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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及智能水务技术领域，特别涉及一种基于水量与最不利点压降混合预测的供水泵站调度方法，其包括：s1，构建水量及压降预测模型，其能够将供水水量和节点压降作为输出特征进行输出；s2，获取当前因素数据，至少包括当前供水水量数据和当前节点压降数据；s3，将s2中所获取的当期因素数据作为输入特征，输入到构建好的水量及压降预测模型中，得到供水水量和最不利点压降预测数据；s4，基于预测的最不利点压降预测数据与供水水量预测数据进行供水泵站调度优化。而且，本发明采用压降代替节点压力预测，以出水点到最不利点的压降作为预测目标，预测精度更高，更具有实用性与可解释性，可根据最不利点所需压力与预测压降调整供水压力。
主权项：1.一种基于水量与最不利点压降混合预测的供水泵站调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1，构建水量及压降预测模型，所述水量及压降预测模型构造为能够将供水水量和节点压降作为输出特征进行输出；步骤s2，获取供水泵站的当前运行数据，当前运行数据至少包括当前供水水量数据和当前节点压降数据；步骤s3，将步骤s2中所获取的当期因素数据作为输入特征，输入到构建好的水量及压降预测模型中，以得到供水水量和最不利点压降预测数据；步骤s4，通过步骤s3中得到的最不利点压降预测数据与最不利点所需压力相加得到出厂水所需压力，然后结合步骤s2所预测得到的供水水量进行供水泵站调度优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于水量与最不利点压降混合预测的供水泵站调度方法
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