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龙图腾网获悉长江勘测规划设计研究有限责任公司申请的专利基于人工智能的多水源动态调配系统及方法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：CN121212863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511770402.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于人工智能的多水源动态调配系统及方法是由李逸之;孙凌凯;马方凯;吴从林;程晓君;徐望朋;陈锋;高兆波;陈帆;乔书娜设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的多水源动态调配系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及基于人工智能的多水源动态调配系统及方法。所述系统包括：数据采集模块，通过传感器网络采集多水源点位的设备运行数据与环境因素数据并聚合为水源特性数据；数据分类模块，采用支持向量机算法对水源特性数据进行分类得到参数集合；趋势分析模块，利用随机森林算法分析其变化趋势；权重调整模块，根据趋势对参数进行动态权重调整生成加权参数组；方案生成模块，基于加权参数组通过预训练的神经网络模型模拟多水源协同场景生成水资源调配方案；效果验证模块，采用模拟仿真方法对方案进行效果验证；方案优化模块，依据验证结果优化调度参数，得到优化水资源调配方案。采用本方法可实现水资源的高效动态分配与整体运行效能的优化。

本发明授权基于人工智能的多水源动态调配系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的多水源动态调配系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，用于通过传感器网络从多水源点位采集设备运行数据和环境因素数据，并聚合所述设备运行数据和环境因素数据，形成水源特性数据；设备运行数据为多水源供水系统中与设备工况相关的数据，环境因素数据为影响水源供给能力及水质的环境相关数据，水源特性数据为能综合反映各水源点位设备状态与环境条件的数据集合；实现时，通过传感器网络从各多水源点位同步采集设备运行数据与环境因素数据，对采集到的设备运行数据与环境因素数据进行数据格式统一、冗余信息剔除及关联信息初步整合的聚合操作，形成所述水源特性数据； 数据分类模块，用于采用支持向量机算法对所述水源特性数据进行分类处理，得到水源特性参数集合； 趋势分析模块，用于采用随机森林算法分析所述水源特性参数集合中的变化趋势； 权重调整模块，用于根据所述变化趋势对所述水源特性参数集合进行权重调整，生成加权水源参数组； 方案生成模块，用于基于所述加权水源参数组，通过预训练的神经网络模型模拟多水源协同场景，生成水资源调配方案； 效果验证模块，用于采用模拟仿真方法对所述水资源调配方案进行效果模拟验证，得到调配模拟效果； 方案优化模块，用于根据所述调配模拟效果，优化调整所述水资源调配方案的调度参数，得到优化水资源调配方案； 所述数据分类模块具体用于： 基于所述水源特性数据，构建设备运行维度和环境因素维度的双维度特征映射表，其中所述设备运行维度包括泵站功率、阀门开度及管网流量，所述环境因素维度包括水源水温、水源水位及水源水质; 基于所述双维度特征映射表，采用关联规则算法建立所述设备运行数据与环境因素数据的联动关系规则； 根据所述联动关系规则处理所述水源特性数据，形成输入特征组； 选用多项式核函数，并以所述联动关系规则为约束条件，设定分类边界，初始化所述支持向量机算法； 按照预设的设备-环境联动类型，采用初始化后的支持向量机算法对所述输入特征组进行分类运算，输出分类结果； 基于所述分类结果，匹配组合所述水源特性数据中对应的设备运行参数与环境参数，形成所述水源特性参数集合； 所述趋势分析模块具体用于： 确定所述水源特性参数集合对应的水源特性数据的采集时间顺序； 根据所述采集时间顺序，根据预设规则将所述水源特性参数集合划分时序训练子集与时序测试子集； 基于所述联动关系规则，通过学习所述时序训练子集中相同设备-环境联动类型的参数在时间维度下的变化模式，初始化所述随机森林算法的决策树数量、特征选择阈值及分裂准则，得到初始化后的随机森林算法； 采用所述初始化后的随机森林算法处理所述时序测试子集，生成时序预测序列； 对比所述时序预测序列与所述水源特性参数集合的实际时序序列，通过分析相同的设备-环境联动类型内参数的时序变化及包含相同环境参数的、不同的设备-环境联动类型间参数的时序变化，生成所述变化趋势。

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