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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于耦合物理机制的数据驱动模型的深大水库生态调度方法、系统及设备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：CN120850697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511365838.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于耦合物理机制的数据驱动模型的深大水库生态调度方法、系统及设备是由孙艳;李昱;龚珂;母晓昱;张佳彦设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于耦合物理机制的数据驱动模型的深大水库生态调度方法、系统及设备在说明书摘要公布了：一种基于耦合物理机制的数据驱动模型的深大水库生态调度方法、系统及设备，属于水资源管理与环境保护技术领域。首先，基于实测数据构建物理水温模型，生成多样化的水温变化情景，构建物理机制约束的深度学习模型。其次，开展敏感性分析识别驱动水温变化的关键影响因素，构建水库优化调度模型，并耦合物理机制约束的深度学习模型，在满足水温目标的前提下推求调度规则集合。最后，开展多指标优选分析。还提供一种深大水库生态调度系统、电子设备，实现上述深大水库生态调度方法。本发明能够科学地推求深大水库的发电调度规则集合，通过引入多指标优选方法筛选出兼具生态效益与经济效益的最优调度方案，实现对生态需求与发电效益的统筹平衡。

本发明授权一种基于耦合物理机制的数据驱动模型的深大水库生态调度方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于耦合物理机制的数据驱动模型的深大水库生态调度方法，其特征在于，所述深大水库生态调度方法包括以下步骤： 第一步，基于研究区域的实测数据，构建物理水温模型，进行数据输入与水温模拟； 步骤1.1，收集研究区域的实测数据，所述实测数据包括气象数据、水文数据、地形数据、水温监测数据； 步骤1.2，在步骤1.1收集实测数据之后，初步构建物理水温模型并设置模型参数，所述参数包括水流速度、扩散系数、垂向水温梯度指数； 步骤1.3，对步骤1.2初步构建的物理水温模型依次进行水平网格划分、网格离散化与垂向分层； 步骤1.4，设置物理水温模型的边界条件与初始条件； 步骤1.5，通过求解水体热量输运方程，模拟研究区域内水温的时空变化，得到模拟结果数据； 步骤1.6，将步骤1.5的模拟结果数据与实测数据采用评价指标进行对比，完成物理水温模型的校准与验证； 第二步，采用第一步构建完成的物理水温模型，基于收集的实测数据构建模拟场景并运行，生成多样化的水温变化情景，作为深度学习模型训练数据集； 第三步，在第二步获得深度学习模型的训练数据集的基础上，构建物理机制约束的深度学习模型，具体的： 步骤3.1，构建深度学习模型的构建、训练； 步骤3.2，对训练后的深度学习模型通过交叉验证法进行验证与评估： 第四步，基于第三步构建的深度学习模型开展敏感性分析，识别驱动深大水库下泄水温变化的关键影响因素； 第五步，结合第四步的关键敏感因素，构建水库优化调度模型，并耦合第三步的深度学习模型，在满足水温目标的前提下推求出合适的调度规则集合； 第六步，在第五步得到的调度规则集合基础上，进一步结合下泄水温变化特征、发电运行特征及季节性电价因素，开展多指标优选分析，从综合生态效益与经济效益的角度筛选出最优的水库调度方案；具体的： 步骤6.1，确定优选指标： 将不适宜水温持续时长和破坏深度作为水温指标，将利用小时数和季节性电价的发电效益作为发电效益指标；具体公式如下： 不适宜水温持续时长：反映下泄水温连续偏离适宜范围的时间，计算公式为： 20； 其中为不适宜水温持续时长指标，取值范围[0,1]，值越接近1表示水温更接近适宜条件；为模型预测得到的水温连续偏离时长；为目标参考值，生态上能够接受的最大允许连续偏离时长； 破坏深度：反映下泄水温与适宜范围的最大偏差，计算公式为： 21； 其中为破坏深度指标，取值范围[0,1]，值越接近1表示水温与适宜范围越接近；预测得到的水温偏离幅度；为目标参考值，能够接受的最大允许温度偏离幅度； 利用小时数：考察机组运行时间与理论满发利用小时数的接近程度，计算公式为： 22； 其中为利用小时数指标，取值范围[0,1]，值越接近1表示机组利用效率越高；为候选调度方案下的机组实际利用小时数；为目标利用小时数，通常可设为上、下限之间的中值；分别表示理论能够接受的最大、最小利用小时数； 季节性电价的发电效益：以调度期内梯级水电站发电效益最大为目标函数,计算公式为： 23 其中为季节性电价发电效益指标；表示时间步长；表示第水电站第年时刻上网电价；表示总调度时段数；表示水电站个数；表示总年数；表示第水电站出力系数；表示第水电站第年时刻发电流量；表示第水电站第年时刻水头； 步骤6.2，多指标优选方法。

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