一种基于数据驱动的串联闸群调水工程水力实时调控模型的构建方法与流程

1.本发明涉及串联闸群调控技术领域，尤其涉及一种基于数据驱动的串联闸群调水工程水力实时调控模型的构建方法。


背景技术：

2.调水工程用以解决水资源分布不均问题，并通过闸群、泵站等对水系进行控制。节制闸作为河道主要的控制型水工建筑物，其调度规则对河网水情有着直接影响。对节制闸进行准确合理的调控是实现串联闸群调水工程的安全稳定和高效经济运行的关键，也是国内外串联闸群调水工程研究的重点问题。
3.现阶段的工程调度仍以人工经验决策为主，调控安全稳妥，但决策效率低、劳动强度大、超调频次高。在闸群调度理论中，通过将水动力模型与控制算法、优化算法相结合，可自动生成控制指令，但对工程运行数据测量精度要求高，且模型求解效率低，即该方法难以满足实时决策的工程应用需求。针对以上问题，构建一种利用长序列监测数据搭建神经网络模型进行节制闸实时调控的模型。
4.目前，尚未出现使用数据驱动的方式进行串联闸群调水工程实时调控的技术方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于数据驱动的串联闸群调水工程水力实时调控模型的构建方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。
6.为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
7.一种基于数据驱动的串联闸群调水工程水力实时调控模型的构建方法，包括如下步骤，
8.s1、数据收集及预处理；
9.收集所需工程调度的运行数据，并对其进行数据筛选以获取数据集；
10.s2、预测节制闸闸门调控状态，构建调控状态预测模型；
11.基于数据集构建第一训练数据集，利用第一训练数据集对二分类神经网络模型进行训练，获取调控状态预测模型；
12.s3、预测节制闸闸门调控幅度，构建调控幅度预测模型；
13.基于数据集构建第二训练数据集，利用第二训练数据集对多分类神经网络模型进行训练，获取调控幅度预测模型；
14.s4、获取调控状态预测模型和调控幅度预测模型的综合评价结果。
15.优选的，步骤s1具体为，获取所需工程调度的运行数据，并设置一定的调控幅度对运行数据进行数据筛选，剔除超出调控幅度阈值的运行数据，将剩余运行数据汇总为数据集；所述运行数据包括节制闸闸前水位、闸后水位、过闸流量、闸门开度、各个分退水口过闸
流量。
16.优选的，步骤s2具体为，按照合适的比例从数据集中选择节制闸发生调控和未发生调控情况下的运行数据汇总成第一训练数据集；采用交叉验证的方法对所述二分类神经网络模型进行训练，进而选择损失函数评估最优的模型和参数；其中从第一训练数据集中选取一定比例的数据作为第一验证集，剩余部分的数据在使用k折交叉验证过程中被划分为第一训练集和第一测试集；训练过程中二分类神经网络模型以t-m时刻相邻节制闸及预测节制闸的运行数据预测当前时刻预测节制闸的调控状态，以真阳率作为评价指标，获取训练好的二分类神经网络模型，即调控状态预测模型；m＝0,2,4。
17.具体的，训练过程中，选择第n节制闸为预测节制闸，将上游节制闸n-1的闸前水位闸后水位过闸流量下游节制闸n 1的闸前水位闸后水位过闸流量预测节制闸n的闸前水位闸后水位过闸流量闸门开度相邻两渠池的分水流量作为模型输入，选择预测节制闸当前时刻的调控状态gp
tn
作为输出结果。
18.优选的，所述第一训练数据集在输入到二分类神经网络模型进行训练之前，进行z-score标准化处理。
19.优选的，步骤s3具体包括如下内容，
