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申请/专利权人：宁波市水利水电规划设计研究院有限公司

申请日：2025-01-03

公开（公告）日：2025-02-07

公开（公告）号：CN119398283A

专利技术分类：.专门适用于行政或管理目的的预测或优化，例如：线性规划或“下料问题”（市场预测或商业活动预测入G06Q30/0202）[2023.01]

专利摘要：本发明公开了一种基于神经网络的流域防洪调度方案优选方法，具体包括以下步骤：S1、构建流域的水文水动力耦合模型；S2、利用步骤S1构建的水文水动力耦合模型进行模拟计算，制备神经网络模型所需的训练数据；S3、构建包含调度信息的神经网络模型，并利用步骤S2的训练数据进行神经网络模型训练与验证；S4、基于步骤S3中训练好的神经网络模型，根据预设的目标水位，运用优化算法选出最优防洪调度方案；本方法通过引入神经网络技术，克服了传统水文水动力模型在防洪调度中的计算效率瓶颈，显著提升调度方案优化的速度和准确性，为应对极端洪水事件提供了新的解决方案。

专利权项：1.一种基于神经网络的流域防洪调度方案优选方法，具体包括以下步骤：S1、构建流域的水文水动力耦合模型；其特征在于，S2、利用步骤S1构建的水文水动力耦合模型进行模拟计算，制备神经网络模型所需的训练数据；S3、构建包含调度信息的神经网络模型，并利用步骤S2的训练数据进行神经网络模型训练与验证；S4、基于步骤S3中训练好的神经网络模型，根据预设的目标水位，运用优化算法选出最优防洪调度方案；其中，步骤S2训练数据的制备具体包括：闸门联合调度规则的抽象概化：对单个闸门的经典调度方案进行概化，离散化闸门开度，并据此提出N个闸门的闸门联合调度规则公式，N≥1；历史降雨事件的比例缩放：收集流域长期以来的典型降水事件，截取逐小时降水过程中的n天降水历时，形成T小时的时间序列，对于时长不足T小时的降水过程在末尾补零，并按照不同的重现期对降水事件进行缩放，；在不同气象条件及闸门联合调度规则下获取下游重要断面的水位变化过程数据：将不同降水情景下计算得到的产流分区出流计算结果作为边界条件输入到一二维水动力模型中，进行水文水动力耦合计算；在水动力模型中，针对N个闸门，应用不同的闸门联合调度方案，获得下游断面在不同情景下的水位过程；步骤S4具体为：将闸门联合调度方案中的闸门开度组合视为决策变量，利用优化算法，将步骤S3训练好的神经网络模型嵌入到优化算法的目标优化迭代过程中，对不同闸门联合调度规则下的下游控制断面水位进行迭代优化；依据目标函数和约束条件，确定最优的闸门联合调度方案作为最优防洪调度方案。

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