CN113077163B - 耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法 - Google Patents

耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113077163B
CN113077163B CN202110400655.8A CN202110400655A CN113077163B CN 113077163 B CN113077163 B CN 113077163B CN 202110400655 A CN202110400655 A CN 202110400655A CN 113077163 B CN113077163 B CN 113077163B
Authority
CN
China
Prior art keywords
water
period
discarding
risk
reservoir
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110400655.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113077163A (zh
Inventor
张子平
刘攀
黄康迪
黄迪
李潇
程潜
郑雅莲
罗鑫燃
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hubei Qingjiang Hydroelectric Development Co ltd
Wuhan University WHU
Original Assignee
Hubei Qingjiang Hydroelectric Development Co ltd
Wuhan University WHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hubei Qingjiang Hydroelectric Development Co ltd, Wuhan University WHU filed Critical Hubei Qingjiang Hydroelectric Development Co ltd
Priority to CN202110400655.8A priority Critical patent/CN113077163B/zh
Publication of CN113077163A publication Critical patent/CN113077163A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113077163B publication Critical patent/CN113077163B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067Enterprise or organisation modelling
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法,包括:对预见期内水库来水进行多情景预报;建立梯级水库两阶段弃水风险评估模型,对梯级水库预见期内、预见期外两阶段的弃水风险进行评估,耦合得到梯级水库两阶段总弃水风险;对梯级水库两阶段弃水风险评估模型进行合理性验证;对预见期内预报信息进行滚动更新,得到整个调度期的弃水风险评估结果。本发明对预见期内、外的弃水风险进行量化计算,耦合得到两阶段总弃水风险,合理评估了梯级水库群的弃水风险;本发明的方法计及预见期外的弃水风险,计算得到的弃水风险准确性更好,更符合梯级水库实际调度风险。

Description

耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法
技术领域
本发明属于水库调度风险管理领域,具体涉及一种耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法。
背景技术
水库弃水风险事件一直备受重视,随着气候的变化和人类活动,洪水越来越频繁,而在现有水库调节能力情况下不可避免地存在弃水风险,尤其对于调节能力较差的水库弃水风险尤为突出。对于预见期来水较大时,梯级水库面临弃水风险,水库通过蓄水方式以减少弃水风险。然而,当预见期外来水也较大时,梯级水库将面临更加严重的弃水风险。因此,如何合理定量评估弃水风险,并通过合理调度控制策略有效减少梯级弃水,对于梯级水库调度风险管理的研究是十分必要的。基于此,梯级水库弃水风险评估应该考虑预见期内的弃水风险,同时分析预见期外面临的弃水风险。如何合理量化梯级水库两阶段弃水风险是一个关键问题。
目前关于梯级水库弃水风险评估的研究多数侧重于预见期内分析,同时考虑预见期内和预见期外的弃水风险研究较少,也缺乏工程实际案例的应用分析。
因此,研究一种耦合不确定性预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题,提供一种耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法,量化计算预见期内弃水风险,并考虑预见期外弃水风险和预见期内来水情况的关联性,耦合得到预见期内、外两阶段总弃水风险,使得梯级水库弃水风险预测的预测时间段更长,且避免预见期外弃水风险预测准确性低的问题。
本发明的技术方案是耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法,包括以下步骤:
步骤1:对预见期内水库来水进行多情景预报;
步骤2:建立梯级水库两阶段弃水风险评估模型,对梯级水库预见期内、预见期外两阶段的弃水风险进行评估,耦合得到梯级水库两阶段总弃水风险;
步骤3:对梯级水库两阶段弃水风险评估模型进行合理性验证;
步骤4:对预见期内预报信息进行滚动更新,得到整个调度期的弃水风险评估结果。
进一步地,步骤2包括以下子步骤:
1)计算预见期内弃水风险;
