基于机器学习的抽水蓄能电站水能参数计算方法和装置

本发明涉及抽水蓄能技术领域，具体涉及基于机器学习的抽水蓄能电站水能参数计算方法和装置。该方法通过确定库容曲线系数和对应的水位数据作为输入输出样本训练预设机器学习模型，由此训练得到的水位计算模型能够快速对抽水蓄能电站进行水能参数计算，避免了相关技术中采用各类优化模型逐一进行迭代计算，导致计算效率低下，耗费时间较长的问题。同时，在确定库容曲线系数时，考虑了库容曲线约束，能够减少计算量，规避随机确定系数可能带来的不准确等问题；并且在模型训练时采用的损失函数中增加由水位数据确定的惩罚约束，可以使得模型在训练过程中能够快速修正预测方向，最终输出符合实际工程要求的水位参数。