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龙图腾网恭喜浙江广川工程咨询有限公司申请的专利一种基于神经网络技术的水利工程系统实时调度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：CN119151238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411603942.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于神经网络技术的水利工程系统实时调度方法是由王坤雪;吴志华;徐成礼;张颖;程霆;张丽;叶亮;范海军;郑嘉设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络技术的水利工程系统实时调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及防汛管理技术领域，具体为一种基于神经网络技术的水利工程系统实时调度方法，包括：以固定时间间隔获取水利工程系统的实时数据；采用CNN模型对卫星云图进行图像识别，获得雨云区域图和雨云区域边缘图；计算雨云区域图和雨云区域边缘图的边缘粗糙度系数、内部密度系数和雨云厚度系数，从而得到降雨系数；利用光流法分析连续时间间隔的雨云区域图，获取雨云的移动速度、方向和与水利工程区域的最短距离，得到雨云影响系数；使用深度学习模型预测水库未来水位，并根据防洪数据计算脆弱性系数；根据降雨系数、雨云影响系数和脆弱性系数计算出防洪系数，并构建了防洪调控模型，有效提高了水利工程系统实时调度的灵活性。

本发明授权一种基于神经网络技术的水利工程系统实时调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络技术的水利工程系统实时调度方法，包括，其特征在于：以固定时间间隔获取水利工程系统的实时数据，所述实时数据包括卫星云图、雨云垂直剖面数据和防洪数据，对所述卫星云图进行预处理得到第一图像数据集；使用CNN模型对所述第一图像数据集进行图像识别，所述CNN模型用于提取雨云的空间特征，得到雨云区域图和雨云区域边缘图；所述CNN模型的训练步骤包括：步骤S1：获取历史卫星云图并进行所述预处理，得到历史云图数据集；步骤S2：对所述历史云图数据集标记图像标签，得到第二图像数据集，并将所述第二图像数据集输入至所述CNN模型中；其中，所述CNN模型包括第一分支网络和第二分支网络；所述图像标签包括雨云区域、非雨云区域、边缘点和非边缘点；步骤S3：使用卷积层对所述第二图像数据集进行卷积操作，输出第一特征图；步骤S4：使用ReLU激活函数和池化层对所述第一特征图进行池化操作，输出第二特征图；步骤S5：使用所述第一分支网络对所述第二特征图进行分割操作，输出所述雨云区域图；步骤S6：使用所述第二分支网络对所述第二特征图进行边缘特征检测，输出所述雨云区域边缘图；步骤S7：使用交叉熵损失函数计算得到所述第一分支网络的分割损失，使用IoULoss损失函数计算得到所述第二分支网络的边缘检测损失，将所述分割损失和所述边缘检测损失进行加权求和，得到联合损失值；步骤S8：根据所述联合损失值更新所述CNN模型；步骤S9：若迭代次数达到预设次数，则停止训练，否则重复所述步骤S3至所述步骤S9；根据所述雨云区域图和所述雨云区域边缘图计算得到边缘粗糙度系数和内部密度系数；根据所述雨云垂直剖面数据计算得到雨云厚度系数；根据所述边缘粗糙度系数、所述内部密度系数和所述雨云厚度系数计算得到降雨系数；使用光流法对连续时间间隔的雨云区域图计算得到雨云移动速度和雨云移动方向，并计算所述雨云区域图内中心雨云与水利工程区域的最短距离；根据所述雨云移动速度、所述雨云移动方向和所述最短距离计算得到雨云影响系数；所述雨云影响系数的计算过程包括：对连续时间间隔的雨云区域图使用光流法计算每个像素点的运动矢量场，所述运动矢量场的方向为雨云移动方向，所述运动矢量场的平均模长为雨云移动速度；根据雨云坐标和所述水利工程区域坐标，使用欧几里得公式计算得到所述最短距离；计算所述雨云移动方向与所述中心雨云至所述水利工程区域方向之间夹角的余弦值，并将所述余弦值与所述雨云移动速度相乘，得到第二雨云移动速度；将所述最短距离与所述第二雨云移动速度相除，计算得到所述雨云影响系数；根据所述防洪数据使用深度学习模型预测得到水库未来水位，并根据所述防洪数据和所述水库未来水位计算得到脆弱性系数；根据所述降雨系数、所述雨云影响系数和所述脆弱性系数计算得到防洪系数，并根据所述防洪系数建立防洪调控模型，所述防洪调控模型用于对所述水利工程系统进行实时调控；所述防洪调控模型包括：将所述防洪系数进行等级划分，包括低风险等级、中风险等级和高风险等级；将最小化所述防洪系数和防洪成本作为适应度函数，根据所述适应度函数和调度约束使用遗传算法进行所述实时调控；其中，所述实时调控包括常规调控和紧急调控；若所述防洪系数为所述低风险等级，则执行所述常规调控；若所述防洪系数为所述中风险等级，则执行所述常规调控，并发出警告；若所述防洪系数为所述高风险等级，则调整所述适应度函数的权重并执行所述紧急调控。

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