根据步骤1得到的多个径流预报情景,采用梯级水库预见期内调度方案进行模拟调度,统计梯级水库弃水风险;梯级水库只要有一个水库发生弃水现象,则认为梯级水库存在弃水风险,梯级水库预见期内弃水风险的计算式如下:
Figure BDA0003020257080000021
Figure BDA0003020257080000022
式中n为水库数量,M为预见期内预报情景的数量,
Figure BDA0003020257080000023
为第i种情景下第k个水库在时段t的下泄流量,/>
Figure BDA0003020257080000024
为第k个水库在时段t的机组发电所耗流量;t1、t2分别表示预见期内第1、2个时段,tF表示预见期内最后一个时段;f(·)表示预报情景下梯级水库是否弃水的判断函数。
2)计算预见期外弃水风险;
基于梯级水库多年历史来水过程,采用调度图进行模拟调度,计算预见期外的弃水风险:
Figure BDA0003020257080000025
式中
Figure BDA0003020257080000026
表示第i种情景下第k个水库预见期末的水位,/>
Figure BDA0003020257080000027
表示水库水位组合/>
Figure BDA0003020257080000028
作为起调条件下梯级水库发生弃水现象的概率,
Figure BDA0003020257080000029
为各水库预见期末水位组合的概率;
3)耦合得到两阶段总弃水风险;
梯级水库总弃水风险为预见期内和预见期以外两阶段弃水风险率的耦合,计算式如下:
Figure BDA00030202570800000210
式中M表示梯级水库在预见期内发生弃水风险的径流预报情景集合;T表示预见期内的径流预报情景中发生水库弃水现象的情景。
步骤3中,所述合理性验证,对来水入库过程的不确定性进行随机模拟,以水库水位的上、下限为边界,对水库群进行模拟调度,得到最大弃水风险率Rmax和最小弃水风险率Rmin,判断步骤2计算得到的两阶段总弃水风险RT的数值是否在区间[Rmin,Rmax]内,若满足判断条件,即
Rmin≤RT≤Rmax (5)
则说明计算得到的两阶段总弃水风险结果是合理的、适用的。
相比现有技术,本发明的有益效果是对预见期内、外的弃水风险进行量化计算,耦合得到两阶段总弃水风险,合理评估了梯级水库群的弃水风险,相比现有的仅计算预见期内弃水风险的风险评估方法,本发明的方法计及预见期外的弃水风险,计算得到的弃水风险准确性更好,更贴近梯级水库实际调度实际;本发明的方法延长了梯级水库弃水风险预测的预测期,将梯级水库的预见期长度统一,解决了梯级水库群中各水库预见期长度不一致的利用问题。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1为本发明实施例的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法的流程图。
图2a为本发明实施例不同方法计算的清江水库2016年弃水风险的示意图。
图2b为本发明实施例不同方法计算的清江水库2017年弃水风险的示意图。
图2c为本发明实施例不同方法计算的清江水库2018年弃水风险的示意图。
图2d为本发明实施例不同方法计算的清江水库2019年弃水风险的示意图。
具体实施方式
如图1所示,耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法,包括以下步骤:
步骤1:对预见期内水库来水进行多情景预报;
由于径流资料长度有限、预报模型存在结构误差、参数不确定性等因素,径流情景预报均存在一定的不确定性。预报方法可采用集合预报、区间预报和预报误差等预报方式描述径流预报情景。实施例基于预报误差方法,根据实际入库流量过程叠加模拟的相对预报误差得到预报情景,其中相对预报误差采用2012年第43卷《水利学报》刊登的闫宝伟等的论文“考虑洪水过程预报误差的水库防洪调度风险分析”公开的水文预报误差的概率密度函数。
步骤2:建立梯级水库两阶段弃水风险评估模型,对梯级水库预见期内、预见期外两阶段的弃水风险进行评估,耦合得到梯级水库两阶段总弃水风险;
步骤2.1:计算预见期内弃水风险;
根据步骤1得到的多个径流预报情景,采用梯级水库预见期内调度方案进行模拟调度,统计梯级水库弃水风险;梯级水库只要有一个水库发生弃水现象,则认为梯级水库存在弃水风险,梯级水库预见期内弃水风险的计算式如下:
Figure BDA0003020257080000041
Figure BDA0003020257080000042
式中n为水库数量,M为预见期内预报情景的数量,
Figure BDA0003020257080000043
为第i种情景下第k个水库在时段t的下泄流量,/>
Figure BDA0003020257080000044
为第k个水库在时段t的机组发电所耗流量;t1、t2分别表示预见期内第1、2个时段,tF表示预见期内最后一个时段;f(·)表示预报情景下梯级水库是否弃水的判断函数。步骤2.2:计算预见期外弃水风险;
基于梯级水库多年历史来水过程,采用调度图进行模拟调度,计算预见期外的弃水风险:
Figure BDA0003020257080000045
式中
Figure BDA0003020257080000046
表示第i种情景下第k个水库预见期末的水位,/>
Figure BDA0003020257080000047
表示水库水位组合/>
Figure BDA0003020257080000048
作为起调条件下梯级水库发生弃水现象的概率,
Figure BDA0003020257080000049
为各水库预见期末水位组合的概率;
步骤2.3:耦合得到两阶段总弃水风险;
梯级水库总弃水风险为预见期内和预见期以外两阶段弃水风险率的耦合,计算式如下:
Figure BDA00030202570800000410
式中M表示梯级水库在预见期内发生弃水风险的径流预报情景集合;T表示预见期内的径流预报情景中发生水库弃水现象的情景。
步骤3:对梯级水库两阶段弃水风险评估模型进行合理性验证;
