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龍圖騰網恭喜河海大學申請的專利耦合分量級超額洪量分配的水庫-湖泊系統調度方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119539993B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510090946.X，技術領域涉及：G06Q50/06；該發明授權耦合分量級超額洪量分配的水庫-湖泊系統調度方法是由徐斌;覃馨漫;王慧麗;楊雪松;譚佳穎;蔣佳怡;郭衛;劉為鋒設計研發完成，并于2025-01-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本耦合分量級超額洪量分配的水庫-湖泊系統調度方法在說明書摘要公布了：本發明公開了耦合分量級超額洪量分配的水庫?湖泊系統調度方法，包括：收集水文數據和工程數據，計算每個時間步長的水庫入流、水庫入流在控制斷面的響應過程、水庫實測出流在控制斷面的響應過程、水庫區間來水過程、湖泊區間來水過程、系統天然來水過程；計算系統天然來水過程超過湖泊初始排澇能力過程的水量，定義系統初始超額洪量的概念；構建基于耦合分量級超額洪量分配的水庫?湖泊系統防洪排澇聯合調度模型，采用改進鯨魚?粒子群混合優化算法得到系統優化調度方案。本發明可為水庫?湖泊系統防洪排澇決策快速地提供有效、可靠的參考信息。

本發明授權耦合分量級超額洪量分配的水庫-湖泊系統調度方法在權利要求書中公布了：1.耦合分量級超額洪量分配的水庫-湖泊系統調度方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1、收集水庫-湖泊系統的水文數據及和工程數據，基于上述數據計算每個時間步長的水庫入流、水庫入流在控制斷面的響應過程、水庫實測出流在控制斷面的響應過程、水庫區間來水過程、湖泊區間來水過程、系統天然來水過程；步驟S2、基于水文數據和工程數據，采用耦合物理原理的LSTM模型進行擬合，將擬合結果連時序排列得到湖泊初始排澇能力過程，基于系統天然來水過程和湖泊初始排澇能力過程，計算得到系統初始超額洪量；其中，將系統初始超額洪量定義為系統天然來水過程超過湖泊初始排澇能力過程的水量；步驟S3、基于水文數據和工程數據、水庫入流，計算各水庫超額洪量蓄洪段來水量、各水庫剩余防洪庫容、湖泊超額洪量蓄洪段總來水量、湖泊警戒水位對應的蓄洪庫容，并基于上述數據依次計算各水庫蓄洪能力和湖泊蓄洪能力，基于系統天然來水過程，采用改進的基于成本函數的XGBoost分類模型將洪水劃分成第一量級類型、第二量級類型、第三量級類型，基于系統初始超額洪量和洪水分類結果，對不同量級類型的洪水產生的超額洪量進行分配，計算超額洪量分配結果并進行校驗，得到超額洪量；其中，超額洪量由超額洪量分配結果構成，系統天然來水過程包含至少一個洪水；步驟S4、基于超額洪量得到預構建的基于耦合分量級超額洪量分配的水庫-湖泊系統防洪排澇聯合調度模型的水位約束，讀取水庫入流、水庫區間來水過程、湖泊區間來水過程輸入模型，采用改進的鯨魚-粒子群混合優化算法求解得到水庫-湖泊系統防洪排澇聯合調度結果；步驟S4包括以下步驟：步驟S41、基于超額洪量得到預構建的基于耦合分量級超額洪量分配的水庫-湖泊系統防洪排澇聯合調度模型的水位約束，讀取水庫入流、水庫區間來水過程、湖泊區間來水過程輸入模型，其中模型的目標函數為最小化超額洪量，約束條件包括：水量平衡約束、水位約束、調度期初始條件約束、調度期邊界條件約束、出庫泄流約束、泄流變幅約束、非負變量約束；步驟S42、設置鯨魚優化算法和粒子群優化算法的參數，構造鯨魚優化算法模型和粒子群優化算法模型，采用改進鯨魚-粒子群混合優化算法求解得到水庫-湖泊系統防洪排澇聯合優化調度結果；所述步驟S42具體包括：步驟S42a、設置鯨魚優化算法模型的收斂因子、控制衰減速度的因子初始值；設置粒子群優化算法的慣性權重的最大值、最小值以及最大迭代次數；步驟S42b、構造鯨魚優化算法模型，基于收斂因子、控制衰減速度的因子初始值以及當前迭代次數，采用指數函數計算新的非線性動態收斂因子；步驟S42c、構造粒子群優化算法模型，基于慣性權重的最大值、最小值以及最大迭代次數，采用余弦函數計算新的非線性動態慣性權重因子；步驟S42d、設置閾值，將水庫入流分為高流量種群A和低流量種群B，基于指數函數計算的新的非線性動態收斂因子，采用鯨魚優化算法求解種群A，基于余弦函數計算的新的非線性動態慣性權重因子，采用粒子群優化算法求解種群B，得到水庫-湖泊系統防洪排澇聯合優化調度結果。

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