有技术中，往往采用水文模型，例如新安江模型对水库的水流量进行预测；然而，水文模型的参数众多，且水文模型的参数往往与水库的外部环境，例如与季节、天气化、上游水库的出水量、水电站的发电需求量等相关，一旦水库的外部环境发生变化，就需要依赖人工经验对水文模型进行调参；因此，基于水文模型的水库水流量的预测精度较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述水库水流量的预测精度较低的技术问题，提供一种能够提高水库水流量的预测精度的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。
2、第一方面，本申请提供了一种水库水流量预测模型的构建方法，包括：
3、初始化模态分解模型和水流量预测模型；
4、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，得到所述水库对应的目标模态分解模型；
5、通过所述目标模态
6、基于所述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，得到所述水库对应的目标水流量预测模型。
7、在其中一个实施例中，所述初始化得到的模态分解模型为变分模态分解模型；
8、所述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，得到所述水库对应的目标模态分解模型，包括：
9、以所述历史水流量的水流量信号作为输入信息以及监督信息，采用霜冰优化算法，确定所述变分模态分解模型对应于所述水库的目标分解参数；所述目标分解参数至少包括所述变分模态分解模型的模态数量参数和带宽约束参数中的至少一个，所述模态数量参数用于表征所述多个中心频率的数量，所述带宽约束参数用于表征每个中心频率对应的带宽；
10、基于所述目标分解参数，得到目标变分模态分解模型，作为所述水库对应的目标模态分解模型。
11、在其中一个实施例中，所述初始化得到的水流量预测模型中有长短期记忆网络；
12、所述历史时间段包括多个连续的历史时间区间，每个历史时间区间均有对应的第一历史水流量和第二历史水流量，所述第一历史水流量为所述每个历史时间区间内的历史水流量，所述第二历史水流量为所述每个历史时间区间的下一个历史时间区间内的历史水流量；
13、所述基于所述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，得到所述水库对应的目标水流量预测模型，包括：
14、以各个历史时间区间对应的第一历史水流量的多个子水流量信号作为输入信息，以所述各个历史时间区间对应的第二历史水流量的水流量信号作为监督信息，采用麻雀搜索算法，确定所述长短期记忆网络对应于所述水库的目标网络参数；
15、基于所述目标网络参数，得到目标长短期记忆网络；
16、基于所述目标长短期记忆网络，得到所述水库对应的目标水流量预测模型。
17、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
18、获取水库在历史时间段内的初始水流量数据；
19、对所述初始水流量数据进行数据预处理，得到所述水库在所述历史时间段内的历史水流量；所述数据预处理至少包括数据清洗、数据填补中的至少一种。
20、第二方面，本申请还提供了一种水库水流量预测方法，包括：
21、获取水库在预设时间区间内的水流量；
22、通过所述水库对应的模态分解模型，对所述水流量的水流量信号进行模态分解处理，得到所述水流量在所述模态分解模型对应的多个中心频率下的多个子水流量信号；
23、将所述水流量对应的多个子水流量信号输入至所述水库对应的水流量预测模型，得到所述水库在所述预设时间区间后的预测水流量信号；所述预测水流量信号用于表征所述水库在所述预设时间区间后的预测水流量；所述水库对应的水流量预测模型通过上述任一实施例中的水库水流量预测模型的构建方法构建得到。
24、第三方面，本申请还提供了一种水库水流量预测模型的构建装置，包括：
25、模型初始模块，用于初始化模态分解模型和水流量预测模型；
26、第一更新模块，用于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，得到所述水库对应的目标模态分解模型；
27、模态分解模块，用于通过所述目标模态分解模型，对所述历史水流量的水流量信号进行模态分解处理，得到所述历史水流量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；
28、第二更新模块，用于基于所述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，得到所述水库对应的目标水流量预测模型。
29、第四方面，本申请还提供了一种水库水流量预测装置，包括：
30、流量获取模块，用于获取水库在预设时间区间内的水流量；
31、模态分解模块，用于通过所述水库对应的模态分解模型，对所述水流量的水流量信号进行模态分解处理，得到所述水流量在所述模态分解模型对应的多个中心频率下的多个子水流量信号；
32、流量预测模块，用于将所述水流量对应的多个子水流量信号输入至所述水库对应的水流量预测模型，得到所述水库在所述预设时间区间后的预测水流量信号；所述预测水流量信号用于表征所述水库在所述预设时间区间后的预测水流量；所述水库对应的水流量预测模型通过上述任一实施例中的水库水流量预测模型的构建方法构建得到。
33、第五方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
34、初始化模态分解模型和水流量预测模型；
35、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，得到所述水库对应的目标模态分解模型；
36、通过所述目标模态分解模型，对所述历史水流量的水流量信号进行模态分解处理，得到所述历史水流量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；
37、基于所述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，得到所述水库对应的目标水流量预测模型。
38、第六方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化得到的模态分解模型为变分模态分解模型；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化得到的水流量预测模型中有长短期记忆网络；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.一种水库水流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
6.一种水库水流量预测模型的构建装置，其特征在于，所述装置包括：
7.一种水库水流量预测装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的水库水流量预测模型的构建方法的步骤，或者是权利要求5所述的水库水流量预测方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的水库水流量预测模型的构建方法的步骤，或者是权利要求5所述的
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的水库水流量预测模型的构建方法的步骤，或者是权利要求5所述的水库水流量预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化得到的模态分解模型为变分模态分解模型；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化得到的水流量预测模型中有长短期记忆网络；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.一种水库水流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：
6.一种水库水流量预测模型的构建装置，其特征在于，所述装置包括：
7.一种水库水流量预测装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：段宇，李顽华，许兴贵，洪国仁，陶洋，张宗训，杨关友，
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，
类型：发明
国别省市：
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