对来水入库过程的不确定性进行随机模拟,以水库水位的上、下限为边界,对水库群进行模拟调度,得到最大弃水风险率Rmax和最小弃水风险率Rmin,判断步骤2计算得到的两阶段总弃水风险RT的数值是否在区间[Rmin,Rmax]内,若满足判断条件,即
Rmin≤RT≤Rmax (5)
则说明计算得到的两阶段总弃水风险结果是合理的、适用的。
步骤4:对预见期内预报信息进行滚动更新,得到整个调度期的弃水风险评估结果。
实施例以清江梯级水库为例,以1951-2019年间每年的6月1日-8月31日历史来水过程为输入,并将水库运行水位最大值作为初始条件,采用本发明的弃水风险评估方法分别计算2016-2019年的弃水风险。同时,采用常规调度图进行模拟调度,统计得到最大弃水风险率Rmax和最小弃水风险率Rmin,计算结果如表1所示。由表1可见,本发明方法计算得到的清江梯级水库群弃水风险均在[Rmin,Rmax]范围内。计算结果说明通过本发明的两阶段弃水风险评估方法没有高估弃水风险,也没有低估风险。本发明的两阶段弃水风险评估模型用于评估梯级水库群弃水风险是合理的。
表1本发明方法的评估结果对比表
Figure BDA0003020257080000051
实施例中,随机模拟得到的径流预报情景,相对预报误差如表2所示,预见期为7天时,前3天的径流预报情景的预报误差不高于20%,后4天的预报误差不高于30%。基于径流预报情景和历史来水数据,分别评估了2016、2017、2018和2019年预见期内和两阶段的弃水风险,如图2a、2b、2c、2d所示。由图可见,随着预报信息的更新,调度决策亦滚动更新,弃水风险也呈现减小的趋势。预见期内、外两阶段的弃水风险大于仅考虑预见期的弃水风险,预见期外也有弃水风险。
表2径流预报情景的预报误差表
Figure BDA0003020257080000052
如图2a所示,对于2016年6月21日~8月7日,清江梯级水库在预见期内发生弃水的概率为100%,说明清江梯级水库在现有的调度方案下一定发生弃水。而在6月1日~6月20日,尽管预见期内无弃水发生,但是预见期外存在一定弃水风险,弃水风险大于50%。说明清江梯级水库在该时段的调度方案运行下,也面临弃水风险。由图2b、2c、2d可知,2017、2018和2019年在预见期可保证无弃水风险,但预见期外存在弃水风险。如2019年,清江梯级水库在预见期内均无弃水风险,但存在预见期内、外两阶段弃水风险。随着预报信息的更新,两阶段弃水风险也越来越小,说明2019年来水非常小,现有调度方案可确保水库在预见期内无弃水。实施例的结果说明了清江梯级水库弃水风险的评估考虑预见期内、外两阶段是必要的。本发明描述了梯级水库两阶段弃水风险,完善了同时考虑预见期内和预见期外的弃水风险分析理论与方法,为合理评估梯级水库弃水风险提供一种新的途径。
以上所述仅为本发明的较佳的实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的方法和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:对预见期内水库来水进行多情景预报;
预报方法可采用集合预报、区间预报和预报误差描述径流预报情景,根据实际入库流量过程叠加模拟的相对预报误差得到预报情景,其中相对预报误差采用水文预报误差的概率密度函数;
步骤2:建立梯级水库两阶段弃水风险评估模型,对梯级水库预见期内、预见期外两阶段的弃水风险进行评估,耦合得到梯级水库两阶段总弃水风险;
步骤3:对梯级水库两阶段弃水风险评估模型进行合理性验证;
步骤4:对预见期内预报信息进行滚动更新,得到整个调度期的弃水风险评估结果;
预见期内、外两阶段的弃水风险大于仅考虑预见期的弃水风险;
步骤2包括以下子步骤:
1)计算预见期内弃水风险;
根据步骤1得到的多个径流预报情景,采用梯级水库预见期内调度方案进行模拟调度,统计梯级水库弃水风险;梯级水库只要有一个水库发生弃水现象,则认为梯级水库存在弃水风险,梯级水库预见期内弃水风险的计算式如下:
Figure FDA0004229037130000011
Figure FDA0004229037130000012
式中n为水库数量,M为预见期内预报情景的数量,
Figure FDA0004229037130000013
为第i种情景下第k个水库在时段t的下泄流量,/>
Figure FDA0004229037130000014
为第k个水库在时段t的机组发电所耗流量;t1、t2分别表示预见期内第1、2个时段,tF表示预见期内最后一个时段;f(·)表示预报情景下梯级水库是否弃水的判断函数;
2)计算预见期外弃水风险;
基于梯级水库多年历史来水过程,采用调度图进行模拟调度,计算预见期外的弃水风险:
Figure FDA0004229037130000015
式中
Figure FDA0004229037130000021
表示第i种情景下第k个水库预见期末的水位,/>
Figure FDA0004229037130000022
表示水库水位组合/>
Figure FDA0004229037130000023
作为起调条件下梯级水库发生弃水现象的概率,
Figure FDA0004229037130000024
为各水库预见期末水位组合的概率;
3)耦合得到两阶段总弃水风险;
梯级水库总弃水风险为预见期内和预见期以外两阶段弃水风险率的耦合,计算式如下:
Figure FDA0004229037130000025
式中M表示梯级水库在预见期内发生弃水风险的径流预报情景集合;T表示预见期内的径流预报情景中发生水库弃水现象的情景;
步骤3中,所述合理性验证,对来水入库过程的不确定性进行随机模拟,以水库水位的上、下限为边界,对水库群进行模拟调度,得到最大弃水风险率Rmax和最小弃水风险率Rmin,判断步骤2计算得到的两阶段总弃水风险RT的数值是否在区间[Rmin,Rmax]内,若满足判断条件,即
Rmin≤RT≤Rmax (5)
则说明计算得到的两阶段总弃水风险结果是合理的、适用的。
