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龙图腾网恭喜河海大学申请的专利一种动态时变结构的水库优化调度规则提取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：CN113962463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111239728.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种动态时变结构的水库优化调度规则提取方法是由马昱斐;钟平安;徐斌;朱非林;卢庆文;王涵;杨璐华;王森;许成婧设计研发完成，并于2021-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态时变结构的水库优化调度规则提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态时变结构的水库优化调度规则提取方法，包括：获取水库调度基础数据；建立水库优化调度模型以获取优化调度方案集；确定输入因子候选集和决策变量候选集，标准化处理后将其分为训练样本集和验证样本集；建立基于随机森林的调度规则提取模型；构建水库调度规则精度评价指标；建立基于梯度提升算法的输入因子重要性计算模型，得到输入因子对于某一决策变量的重要性得分；进行水库调度规则输入因子优选；进行水库调度规则决策变量优选。本发明考虑了不同时段下输入因子与决策变量之间的最优匹配，提出了动态时变结构的水库优化调度规则提取方法，可进一步提高水库调度规则提取的精度，为水库的运行调度提供更加精准的调度决策。

本发明授权一种动态时变结构的水库优化调度规则提取方法在权利要求书中公布了：1.一种动态时变结构的水库优化调度规则提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取水库调度基础数据；S2、根据步骤S1中的基础数据建立水库优化调度模型以获取优化调度方案集；具体包括以下步骤：S21、目标函数；以水库在调度期内的总发电效益最大为优化目标： 其中，T为总时段数；t为时段序号；prct为水电站在时段t的上网电价；Nt为水电站在时段t的出力；△tt为第t时段的时段长；S22、约束条件：①水量平衡约束：Vt+1＝Vt+It-Ot·△tt2；Ot＝Qrt+Qst3；其中，Vt+1和Vt分别为水库在第t时段末、初的水库蓄水量；It和Ot分别为水库在时段t的入库流量、出库流量；Qrt和Qst分别为水库在时段t的发电流量、弃水流量；②水位约束： |Zt+1-Zt|≤dZt5；其中，Zt、分别为水库第t时刻的计算水位、下限水位、上限水位；Zt+1为水库第t时段末水位；dZt为水库第t时段的最大水位变幅；③流量约束： 其中，为水库第t时段考虑下游生态、供水需求的最小下泄流量；为水电站第t时段的机组最大过流能力；④出力约束： Nt＝γ·QrtkHt8；其中，Nt、βt分别为水电站第t时段的计算出力、保证出力、负荷率；NY为水电站装机容量；k·为水电站的耗水率，是关于水库第t时段水头Ht的函数；γ为单位转换系数；以水库长系列径流资料为输入，运行该优化调度模型，得到水库优化调度方案集；所述优化调度方案集指在设定的来水条件下，通过水库优化调度模型，得到的水库运行中相关要素的最优值，包括水库调度期内各时刻的水位、蓄量，各时段的入库流量、出库流量、发电流量、弃水流量、单耗、出力、发电量、发电效益；S3、确定输入因子候选集和决策变量候选集，将步骤S2中的优化调度方案集整理成对应的输入因子集样本和决策变量集样本作为步骤S4的样本集，选取80％的样本集作为训练样本集，剩余20％作为验证样本集；S4、建立基于随机森林的调度规则提取模型，采用步骤S3中的训练样本集进行基于随机森林的调度规则提取模型的训练，采用验证样本集进一步验证调度规则提取模型的泛化能力；S5、构建水库调度规则精度评价指标，评价步骤S4的调度规则提取模型的拟合精度；S6、建立基于梯度提升算法的输入因子重要性计算模型，计算输入因子对于某一决策变量的重要性得分，找出得分最高和最低的输入因子，用于步骤S7中的水库调度规则输入因子优选；S7、水库调度规则输入因子优选：对于某一决策变量，根据输入因子重要性计算模型依次选择得分最高的候选输入因子，并结合步骤S4中的调度规则提取模型与步骤S5中的精度评价指标，判断所选输入因子是否引入输入因子优选集；遍历完所有的输入因子后，根据输入因子重要性计算模型依次选择输入因子优选集中得分最低的输入因子，并结合步骤S4中的调度规则提取模型与步骤S5中的精度评价指标，判断所选输入因子是否移出输入因子优选集，得到该决策变量对应的最终输入因子优选集；对于每一个决策变量的每一个时段，都进行上述的优选过程，得到各决策变量逐时段的输入因子优选集；S8、水库调度规则决策变量优选：针对步骤S7中的输入因子优选结果，将决策变量候选集中所有决策变量转化为相同的决策变量形式，并计算其拟合精度，逐时段进行决策变量的优选。

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