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龍圖騰網恭喜河海大學申請的專利一種動態時變結構的水庫優化調度規則提取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：CN113962463B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202111239728.6，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種動態時變結構的水庫優化調度規則提取方法是由馬昱斐;鐘平安;徐斌;朱非林;盧慶文;王涵;楊璐華;王森;許成婧設計研發完成，并于2021-10-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種動態時變結構的水庫優化調度規則提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種動態時變結構的水庫優化調度規則提取方法，包括：獲取水庫調度基礎數據；建立水庫優化調度模型以獲取優化調度方案集；確定輸入因子候選集和決策變量候選集，標準化處理后將其分為訓練樣本集和驗證樣本集；建立基于隨機森林的調度規則提取模型；構建水庫調度規則精度評價指標；建立基于梯度提升算法的輸入因子重要性計算模型，得到輸入因子對于某一決策變量的重要性得分；進行水庫調度規則輸入因子優選；進行水庫調度規則決策變量優選。本發明考慮了不同時段下輸入因子與決策變量之間的最優匹配，提出了動態時變結構的水庫優化調度規則提取方法，可進一步提高水庫調度規則提取的精度，為水庫的運行調度提供更加精準的調度決策。

本發明授權一種動態時變結構的水庫優化調度規則提取方法在權利要求書中公布了：1.一種動態時變結構的水庫優化調度規則提取方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取水庫調度基礎數據；S2、根據步驟S1中的基礎數據建立水庫優化調度模型以獲取優化調度方案集；具體包括以下步驟：S21、目標函數；以水庫在調度期內的總發電效益最大為優化目標： 其中，T為總時段數；t為時段序號；prct為水電站在時段t的上網電價；Nt為水電站在時段t的出力；△tt為第t時段的時段長；S22、約束條件：①水量平衡約束：Vt+1＝Vt+It-Ot·△tt2；Ot＝Qrt+Qst3；其中，Vt+1和Vt分別為水庫在第t時段末、初的水庫蓄水量；It和Ot分別為水庫在時段t的入庫流量、出庫流量；Qrt和Qst分別為水庫在時段t的發電流量、棄水流量；②水位約束： |Zt+1-Zt|≤dZt5；其中，Zt、分別為水庫第t時刻的計算水位、下限水位、上限水位；Zt+1為水庫第t時段末水位；dZt為水庫第t時段的最大水位變幅；③流量約束： 其中，為水庫第t時段考慮下游生態、供水需求的最小下泄流量；為水電站第t時段的機組最大過流能力；④出力約束： Nt＝γ·QrtkHt8；其中，Nt、βt分別為水電站第t時段的計算出力、保證出力、負荷率；NY為水電站裝機容量；k·為水電站的耗水率，是關于水庫第t時段水頭Ht的函數；γ為單位轉換系數；以水庫長系列徑流資料為輸入，運行該優化調度模型，得到水庫優化調度方案集；所述優化調度方案集指在設定的來水條件下，通過水庫優化調度模型，得到的水庫運行中相關要素的最優值，包括水庫調度期內各時刻的水位、蓄量，各時段的入庫流量、出庫流量、發電流量、棄水流量、單耗、出力、發電量、發電效益；S3、確定輸入因子候選集和決策變量候選集，將步驟S2中的優化調度方案集整理成對應的輸入因子集樣本和決策變量集樣本作為步驟S4的樣本集，選取80％的樣本集作為訓練樣本集，剩余20％作為驗證樣本集；S4、建立基于隨機森林的調度規則提取模型，采用步驟S3中的訓練樣本集進行基于隨機森林的調度規則提取模型的訓練，采用驗證樣本集進一步驗證調度規則提取模型的泛化能力；S5、構建水庫調度規則精度評價指標，評價步驟S4的調度規則提取模型的擬合精度；S6、建立基于梯度提升算法的輸入因子重要性計算模型，計算輸入因子對于某一決策變量的重要性得分，找出得分最高和最低的輸入因子，用于步驟S7中的水庫調度規則輸入因子優選；S7、水庫調度規則輸入因子優選：對于某一決策變量，根據輸入因子重要性計算模型依次選擇得分最高的候選輸入因子，并結合步驟S4中的調度規則提取模型與步驟S5中的精度評價指標，判斷所選輸入因子是否引入輸入因子優選集；遍歷完所有的輸入因子后，根據輸入因子重要性計算模型依次選擇輸入因子優選集中得分最低的輸入因子，并結合步驟S4中的調度規則提取模型與步驟S5中的精度評價指標，判斷所選輸入因子是否移出輸入因子優選集，得到該決策變量對應的最終輸入因子優選集；對于每一個決策變量的每一個時段，都進行上述的優選過程，得到各決策變量逐時段的輸入因子優選集；S8、水庫調度規則決策變量優選：針對步驟S7中的輸入因子優選結果，將決策變量候選集中所有決策變量轉化為相同的決策變量形式，并計算其擬合精度，逐時段進行決策變量的優選。

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