CN115048865A - 一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法及系统 - Google Patents

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CN115048865A CN202210661827.1A CN202210661827A CN115048865A CN 115048865 A CN115048865 A CN 115048865A CN 202210661827 A CN202210661827 A CN 202210661827A CN 115048865 A CN115048865 A CN 115048865A
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刘绍谦
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Abstract

本申请公开了一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法及系统，获取待处理数据，待处理数据用于表征当前构建的抽水蓄能工程的输入特征，通过预先训练得到的预设学习模型对待处理数据进行处理得到目标参数，预设学习模型通过预设学习算法对工程样本库进行训练及核验操作得到，通过目标参数对混流可逆式水泵水轮机进行设计。通过上述，核验混流可逆式水泵水轮机选型设计的准确性与合理性，将基于大数据技术的混流可逆式水泵水轮机的关键参数选型设计方法推广应用到实际工程设计中，弥补人为因素的不足，提高混流可逆式水泵水轮机选型设计的质量和效率，缩短混流可逆式水泵水轮机选型的设计周期，提高混流可逆式水泵水轮机设计的经济性和安全性。

Description

一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法及系统
技术领域
本发明涉及抽水蓄能电站工程混流可逆式水泵水轮机技术领域，更具体地说，涉及一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法及系统。
背景技术
混流可逆式水泵水轮机是抽水蓄能电站中最核心的关键设备，确定其关键参数直接影响工程投资和后期的安全稳定运行。
现阶段混流可逆式水泵水轮机选型的设计方法：在规范规定下，首先根据规划专业、水工专业等提供的动能指标、水位等，初步选择适用的若干个模型转轮，然后根据所在流域水质、泥沙、海拔、制造安装运输条件、一定计算规则及工程经验确定若干个方案的转轮直径D、转速n、比转速ns、比速系数K等关键参数，最后通过工程投资、运行稳定性、性能指标等对比确定最优的转轮模型后得到混流可逆式水泵水轮机的最优关键参数。
但是，混流可逆式水泵水轮机选型的设计方法存在如下缺点：一是采用人工手算的方式，造成效率低且设计周期长；二是人为因素影响较大，因人为经验，往往导致设计出的混流可逆式水泵水轮机方案的安全性低。
发明内容
有鉴于此，本申请公开了一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法及系统，旨在弥补人为因素的不足，提高混流可逆式水泵水轮机选型设计的质量和效率，缩短混流可逆式水泵水轮机选型的设计周期，提高混流可逆式水泵水轮机设计的经济性和安全性。
为了实现上述目的，其公开的技术方案如下：
本申请第一方面公开了一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法，所述方法包括：
获取待处理数据；所述待处理数据用于表征当前构建的抽水蓄能工程的输入特征；
通过预先训练得到的预设学习模型对所述待处理数据进行处理，得到目标参数；所述预设学习模型通过预设学习算法对工程样本库进行训练及核验操作得到；所述工程样本库用于表征混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数的样本库；所述目标参数至少包括当前构建的抽水蓄能工程的额定转速、当前构建的抽水蓄能工程的转轮公称直径、当前构建的抽水蓄能工程的机组吸出高度和当前构建的抽水蓄能工程的水泵最低扬程比转速；
通过所述目标参数对混流可逆式水泵水轮机进行设计。
优选的，预设学习模型的训练过程，包括：
获取已建抽水蓄能工程中混流可逆式水泵水轮机的预设工程图纸数据；所述预设工程图纸数据至少包括参数选型计算书和机组布置图；所述参数选型计算书至少包括额定转速、转轮公称直径和机组吸出高度；
通过所述预设工程图纸数据，从已建抽水蓄能工程和在建抽水蓄能工程中提取出符合经济指标和性能指标的优质工程；
