[发明专利]一种基于JupyterHub的水库优化调度实践教学平台的搭建方法

权利要求书

1.一种基于JupyterHub的水库优化调度实践教学平台的搭建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：服务器运行Ubuntu操作系统，并安装JupyterHub服务，由管理员和终端用户使用浏览器访问登入；

步骤S2：打开或新建Notebook，在服务器的文本库中记录存储水库基础数据；

步骤S3：通过数据读写与处理模块Numpy的loadtxt方法将水库基础数据读取为ndarray数组；

步骤S4：设置Python优化建模对象Pyomo；

步骤S5：设置数学规划解算器Ipopt、Bonmin和Couenne，解算器目录设置环境变量，便于调度模型直接调用，定义决策变量，按规则rule表达目标函数和约束条件，进行优化求解，获取决策变量的值；

步骤S6：设置可视化模块Matplotlib，使用绘图命令生成水库调度计算成果图，绘图展示优化调度成果，输出到终端用户登入的用户端。

2.如权利要求1所述的一种基于JupyterHub的水库优化调度实践教学平台的搭建方法，其特征在于，所述步骤S1在Ubuntu操作系统中还安装The Littlest JupyterHub发行版，并配置广域网IP。

3.如权利要求1所述的一种基于JupyterHub的水库优化调度实践教学平台的搭建方法，其特征在于，所述步骤S2将水库基础数据存储在服务器端JupyterHub公共目录，或将水库基础数据使用脚本复制到每个用户目录。

4.如权利要求3所述的一种基于JupyterHub的水库优化调度实践教学平台的搭建方法，其特征在于，所述步骤S2存储的水库基础数据包括：水库特征水位、水位-库容曲线、尾水位曲线、泄流能力曲线、入库流量过程、负荷、装机容量组成、出力限制和耗水率曲线，水库基础数据按类别结构化存储为txt文本。

5.如权利要求1所述的一种基于JupyterHub的水库优化调度实践教学平台的搭建方法，其特征在于，所述步骤S4中水库优化调度模型使用Pyomo具体模型Concrete Model表达，其中目标函数和约束条件使用Pyomo建模对象中的规则rule进行表达。

6.如权利要求5所述的一种基于JupyterHub的水库优化调度实践教学平台的搭建方法，其特征在于，所述目标函数包括发电效益最大函数和防洪效益最大函数，所述约束条件包括水库特性约束和水电站特性约束，所述水库特性约束包括水量平衡、库容曲线、水位/蓄水量限制和泄流能力，所述水电站特性约束包括水头、出力限制、耗流量特性。

7.如权利要求1所述的一种基于JupyterHub的水库优化调度实践教学平台的搭建方法，其特征在于，所述步骤S4中建模对象Pyomo使用AMPL Solver Library接口与数学规划解算器通信。