20.将数据集中调水工程各个节制闸所有发生调控情况的运行数据汇总成第二训练数据集，采用交叉验证的方法对所述多分类神经网络模型进行训练，进而选择损失函数评估最优的模型和参数；其中从第二训练数据集中选取一定比例的数据作为第二验证集，剩余部分的数据在使用k折交叉验证过程中被划分为第二训练集和第二测试集；训练过程中多分类神经网络模型以t-m时刻相邻节制闸及预测节制闸的运行数据预测当前时刻预测节制闸的调控幅度，以平均误差作为评价指标，获取训练好的多分类神经网络模型，即调控幅度预测模型；m＝0,2,4；
21.具体的，训练过程中，选择第n节制闸为预测节制闸，将上游节制闸n-1的闸前水位闸后水位过闸流量下游节制闸n 1的闸前水位闸后水位过闸流量预测节制闸n的闸前水位闸后水位过闸流量闸门开度相邻两渠池的分水流量作为模型输入，选择预测节制闸当前时刻的调控幅度gpv
tn
作为输出结果。
22.优选的，所述第二训练数据集在输入到多分类神经网络模型进行训练之前，进行normalizer归一化处理。
23.优选的，所述二分类神经网络模型和多分类神经网络模型均选用多层感知机模型，包括1个输入层和多个全连接层，并在模型中插入bn层和dropout层。
24.优选的，所述二分类神经网络模型和所述多分类神经网络模型均采用交叉熵损失函数。
25.优选的，对所述二分类神经网络模型以及多分类神经网络模型的训练均采用k折交叉验证、批训练的方法和早停方法。
26.优选的，步骤s4具体为，计算调控状态预测模型和调控幅度预测模型得到的预测值与实际值之间的平均误差及标准差，并将其作为两个模型的综合评价指标。
27.本发明的有益效果是：1、本方法无需构建求解水动力方程，操作简单方便，且基本上能够满足各个节制闸的调控需求。2、数据维度小，结果计算速度快，可满足实时调控的需求。3、使用二分类神经网络针对闸门是否需要调控进行实时预测，使用多分类神经网络针对具体调控幅度进行实时预测，预测准确度大大提高。4、采用多重交叉验证，提高了模型的泛化性。5、本方法为一套固定的程序，只需进行数据的实时输入，便可自动生成实时调控指令。
附图说明
28.图1是本发明实施例中模型构建方法的原理流程图；
29.图2是本发明实施例中二分类神经网络模型的输入量和输出量示意图；
30.图3是本发明实施例中多分类神经网络模型的输入量和输出量示意图；
31.图4是本发明实施例中二分类和多分类神经网络模型的结构示意图；
32.图5是本发明实施例中十二里河渡槽进口节制闸的调控状态预测结果；
33.图6是本发明实施例中十二里河渡槽进口节制闸幅度预测结果对比图。
具体实施方式
34.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
35.实施例一
36.如图1所示，本实施例中，提供了一种基于数据驱动的串联闸群调水工程水力实时调控模型的构建方法，该方法采用两步进行实时预测，即首先基于历史监测数据，利用多层感知机网络构建二分类神经网络模型预测闸门是否发生调控；之后选取历史监测数据中闸门发生调控的数据组成新的数据集并按照不同调控幅值进行分类，构建多分类神经网络模型进行训练，得到节制闸调控幅度预测模型；最后将两个模型进行综合评价，得到实时调控模型。包括如下步骤，
37.s1、数据收集及预处理；
38.收集所需工程调度的运行数据，并对其进行数据筛选以获取数据集；
39.s2、预测节制闸闸门调控状态，构建调控状态预测模型；
40.基于数据集构建第一训练数据集，利用第一训练数据集对二分类神经网络模型进行训练，获取调控状态预测模型；
41.s3、预测节制闸闸门调控幅度，构建调控幅度预测模型；
42.基于数据集构建第二训练数据集，利用第二训练数据集对多分类神经网络模型进行训练，获取调控幅度预测模型；
43.s4、获取调控状态预测模型和调控幅度预测模型的综合评价结果。
44.结合上述步骤，可以发现，本发明方法主要包括四部分内容，分别为数据收集与处理、节制闸闸门调控状态预测、节制闸闸门调控幅度预测、获取综合评价结果；下面分别针