利用逆向设计方法对所述优质工程进行处理，得到混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数；所述预设关键参数至少包括混流可逆式水泵水轮机的额定转速、混流可逆式水泵水轮机的转轮公称直径、混流可逆式水泵水轮机的机组吸出高度和混流可逆式水泵水轮机的水泵最低扬程比转速；
将所述预设关键参数构建工程样本库；
通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型；所述训练结果为机器设计方案的训练结果；所述核验操作用于验证所述机器设计方案的合理性与准确性。
优选的，所述通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型，包括：
通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型；
通过预设优化算法对所述多元分类模型和所述多元输出回归模型进行优化处理，得到优化后的综合模型；所述优化处理用于表征进行最优参数调节和最优参数选取的处理；
获取所述优化后的综合模型输出的机器设计方案，并确定机器设计方案对应的额定转速、机器设计方案对应的转轮公称直径、机器设计方案对应的机组吸出高度和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速；
若机器设计方案对应的额定转速在预设设计方案的预设转速范围，所述机器设计方案对应的转轮公称直径在预设设计方案的预设直径范围，所述机器设计方案对应的机组吸出高度在预设设计方案的预设高度范围和所述机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速在预设设计方案的预设比转速范围，则得到预设学习模型。
优选的，所述通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型，包括：
从所述工程样本库中的预设关键参数中确定分类计算的数据和拟合计算的数据；所述分类计算的数据至少包括样本额定转速；所述拟合计算的数据至少包括样转轮公称直径、样本机组吸出高度和样本水泵最低扬程比转速；
通过预设分类算法对所述分类计算的数据进行模型构建，得到多元分类模型；
通过预设回归算法对所述拟合计算的数据进行模型构建，得到多元回归模型。
优选的，还包括：
若所述机器设计方案对应的额定转速、所述机器设计方案对应的转轮公称直径、所述机器设计方案对应的机组吸出高度和所述机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速中任意一个不在自身对应的预设范围内，则将所述预设设计方案作为新增的模型训练数据；
将所述新增的模型训练数据添加到所述预设学习模型进行训练，以提高所述预设学习模型的准确度。
优选的，还包括：
根据预设的工程特征的不同，使所述待处理数据实时进行调整；所述预设的工程特征至少包括海拔高程和泥沙含量。
本申请第二方面公开了一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计系统，所述系统包括：
获取单元，用于获取待处理数据；所述待处理数据用于表征当前构建的抽水蓄能工程的输入特征；
处理单元，用于通过预先训练得到的预设学习模型对所述待处理数据进行处理，得到目标参数；所述预设学习模型通过预设学习算法对工程样本库进行训练及核验操作得到；所述工程样本库用于表征混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数的样本库；所述目标参数至少包括当前构建的抽水蓄能工程的额定转速、当前构建的抽水蓄能工程的转轮公称直径、当前构建的抽水蓄能工程的机组吸出高度和当前构建的抽水蓄能工程的水泵最低扬程比转速；
设计单元，用于通过所述目标参数对混流可逆式水泵水轮机进行设计。
优选的，预设学习模型的训练过程的处理单元，包括：
第一获取模块，用于获取已建抽水蓄能工程中混流可逆式水泵水轮机的预设工程图纸数据；所述预设工程图纸数据至少包括参数选型计算书和机组布置图；所述参数选型计算书至少包括额定转速、转轮公称直径和机组吸出高度；
提取模块，用于通过所述预设工程图纸数据，从已建抽水蓄能工程和在建抽水蓄能工程中提取出符合经济指标和性能指标的优质工程；
处理模块，用于利用逆向设计方法对所述优质工程进行处理，得到混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数；所述预设关键参数至少包括混流可逆式水泵水轮机的额定转速、混流可逆式水泵水轮机的转轮公称直径、混流可逆式水泵水轮机的机组吸出高度和混流可逆式水泵水轮机的水泵最低扬程比转速；
构建模块，用于将所述预设关键参数构建工程样本库；
训练模块，用于通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型；所述训练结果为机器设计方案的训练结果；所述核验操作用于验证所述机器设计方案的合理性与准确性。
优选的，所述训练模块，包括：
构建子模块，用于通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型；
优化子模块，用于通过预设优化算法对所述多元分类模型和所述多元输出回归模型进行优化处理，得到优化后的综合模型；所述优化处理用于表征进行最优参数调节和最优参数选取的处理；
第一获取子模块，用于获取所述优化后的综合模型输出的机器设计方案，并确定机器设计方案对应的额定转速、机器设计方案对应的转轮公称直径、机器设计方案对应的机组吸出高度和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速；
第二获取子模块，用于若机器设计方案对应的额定转速在预设设计方案的预设转速范围，所述机器设计方案对应的转轮公称直径在预设设计方案的预设直径范围，所述机器设计方案对应的机组吸出高度在预设设计方案的预设高度范围和所述机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速在预设设计方案的预设比转速范围，则得到预设学习模型。
优选的，所述构建子模块，具体用于：
从所述工程样本库中的预设关键参数中确定分类计算的数据和拟合计算的数据；所述分类计算的数据至少包括样本额定转速；所述拟合计算的数据至少包括样转轮公称直径、样本机组吸出高度和样本水泵最低扬程比转速；通过预设分类算法对所述分类计算的数据进行模型构建，得到多元分类模型；通过预设回归算法对所述拟合计算的数据进行模型构建，得到多元回归模型。
经由上述技术方案可知，本申请公开了一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法及系统，获取待处理数据，待处理数据用于表征当前构建的抽水蓄能工程的输入特征，通过预先训练得到的预设学习模型对待处理数据进行处理，得到目标参数，预设学习模型通过预设学习算法对工程样本库进行训练及核验操作得到，工程样本库用于表征混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数的样本库，目标参数至少包括当前构建的抽水蓄能工程的额定转速、当前构建的抽水蓄能工程的转轮公称直径、当前构建的抽水蓄能工程的机组吸出高度和当前构建的抽水蓄能工程的水泵最低扬程比转速，通过目标参数对混流可逆式水泵水轮机进行设计。通过上述方案，核验混流可逆式水泵水轮机选型设计的准确性与合理性，将基于大数据技术的混流可逆式水泵水轮机的关键参数选型设计方法推广应用到实际工程设计中，弥补人为因素的不足，提高混流可逆式水泵水轮机选型设计的质量和效率，缩短混流可逆式水泵水轮机选型的设计周期，提高混流可逆式水泵水轮机设计的经济性和安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法的流程示意图；
图2为本申请实施例公开的一种工程样本库的示例图；
图3为本申请实施例公开的另一种工程样本库的示例图；
图4为本申请实施例公开的预设学习模型的示例图；
图5为本申请实施例公开的目标参数的示例图；
图6为本申请实施例公开的一种种基于混流可逆式水泵水轮机的设计系统的结构示意图；
图7为本发明实施例公开的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
由背景技术可知，混流可逆式水泵水轮机选型的设计方法存在如下缺点：一是采用手算的方式，造成效率低且设计周期长；二是人为因素影响较大，因人为经验，往往导致设计出的混流可逆式水泵水轮机方案的安全性低。
为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法及系统，核验混流可逆式水泵水轮机选型设计的准确性与合理性，将基于大数据技术的混流可逆式水泵水轮机的关键参数选型设计方法推广应用到实际工程设计中，弥补人为因素的不足，提高混流可逆式水泵水轮机选型设计的质量和效率，缩短混流可逆式水泵水轮机选型的设计周期，提高混流可逆式水泵水轮机设计的经济性和安全性。具体实现方式通过下述实施例进行说明。
参考图1所示，为本申请实施例公开的一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法，该基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法主要包括如下步骤：
S101：获取待处理数据；待处理数据用于表征当前构建的抽水蓄能工程的输入特征。
在S101中，当前构建的抽水蓄能工程即为新建的抽水蓄能工程。
混流可逆式水泵水轮机是抽水蓄能电站中最核心的关键设备，确定其关键参数直接影响工程投资和后期的安全稳定运行。
当前构建的抽水蓄能工程的输入特征包括工程所在地，工程所在流域的水质、泥沙、海拔，水能参数指标的总装机容量、台数、单机容量；水轮机工况最大水头/额定水头/最小水头、水泵工况最大扬程/最小扬程等。
根据预设的工程特征的不同，使待处理数据实时进行调整；预设的工程特征至少包括海拔高程和泥沙含量。
S102：通过预先训练得到的预设学习模型对待处理数据进行处理，得到目标参数；预设学习模型通过预设学习算法对工程样本库进行训练及核验操作得到；工程样本库用于表征混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数的样本库；目标参数至少包括当前构建的抽水蓄能工程的额定转速、当前构建的抽水蓄能工程的转轮公称直径、当前构建的抽水蓄能工程的机组吸出高度和当前构建的抽水蓄能工程的水泵最低扬程比转速。
预设学习模型的训练过程如A1-A5所示。
A1：获取已建抽水蓄能工程中混流可逆式水泵水轮机的预设工程图纸数据；预设工程图纸数据至少包括参数选型计算书和机组布置图；参数选型计算书至少包括额定转速n(r/min)、转轮公称直径D(m)和机组吸出高度(m)。
其中，预设工程图纸数据包括工程所在地、工程所在流域的水质、工程所在流域的泥沙、工程所在流域的海拔、水能参数指标的总装机容量、水能参数指标的台数、水能参数指标的单机容量、水轮机最大水头、水轮机额定水头、水轮机最小水头、水泵最大扬程和水泵最小扬程等数据。
A2：通过预设工程图纸数据，从已建抽水蓄能工程和在建抽水蓄能工程中提取出符合经济指标和性能指标的优质工程。
其中，国内在运和在建共69座抽水蓄能电站，收集的资料种类繁多有研究报告、厂家资料、设计院图纸、招标文件和技术规范等资料，从资料中筛选出符合经济指标和性能指标的优质抽水蓄能工程。
A3：利用逆向设计方法对优质工程进行处理，得到混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数；预设关键参数至少包括混流可逆式水泵水轮机的额定转速、混流可逆式水泵水轮机的转轮公称直径、混流可逆式水泵水轮机的机组吸出高度和混流可逆式水泵水轮机的水泵最低扬程比转速。
其中，根据预设工程图纸数据，从已建抽水蓄能工程中提取出混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数。
A4：将预设关键参数构建工程样本库。
其中，将混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数形成数据，将整理后的优质工程和数据进行汇总整理，形成工程样本库。具体工程样本库参考图2和图3所示。图2和图3仅为示例图。
图2包括工程分类、设计单元、国家、地区、开工年份、开工月份、投产年份、投产月份、海拔、流域、供货厂家、总装机容量、台数、单机容量、水轮机最大水头、水轮机额定水头等。
图3包括流域、供货厂家、总装机容量、台数、单机容量、水轮机最大水头、水轮机额定水头、水轮机最小水头、最大扬程、最小扬程、额定转速、转轮公称直径、数据类别、数据评价等。
A5：通过预设学习算法对工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型；训练结果为机器设计方案的训练结果；核验操作用于验证机器设计方案的合理性与准确性。
其中，预设学习算法即为机器学算法，机器学习算法包括受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine，RBN)学习算法、卷积网络(Convolutional Network)学习算法等，具体机器学算法的确定本申请不做具体限定。
A5中涉及到的通过预设学习算法对工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型的过程，如B1-B4所示。
B1：通过预设学习算法对工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型。
B2：通过预设优化算法对多元分类模型和多元输出回归模型进行优化处理，得到优化后的综合模型；优化处理用于表征进行最优参数调节和最优参数选取的处理。
其中，预设优化算法可以是贝叶斯优化算法，也可以是其他优化算法。预设优化算法的确定由技术人员根据实际情况进行设置，本申请不做具体限定。本申请的预设优化算法优选贝叶斯优化算法。
综合模型为动态模型，需定期为模型增加正确的机器设计方案、人工设计方案和实际工程方案等，进而进行反复模型训练，以达到最高模型精度。
B3：获取优化后的综合模型输出的机器设计方案，并确定机器设计方案对应的额定转速、机器设计方案对应的转轮公称直径、机器设计方案对应的机组吸出高度和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速。
B4：若机器设计方案对应的额定转速在预设设计方案的预设转速范围，机器设计方案对应的转轮公称直径在预设设计方案的预设直径范围，机器设计方案对应的机组吸出高度在预设设计方案的预设高度范围和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速在预设设计方案的预设比转速范围，则得到预设学习模型。
预设学习模型可参考图4所示，图4示出了预设学习模型的示例图。
图4中，预设学习模型包括基础数据和输入数据。
其中，基础数据包括项目名称、开工月份、海拔、获奖情况、工程分类、地区、投产年份、流域、获奖年份、设计单位、开工年份、投产月份、河流等。
输入数据包括供货厂家、单机容量、水轮机额定水头、最小扬程、总装机容量、水轮机最大水头、水轮机最小水头、台数、最大扬程等。
若机器设计方案对应的额定转速、机器设计方案对应的转轮公称直径、机器设计方案对应的机组吸出高度和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速中任意一个不在自身对应的预设范围内，则将预设设计方案作为新增的模型训练数据，将新增的模型训练数据添加到预设学习模型进行训练，以提高预设学习模型的准确度。
其中，对于新增的模型训练数据与人工设计方案数据经过确认无误后，需定期(在预设时间间隔内)作为训练数据添加到预设学习模型中进行训练，直至模型精度达到设计要求。
在预设时间间隔内，对预设学习模型进行反复模型训练操作，以提高预设学习模型的精度。
预设时间间隔可以是每间隔30分钟、每间隔1小时等，具体预设时间间隔的确定由技术人员根据实际情况进行设置，本申请不做具体限定。
上述B1中涉及到的通过预设学习算法对工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型的过程，具体如C1-C3所示。
C1：从工程样本库中的预设关键参数中确定分类计算的数据和拟合计算的数据；分类计算的数据至少包括样本额定转速；拟合计算的数据至少包括样转轮公称直径、样本机组吸出高度和样本水泵最低扬程比转速。
C2：通过预设分类算法对分类计算的数据进行模型构建，得到多元分类模型。
其中，对工程样本库中的分类计算的数据，如额定转速n(r/min)等数据，通过相应的预设分类算法其训练，得到多元分类模型。
预设分类算法可以是可以是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)、互补朴素贝叶斯(ComplementNB)、伯努利朴素贝叶斯(BernoulliNB)、K临近(KNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(Random Forest)算法等，具体预设分类算法的确定由技术人员根据实际情况进行设置，本申请不做具体限定。
通过对预设分类算法比选，建立多元分类模型。
C3：通过预设回归算法对拟合计算的数据进行模型构建，得到多元回归模型。
其中，工程样本库中的需要拟合计算的数据，包括转轮公称直径D(m)、机组吸出高度(m)和水泵最低扬程比转速(m·m3/s)等数据。
预设回归算法可以是线性回归(Linear Regression)、多项式回归(PolynomialRegression)、岭回归(Ridge Regression)、弹性网络回归(ElasticNet Regression)、Lasso回归和Lasso回归算法等。具体预设回归算法的确定由技术人员根据实际情况进行设置，本申请不做具体限定。
通过对预设回归算法进行比选，建立多元回归模型。
S103：通过目标参数对混流可逆式水泵水轮机进行设计。
其中，通过大数据技术将抽水蓄能电站混流可逆式水泵水轮机选型的设计推广应用到实际工程设计中。
目标参数的示意图参考图5所示。
图5中，目标参数包括当前构建的抽水蓄能工程的额定转速、当前构建的抽水蓄能工程的转轮公称直径、当前构建的抽水蓄能工程的机组吸出高度和当前构建的抽水蓄能工程的水泵最低扬程比转速等。
本申请能够解决传统混流可逆式水泵水轮机选型设计方法的不足，弥补模型转轮资料有限的问题和人为经验的不足，提高混流可逆式水泵水轮机选型设计的质量和效率，保证混流可逆式水泵水轮机方案的合理性、经济型和运行的安全性。
本申请实施例中，核验混流可逆式水泵水轮机选型设计的准确性与合理性，将基于大数据技术的混流可逆式水泵水轮机的关键参数选型设计方法推广应用到实际工程设计中，弥补人为因素的不足，提高混流可逆式水泵水轮机选型设计的质量和效率，缩短混流可逆式水泵水轮机选型的设计周期，提高混流可逆式水泵水轮机设计的经济性和安全性。
基于上述实施例图1公开的一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法，本申请实施例还对应公开了一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计系统，参考图6所示，该基于混流可逆式水泵水轮机的设计系统包括获取单元601、处理单元602和设计单元603。
获取单元601，用于获取待处理数据；待处理数据用于表征当前构建的抽水蓄能工程的输入特征。
处理单元602，用于通过预先训练得到的预设学习模型对所述待处理数据进行处理，得到目标参数；预设学习模型通过预设学习算法对工程样本库进行训练及核验操作得到；工程样本库用于表征混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数的样本库；目标参数至少包括当前构建的抽水蓄能工程的额定转速、当前构建的抽水蓄能工程的转轮公称直径、当前构建的抽水蓄能工程的机组吸出高度和当前构建的抽水蓄能工程的水泵最低扬程比转速。
设计单元603，用于通过目标参数对混流可逆式水泵水轮机进行设计。
预设学习模型的训练过程的处理单元602包括第一获取模块、提取模块、处理模块、构建模块和训练模块。
第一获取模块，用于获取已建抽水蓄能工程中混流可逆式水泵水轮机的预设工程图纸数据；预设工程图纸数据至少包括参数选型计算书和机组布置图；参数选型计算书至少包括额定转速、转轮公称直径和机组吸出高度。
提取模块，用于通过预设工程图纸数据，从已建抽水蓄能工程和在建抽水蓄能工程中提取出符合经济指标和性能指标的优质工程。
处理模块，用于利用逆向设计方法对所述优质工程进行处理，得到混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数；预设关键参数至少包括混流可逆式水泵水轮机的额定转速、混流可逆式水泵水轮机的转轮公称直径、混流可逆式水泵水轮机的机组吸出高度和混流可逆式水泵水轮机的水泵最低扬程比转速。
构建模块，用于将预设关键参数构建工程样本库。
训练模块，用于通过预设学习算法对工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型；训练结果为机器设计方案的训练结果；核验操作用于验证所述机器设计方案的合理性与准确性。
进一步的，训练模块包括构建子模块、优化子模块、第一获取子模块和第二获取子模块。
构建子模块，用于通过预设学习算法对工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型。
优化子模块，用于通过预设优化算法对多元分类模型和所述多元输出回归模型进行优化处理，得到优化后的综合模型；优化处理用于表征进行最优参数调节和最优参数选取的处理。
第一获取子模块，用于获取优化后的综合模型输出的机器设计方案，并确定机器设计方案对应的额定转速、机器设计方案对应的转轮公称直径、机器设计方案对应的机组吸出高度和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速。
第二获取子模块，用于若机器设计方案对应的额定转速在预设设计方案的预设转速范围，机器设计方案对应的转轮公称直径在预设设计方案的预设直径范围，机器设计方案对应的机组吸出高度在预设设计方案的预设高度范围和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速在预设设计方案的预设比转速范围，则得到预设学习模型。
进一步的，构建子模块具体用于从工程样本库中的预设关键参数中确定分类计算的数据和拟合计算的数据；分类计算的数据至少包括样本额定转速；拟合计算的数据至少包括样转轮公称直径、样本机组吸出高度和样本水泵最低扬程比转速；通过预设分类算法对分类计算的数据进行模型构建，得到多元分类模型；通过预设回归算法对所述拟合计算的数据进行模型构建，得到多元回归模型。
进一步的，基于混流可逆式水泵水轮机的设计系统还包括执行单元和训练单元。
执行单元，用于若机器设计方案对应的额定转速、机器设计方案对应的转轮公称直径、机器设计方案对应的机组吸出高度和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速中任意一个不在自身对应的预设范围内，则将预设设计方案作为新增的模型训练数据。
训练单元，用于将新增的模型训练数据添加到预设学习模型进行训练，以提高预设学习模型的准确度。
进一步的，基于混流可逆式水泵水轮机的设计系统还包括调整单元。
调整单元，用于根据预设的工程特征的不同，使待处理数据实时进行调整；预设的工程特征至少包括海拔高程和泥沙含量。
