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龙图腾网获悉长江水利委员会水文局申请的专利一种评估流域中下游水位流量变化的深度学习方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120068664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510533631.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种评估流域中下游水位流量变化的深度学习方法及装置是由戴明龙;郑雅莲;李妍清;张冬冬;熊丰;黄燕;陈玺;白浩男;周恺;李静;徐伟峰;张睿康;汪青静;刘冬英;祁俊丽设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种评估流域中下游水位流量变化的深度学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种评估流域中下游水位流量变化的深度学习方法及装置，其中的方法包括水文断面资料收集与预处理；流域上游控制站的流量还原计算与演进；水位流量变化响应代理模型构建，基于深度学习构建流域上游水库调蓄与中下游水位流量变化响应的代理模型；数据集的划分与代理模型的测试应用，将时间序列数据划分为训练集、验证集、测试集，最终得到流域中下游控制站受上游水库调蓄影响的流量变化值。本发明结合实测水工情资料和洪水演进模型，基于深度学习构建流域上游水库调蓄与中下游水位流量变化响应的代理模型，能实现流域上游水库不同调蓄情景中下游水文情势的即时响应，满足调度策略研判时的实时性和快速响应需求。

本发明授权一种评估流域中下游水位流量变化的深度学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种评估流域中下游水位流量变化的深度学习方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对水文断面资料进行收集与预处理； 步骤S2：采用流量还原计算方法将流域上游控制站的实测流量还原至天然流量，进一步计算水库的调蓄变化量，通过一维水动力学模型将流域上游控制站的实测流量与天然流量演进至流域中下游控制站，获得流域中下游控制站受流域上游水库调蓄影响的流量变化值； 步骤S3：基于深度学习方法，构建流域上游水库调蓄与中下游水位流量变化响应的代理模型，模型的输入为流域干流上游天然流量、其他支流实测流量、考虑滞时的流域中下游控制站实测水位、流域上游水库调蓄变化量，模型输出为流域中下游控制站受上游水库调蓄影响的流量变化值； 步骤S4：对流域上游水库调蓄与中下游水位流量变化响应的代理模型进行训练，利用训练好的模型进行中下游水位流量变化的预测； 其中，步骤S2包括： 采用流量还原计算方法将三峡水库与三峡上游的水库的调蓄量分别按照水量平衡方程计算调蓄前的水库入库流量； 根据长办汇流曲线公式计算在流域上游控制站出口断面的演进流量，完成从坝址处到控制断面的河道洪水演进； 将各个水库在控制断面的演进流量与控制断面的实测流量叠加，得到流域上游控制站断面还原的天然流量，根据天然流量与实测流量的差值，得到水库的调蓄变化量； 还原天然流量演进得到的为调蓄前的流量，实测流量演进得到的为调蓄后的流量，根据调蓄前的流量与调蓄后的流量的差值，得到流域中下游控制站受上游水库调蓄影响的流量变化值； 采用流量还原计算方法将三峡水库与三峡上游的水库的调蓄量分别按照水量平衡方程计算调蓄前的水库入库流量，包括：根据水库水位、库容曲线以及出库流量，基于水量平衡法反推计算入库流量，具体为： 式中：为时段平均入库流量，为时段平均出库流量，为库损失水量，为时段始末水库蓄水量变化值；为计算时段； 长办汇流曲线公式为： 式中：为第河段汇流参数的纵坐标值，称为汇流参数；为相对时间，为时间；为一个河段的平均汇流时间；为流经的河段数；为相对入流终止时间，为入流终止时间，自入流开始作为时间起点，则；为自然对数的底；为从入流终止时起记的相对时间。

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