对这四部分内容进行详细的说明。
45.一、数据收集与处理
46.该部分内容对应步骤s1，具体为，获取所需工程调度的运行数据，并设置一定的调控幅度对运行数据进行数据筛选，剔除超出调控幅度阈值的运行数据，将剩余运行数据汇总为数据集；所述运行数据包括节制闸闸前水位、闸后水位、过闸流量、闸门开度、各个分退水口过闸流量。
47.具体的：在获取调水工程的监测数据后，首先进行数据预处理，应针对各闸门具体调控变化幅度，在长序列历史调度运行数据中选取合适的调控幅度阈值。由于实际调控中可能出现极端工况，比如突降暴雨、发洪水等，从而导致某些时刻调控幅度特别大，而这种随机产生的调控结果是对网络的训练不利的。因此，需统计调水工程节制闸调控幅度变化情况，选择合适的调控幅度阈值，对超出这个阈值的数据进行剔除。
48.二、节制闸闸门调控状态预测
49.该部分内容对应步骤s2，具体为，按照合适的比例从数据集中选择节制闸发生调控和未发生调控情况下的运行数据汇总成第一训练数据集；采用交叉验证的方法对所述二分类神经网络模型进行训练，进而选择损失函数评估最优的模型和参数，其中从第一训练数据集中选取一定比例的数据作为第一验证集，剩余部分的数据在使用k折交叉验证过程中被划分为第一训练集和第一测试集；训练过程中二分类神经网络模型以t-m时刻相邻节制闸及预测节制闸的运行数据预测当前时刻预测节制闸的调控状态，以真阳率作为评价指标，获取训练好的二分类神经网络模型，即调控状态预测模型；m＝0,2,4。
50.具体的，训练过程中，选择第n节制闸为预测节制闸，将上游节制闸n-1的闸前水位闸后水位过闸流量下游节制闸n 1的闸前水位闸后水位过闸流量预测节制闸n的闸前水位闸后水位过闸流量闸门开度相邻两渠池的分水流量作为模型输入，选择预测节制闸当前时刻的调控状态gp
tn
作为输出结果。
51.本实施例中，针对节制闸闸门调控状态预测，大致可以包括以下七个具体步骤：
52.1、首先进行第一训练数据集的制作与划分
53.对步骤1中已经预处理后的数据(数据集)进行标签分类，节制闸未发生调控动作的情况则归为标签0，节制闸发生调控动作的情况归为标签1。此外，网络训练过程中倘若训练数据集中分类标签所对应数据占比不合理，容易发生过拟合现象，导致预测结果偏向一极。应根据实际情况，按照合适的比例选择有调控和无调控的数据作为第一训练数据集。
54.为了提升模型的收敛速度及保持数据一致性，拟将所有变量在输入模型时，都进行z-score标准化处理；即所述第一训练数据集在输入到二分类神经网络模型进行训练之前，进行z-score标准化处理。z-score标准化处理的公式为，
[0055][0056]
式中：x
ij
代表第i类输入数据的第j个值，μi为第i类输入数据均值，σi为第i类输入数据的标准差，为标准化之后的输入。
[0057]
由于实际调度工程长序列调度数据中调控数据较少，若设置训练集、测试集、验证集将导致每个数据集样本个数太少，影响最终模型训练效果。故采用交叉验证方法对所述二分类神经网络模型进行训练，其中从第一训练数据集中选取一定比例的数据作为第一验证集，剩余部分的数据在使用k折交叉验证过程中被划分为第一训练集和第一测试集。
[0058]
2、输入量和输出量
[0059]
拟选用输入量及输出量见图2，以t-m(m取值为0、2、4)时刻预测节制闸及相邻节制闸的水情、工情数据，预测当前时刻预测节制闸的调控状态。选择第n节制闸为预测节制闸，将上游节制闸n-1的闸前水位闸后水位过闸流量下游节制闸n 1的闸前水位闸后水位过闸流量预测节制闸n的闸前水位闸后水位过闸流量闸门开度相邻两渠池的分水流量作为模型输入，输出结果为预测节制闸当前时刻的调控状态gp
tn
。
[0060]
3、二分类神经网络模型的建立
[0061]
二分类神经网络采用可控性较强的多层感知机模型，包含输入层和多个全连接层。将batch normalization层和全连接层交替输入，且为了避免过拟合的现象发生，在模型中插入dropout层进行神经元的随机失活，最后以sigmoid为激活函数的全连接层作为输出层进行结果的输出。输出值在0～1之间，小于0.5则视为标签0，大于等于0.5则为标签1。
[0062]
其中模型中插入batch normalization层，即将每层的输入重新缩放为均值为0、方差一致的数据，一方面能够加速网络收敛、保证网络稳定收敛，另一方面在一定程度上防止过拟合。
[0063]
4、选择损失函数
[0064]
选择合适的损失函数，通过反向传播更新网络参数，来降低预测结果与实际值之间的偏差，使得预测结果更靠近真实值，从而达到学习的目的。分类问题一般采用交叉熵损失函数，公式如下：
[0065][0066]
式中，c为待分类的类别总数，y
ic
为样本i的分类，p
ic
为样本i属于c类的概率。
[0067]
5、选择优化器
[0068]
优化器在反向传播过程中，规定了神经网络中的各个参数的更新方向和步长大小，使得在参数更新之后的损失函数的值近似全局最小。优化器的计算结果决定了更新的方向和大小。
[0069]
6、选择模型的评价指标
[0070]
对于训练好的模型，需要数学工具直观反应其性能的好坏。选用真阳率(召回率)作为模型的评价指标，发生调控为阳，未发生调控为阴。由于实际的节制闸调控过程中，大部分情况节制闸都不进行调控，需要将注意力集中在模型能否准确预测节制闸的有调控状态，故使用真阳率用以评价模型预测的调控状态是否准确。
[0071]
7、二分类神经网络模型的训练
[0072]
采用k折交叉验证方法进行二分类神经网络模型的训练。将已经做好标签的数据集随机分为k份，并挑选k-1份作为第一训练集在该二分类神经网络模型下进行训练，剩余
的一份作为第一验证集对训练的结果进行验证，计算保存模型的评价指标，重复进行k次，计算k组评价指标的平均值，作为k折交叉验证下该二分类神经网络模型的评价指标。
[0073]
为加速模型的训练，选用批(batch)训练的方法。而batch size的大小影响模型的优化程度和速度，同时直接影响到gpu内存的使用情况，应根据实际硬件情况选取合适的数值。
[0074]
为使得模型能够快速高效稳定地收敛，训练过程采用早停方法使得模型能够自动搜寻较优的训练轮数，并在早停方法中添加迟滞机制，当模型训练未达轮数阈值时不启用早停方法，从而使得早停方法能够在合适的时间点终止训练，使模型达到最优状态。
[0075]
三、节制闸闸门调控幅度预测
[0076]
该部分内容对应步骤s3，具体包括如下内容，
[0077]
将数据集中调水工程各个节制闸所有发生调控情况的运行数据汇总成第二训练数据集，采用交叉验证的方法对所述多分类神经网络模型进行训练，进而选择损失函数评估最优的模型和参数，其中从第二训练数据集中选取一定比例的数据作为第二验证集，剩余部分的数据在使用k折交叉验证过程中被划分为第二训练集和第二测试集；训练过程中多分类神经网络模型以t-m时刻相邻节制闸及预测节制闸的运行数据预测当前时刻预测节制闸的调控幅度，以平均误差作为评价指标，获取训练好的多分类神经网络模型，即调控幅度预测模型；m＝0,2,4；
[0078]
具体的，训练过程中，选择第n节制闸为预测节制闸，将上游节制闸n-1的闸前水位闸后水位过闸流量下游节制闸n 1的闸前水位闸后水位过闸流量预测节制闸n的闸前水位闸后水位过闸流量闸门开度相邻两渠池的分水流量作为模型输入，选择预测节制闸当前时刻的调控幅度gpv
tn
作为输出结果。
[0079]
本实施例中，针对节制闸闸门调控幅度预测，大致可以包括以下内容：
[0080]