CN202110400655.8A 2021-04-14 2021-04-14 耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法 Active CN113077163B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110400655.8A CN113077163B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110400655.8A CN113077163B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113077163A CN113077163A (zh) 2021-07-06
CN113077163B true CN113077163B (zh) 2023-07-11

Family

ID=76617841

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110400655.8A Active CN113077163B (zh) 2021-04-14 2021-04-14 耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113077163B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115187145B (zh) * 2022-09-09 2023-01-24 南京华盾电力信息安全测评有限公司 考虑弃水风险的梯级水库日前调度期末库水位控制方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103882827B (zh) * 2014-04-14 2015-09-02 武汉大学 基于径流集合预报的水库防洪风险率预测方法及水库防洪调度方案评价方法
CN108109076B (zh) * 2017-12-19 2021-06-04 贵州乌江水电开发有限责任公司 一种考虑径流预报的梯级水电站群发电调度弃水风险分析方法
CN110969283B (zh) * 2019-10-21 2023-03-07 贵州电网有限责任公司 基于实时弃水风险评估的梯级水电站优化调度方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113077163A (zh) 2021-07-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Liu et al. Deriving optimal refill rules for multi-purpose reservoir operation
US20230340742A1 (en) Main stream reservoir ecological modulation method considering incoming water from interval tributaries
CN111898253B (zh) 水库调度及其下游河流生态环境保护的合作价值评估方法
CN113077163B (zh) 耦合预报的梯级水库群两阶段弃水风险评估方法
CN109558626B (zh) 基于时变设计洪水的梯级水库汛期运行水位动态控制方法
CN111428970A (zh) 一种大规模水电站群跨省外送能力分析模型及求解方法
CN112464575A (zh) 一种基于贝叶斯网络的大坝群风险评估方法和设备
CN113705899B (zh) 水库优化调度最优决策与效益的找寻方法
Saadat et al. Feasibility improved stochastic dynamic programming for optimization of reservoir operation
CN107330538A (zh) 一种气候变化条件下水库适应性调度规则编制的方法
Liu et al. Risks analysis of discarding water in power generation process of hydropower station
Hamann et al. Integrating variable wind power using a hydropower cascade
CN110378805B (zh) 梯级水电站发电调度分级调峰方法
JPWO2013001600A1 (ja) 流入量予測装置、流入量予測方法及びプログラム
CN116562422A (zh) 一种电能量与爬坡备用的联合出清方法及终端
CN111737793B (zh) 基于溃坝风险的土石坝防洪标准确定方法
CN115511354A (zh) 跨流域水网连通工程预泄调度方法、系统、设备及介质
CN113946792A (zh) 一种基于弃水概率的水库群水位控制方法
CN112528462A (zh) 一种基于动态响应曲线对主河道区间入流量修正的方法
CN106952030A (zh) 基于条件风险价值的防洪损失评价方法
Mousavi et al. Optimization and simulation of a multiple reservoir system operation
Saadat et al. A cooperative use of stochastic dynamic programming and non-linear programming for optimization of reservoir operation
Guo et al. Optimal operation of cascade hydropower plants
CN112132320B (zh) 一种区域电网电力资源感知方法、存储介质和设备
CN113705091B (zh) 考虑变化环境和调度影响的非一致性设计洪水计算方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant