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龍圖騰網(wǎng)恭喜河海大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利流域復(fù)雜水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度高效求解方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119809141B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510274846.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/063；該發(fā)明授權(quán)流域復(fù)雜水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度高效求解方法是由鐘平安;王斌;錢(qián)心緣;樊宇堃;朱非林;徐孫鈺;許成靖;王藝雯;王森設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本流域復(fù)雜水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度高效求解方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種流域復(fù)雜水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度高效求解方法，包括：基于VMD?EnhancedCNN模型處理水庫(kù)入庫(kù)流量異常波動(dòng)，獲得去噪的入庫(kù)流量過(guò)程；構(gòu)建水庫(kù)群防洪調(diào)度模型，基于等效投影理論分解系統(tǒng)，選定出庫(kù)流量為協(xié)調(diào)變量，建立子系統(tǒng)等效模型；采用Ray分布式計(jì)算框架并行處理子系統(tǒng)等效模型，執(zhí)行EP?DOA?CUDA算法求解，獲得系統(tǒng)全局最優(yōu)協(xié)調(diào)變量；將全局最優(yōu)協(xié)調(diào)變量作為邊界條件，基于IVYA優(yōu)化算法對(duì)下層子系統(tǒng)優(yōu)化，得到水庫(kù)群最優(yōu)調(diào)度方案。本發(fā)明解決了入庫(kù)流量異常波動(dòng)、模型復(fù)雜度高及計(jì)算效率低等問(wèn)題，提高了防洪調(diào)度的精度和時(shí)效性。

本發(fā)明授權(quán)流域復(fù)雜水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度高效求解方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種流域復(fù)雜水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度高效求解方法，其特征在于，包括：S1、收集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并計(jì)算原始入庫(kù)洪水流量，基于VMD-EnhancedCNN模型對(duì)各水庫(kù)的原始入庫(kù)洪水流量進(jìn)行處理，獲得去噪后的水庫(kù)入庫(kù)流量過(guò)程；S2、構(gòu)建水庫(kù)群防洪調(diào)度模型，將防洪系統(tǒng)分解為上層系統(tǒng)及多個(gè)下層子系統(tǒng)，基于等效投影理論，選定水庫(kù)出庫(kù)流量作為協(xié)調(diào)變量，水庫(kù)蓄水量作為內(nèi)部變量，并構(gòu)建子系統(tǒng)等效模型；S3、采用分布式計(jì)算框架將子系統(tǒng)等效模型并行處理，基于EP-DOA-CUDA算法，將水庫(kù)入庫(kù)流量過(guò)程作為輸入，求解各子系統(tǒng)等效模型，整合優(yōu)化結(jié)果獲得系統(tǒng)全局最優(yōu)協(xié)調(diào)變量；S4、將系統(tǒng)全局最優(yōu)協(xié)調(diào)變量作為邊界條件，基于IVYA優(yōu)化算法對(duì)下層子系統(tǒng)優(yōu)化，得到水庫(kù)群最優(yōu)調(diào)度方案；S1進(jìn)一步包括：S11、收集研究流域各水庫(kù)及防洪斷面的基本信息和歷史調(diào)度過(guò)程，基于水量平衡原理計(jì)算各水庫(kù)的原始入庫(kù)洪水過(guò)程；S12、采用VMD方法將原始水庫(kù)入庫(kù)洪水流量信號(hào)分解為若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)；S13、采用基于洪水流量特征的自適應(yīng)滑動(dòng)窗口法將模態(tài)信號(hào)切分為自適應(yīng)長(zhǎng)度的時(shí)間序列片段，構(gòu)建VMD-EnhancedCNN模型的訓(xùn)練樣本；S14、構(gòu)建VMD-EnhancedCNN模型，包括頻率自適應(yīng)卷積層、多模態(tài)輸入結(jié)構(gòu)、時(shí)頻特征融合層、全連接層和多階段學(xué)習(xí)策略，通過(guò)反向傳播算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重；S15、使用訓(xùn)練好的VMD-EnhancedCNN模型對(duì)每個(gè)模態(tài)信號(hào)進(jìn)行去噪；S16、將去噪后的各模態(tài)信號(hào)進(jìn)行加和，得到去噪的水庫(kù)入庫(kù)流量過(guò)程；S2進(jìn)一步包括：S21、構(gòu)建水庫(kù)群多目標(biāo)防洪調(diào)度模型，目標(biāo)函數(shù)包括：最小化水庫(kù)群綜合風(fēng)險(xiǎn)和防護(hù)區(qū)群綜合風(fēng)險(xiǎn)，約束條件包括：?jiǎn)我凰畮?kù)水量平衡、河道洪水演算、上下游節(jié)點(diǎn)之間的水量平衡、水庫(kù)蓄水量上下限、水庫(kù)泄流能力、出庫(kù)變幅和邊界條件；S22、從空間維度上對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行上下層分解，并為每一個(gè)下層子系統(tǒng)建立相應(yīng)的優(yōu)化問(wèn)題和優(yōu)化目標(biāo)；S23、將每個(gè)子系統(tǒng)中的變量劃分為協(xié)調(diào)變量和內(nèi)部變量，選定水庫(kù)出庫(kù)流量作為協(xié)調(diào)變量，水庫(kù)蓄水量作為內(nèi)部變量；S24、引入目標(biāo)變量，將下層系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為等價(jià)的不等式約束形式，重構(gòu)下層子系統(tǒng)；S25、通過(guò)水量平衡方程將蓄水量表示為入庫(kù)流量和出庫(kù)流量的差值累積，消除下層子系統(tǒng)的內(nèi)部變量，構(gòu)建相應(yīng)的等效約束，建立子系統(tǒng)的等效模型。

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