首先，进行第二训练数据集的制作及划分。选取调水工程各个节制闸所有发生调控数据组成第二训练数据集。为了能够准确的预测需要调控的幅度大小，将相同的调控幅值都单独作为一类标签。先对数据进行normalizer归一化处理，之后将归一化后的数据打上标签。由于发生调控的数据量较少，故采用与步骤2中相同的数据集划分方式。并使用to_categorical函数将原来的类别向量转变为二进制矩阵的独热编码形式，即每一个标签为该矩阵对应的行向量。
[0081]
多分类神经网络模型的建立步骤如下：所述二分类神经网络模型和多分类神经网络模型均选用多层感知机模型，包括1个输入层和多个全连接层，并在模型中插入bn(batch normalization)层和dropout层；但多分类神经网络模型最后通过以softmax为激活函数的全连接层进行输出。网络输出一个长度与标签数量一致的z-score向量，向量通过softmax激活后转化为对应各标签的概率，而概率最高的即判定为所属标签。
[0082]
多分类神经网络模型拟选用的输入量及输出量见图3，模型输入量与步骤2相同，但输出结果为预测节制闸当前时刻的调控幅度gpv
tn
。
[0083]
本实施例中，多分类神经网络模型的训练过程与二分类神经网络模型的训练过程相同。所述二分类神经网络模型和所述多分类神经网络模型均采用交叉熵损失函数。对所
述二分类神经网络模型以及多分类神经网络模型的训练均采用k折交叉验证、批(batch)训练的方法和早停方法。
[0084]
四、获取综合评价结果
[0085]
该部分内容对应步骤s4，具体为，计算调控状态预测模型和调控幅度预测模型得到的预测值与实际值之间的平均误差及标准差，并将其作为两个模型的综合评价指标，进而得到实时调控模型。
[0086]
实施例二
[0087]
为了更好地说明本发明方法的执行过程，本实施例以南水北调中线十二里河渡槽进口节制闸为例进行调控模型的构建及预测结果的展示。
[0088]
在对闸门调控状态进行预测时，由于有调控数据基本上值占据整体数据的5％左右，属严重有偏数据，因此使用惯用的重构数据集方式，按照1:1的比例选择有调控数据和无调控数据构建数据集。二分类和多分类神经网络结构如图4所示，其中全连接层使用relu激活函数，dropout层设置为0.5的失活率。损失函数采用categorical_crossentropy损失函数，分类器采用adam优化器。设置迭代次数为20000次，batch size大小为2000，采取10折交叉验证进行模型训练，在此过程中选取数据集的10％作为验证集，剩余90％的数据在交叉验证过程中以9:1的比例划分为训练集和测试集。
[0089]
得到十二里河渡槽进口节制闸的调控状态预测结果如图5所示。其中标签1代表预测正确，标签-1代表预测错误。经过计算该节制闸调控状态预测的真阳率达0.93。
[0090]
十二里河渡槽进口节制闸幅度预测结果对比图如图6所示。经过综合计算本水力实时调控模型针对该节制闸的调控预测得到的平均误差为71.69mm，标准差为64.59mm。
[0091]
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：
[0092]
本发明提供了一种基于数据驱动的串联闸群调水工程水力实时调控模型的构建方法，本方法无需构建求解水动力方程，操作简单方便，且基本上能够满足各个节制闸的调控需求。本方法数据维度小，结果计算速度快，可满足实时调控的需求。本方法使用二分类神经网络针对闸门是否需要调控进行实时预测，使用多分类神经网络针对具体调控幅度进行实时预测，预测准确度大大提高。本方法采用多重交叉验证，提高了模型的泛化性。本方法为一套固定的程序，只需进行数据的实时输入，便可自动生成实时调控指令。
[0093]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。