本申请实施例中，核验混流可逆式水泵水轮机选型设计的准确性与合理性，将基于大数据技术的混流可逆式水泵水轮机的关键参数选型设计方法推广应用到实际工程设计中，弥补人为因素的不足，提高混流可逆式水泵水轮机选型设计的质量和效率，缩短混流可逆式水泵水轮机选型的设计周期，提高混流可逆式水泵水轮机设计的经济性和安全性。
本申请实施例还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的指令，其中，在指令运行时控制存储介质所在的设备执行上述基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法。
本发明实施例还提供了一种电子设备，其结构示意图如图7所示，具体包括存储器701，以及一个或者一个以上的指令702，其中一个或者一个以上指令702存储于存储器701中，且经配置以由一个或者一个以上处理器703执行所述一个或者一个以上指令702执行上述基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法。
上述各个实施例的具体实施过程及其衍生方式，均在本发明的保护范围之内。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待处理数据；所述待处理数据用于表征当前构建的抽水蓄能工程的输入特征；
通过预先训练得到的预设学习模型对所述待处理数据进行处理，得到目标参数；所述预设学习模型通过预设学习算法对工程样本库进行训练及核验操作得到；所述工程样本库用于表征混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数的样本库；所述目标参数至少包括当前构建的抽水蓄能工程的额定转速、当前构建的抽水蓄能工程的转轮公称直径、当前构建的抽水蓄能工程的机组吸出高度和当前构建的抽水蓄能工程的水泵最低扬程比转速；
通过所述目标参数对混流可逆式水泵水轮机进行设计。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预设学习模型的训练过程，包括：
获取已建抽水蓄能工程中混流可逆式水泵水轮机的预设工程图纸数据；所述预设工程图纸数据至少包括参数选型计算书和机组布置图；所述参数选型计算书至少包括额定转速、转轮公称直径和机组吸出高度；
通过所述预设工程图纸数据，从已建抽水蓄能工程和在建抽水蓄能工程中提取出符合经济指标和性能指标的优质工程；
利用逆向设计方法对所述优质工程进行处理，得到混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数；所述预设关键参数至少包括混流可逆式水泵水轮机的额定转速、混流可逆式水泵水轮机的转轮公称直径、混流可逆式水泵水轮机的机组吸出高度和混流可逆式水泵水轮机的水泵最低扬程比转速；
将所述预设关键参数构建工程样本库；
通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型；所述训练结果为机器设计方案的训练结果；所述核验操作用于验证所述机器设计方案的合理性与准确性。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型，包括：
通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型；
通过预设优化算法对所述多元分类模型和所述多元输出回归模型进行优化处理，得到优化后的综合模型；所述优化处理用于表征进行最优参数调节和最优参数选取的处理；
获取所述优化后的综合模型输出的机器设计方案，并确定机器设计方案对应的额定转速、机器设计方案对应的转轮公称直径、机器设计方案对应的机组吸出高度和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速；
若机器设计方案对应的额定转速在预设设计方案的预设转速范围，所述机器设计方案对应的转轮公称直径在预设设计方案的预设直径范围，所述机器设计方案对应的机组吸出高度在预设设计方案的预设高度范围和所述机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速在预设设计方案的预设比转速范围，则得到预设学习模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型，包括：
从所述工程样本库中的预设关键参数中确定分类计算的数据和拟合计算的数据；所述分类计算的数据至少包括样本额定转速；所述拟合计算的数据至少包括样转轮公称直径、样本机组吸出高度和样本水泵最低扬程比转速；
通过预设分类算法对所述分类计算的数据进行模型构建，得到多元分类模型；
通过预设回归算法对所述拟合计算的数据进行模型构建，得到多元回归模型。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
若所述机器设计方案对应的额定转速、所述机器设计方案对应的转轮公称直径、所述机器设计方案对应的机组吸出高度和所述机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速中任意一个不在自身对应的预设范围内，则将所述预设设计方案作为新增的模型训练数据；
将所述新增的模型训练数据添加到所述预设学习模型进行训练，以提高所述预设学习模型的准确度。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据预设的工程特征的不同，使所述待处理数据实时进行调整；所述预设的工程特征至少包括海拔高程和泥沙含量。
7.一种基于混流可逆式水泵水轮机的设计系统，其特征在于，所述系统包括：
获取单元，用于获取待处理数据；所述待处理数据用于表征当前构建的抽水蓄能工程的输入特征；
处理单元，用于通过预先训练得到的预设学习模型对所述待处理数据进行处理，得到目标参数；所述预设学习模型通过预设学习算法对工程样本库进行训练及核验操作得到；所述工程样本库用于表征混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数的样本库；所述目标参数至少包括当前构建的抽水蓄能工程的额定转速、当前构建的抽水蓄能工程的转轮公称直径、当前构建的抽水蓄能工程的机组吸出高度和当前构建的抽水蓄能工程的水泵最低扬程比转速；
设计单元，用于通过所述目标参数对混流可逆式水泵水轮机进行设计。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，预设学习模型的训练过程的处理单元，包括：
第一获取模块，用于获取已建抽水蓄能工程中混流可逆式水泵水轮机的预设工程图纸数据；所述预设工程图纸数据至少包括参数选型计算书和机组布置图；所述参数选型计算书至少包括额定转速、转轮公称直径和机组吸出高度；
提取模块，用于通过所述预设工程图纸数据，从已建抽水蓄能工程和在建抽水蓄能工程中提取出符合经济指标和性能指标的优质工程；
处理模块，用于利用逆向设计方法对所述优质工程进行处理，得到混流可逆式水泵水轮机的预设关键参数；所述预设关键参数至少包括混流可逆式水泵水轮机的额定转速、混流可逆式水泵水轮机的转轮公称直径、混流可逆式水泵水轮机的机组吸出高度和混流可逆式水泵水轮机的水泵最低扬程比转速；
构建模块，用于将所述预设关键参数构建工程样本库；
训练模块，用于通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行训练，并对训练结果进行核验操作，得到预设学习模型；所述训练结果为机器设计方案的训练结果；所述核验操作用于验证所述机器设计方案的合理性与准确性。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述训练模块，包括：
构建子模块，用于通过预设学习算法对所述工程样本库中的预设关键参数进行模型构建，得到多元分类模型和多元输出回归模型；
优化子模块，用于通过预设优化算法对所述多元分类模型和所述多元输出回归模型进行优化处理，得到优化后的综合模型；所述优化处理用于表征进行最优参数调节和最优参数选取的处理；
第一获取子模块，用于获取所述优化后的综合模型输出的机器设计方案，并确定机器设计方案对应的额定转速、机器设计方案对应的转轮公称直径、机器设计方案对应的机组吸出高度和机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速；
第二获取子模块，用于若机器设计方案对应的额定转速在预设设计方案的预设转速范围，所述机器设计方案对应的转轮公称直径在预设设计方案的预设直径范围，所述机器设计方案对应的机组吸出高度在预设设计方案的预设高度范围和所述机器设计方案对应的水泵最低扬程比转速在预设设计方案的预设比转速范围，则得到预设学习模型。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述构建子模块，具体用于：
从所述工程样本库中的预设关键参数中确定分类计算的数据和拟合计算的数据；所述分类计算的数据至少包括样本额定转速；所述拟合计算的数据至少包括样转轮公称直径、样本机组吸出高度和样本水泵最低扬程比转速；通过预设分类算法对所述分类计算的数据进行模型构建，得到多元分类模型；通过预设回归算法对所述拟合计算的数据进行模型构建，得到多元回归模型。
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