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龙图腾网获悉中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法及系统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：CN118052364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202410216222.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法及系统是由李轩;刘园;侯精明;周晓平;薛树红;邓文婷;马欢;张涛;管子隆;张星辰;苏博文设计研发完成，并于2024-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法及系统，包括：通过机器学习模型在线驱动多目标进化优化算法，采用改进的多目标期望改善矩阵填充准则在进化过程的子代种群中选择潜在的非支配候选解作为进化引导，通过耦合闸坝的洪涝数值模型对该候选解进行模拟计算减少不必要的真实评估，极大的提升了优化计算效率，实现了基于水动力模型计算下闸坝多目标防洪优化调度的直接求解。本发明使防洪排涝工程运行调度问题在基于水动力模型准确模拟下的全局优化成为可能，为河流闸坝的应急调度留出充足的前置时间，也为河流的防灾减灾与资源合理调配提供科学依据，对有效降低洪涝风险具有重要应用价值。

本发明授权基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法，其特征在于，包括：采集闸坝调度系统的信息，将所需的调度目标及受到的限制条件以函数的形式表达，形成目标函数和约束条件，构建闸坝多目标防洪优化调度模型；构建基于突变因子改进的多目标粒子群优化算法；基于闸坝调度系统的地形资料、水文资料、闸坝数量及建设位置、闸坝运行资料，构建耦合闸坝的二维水动力模型；构建机器学习模型，以优化决策变量为输入数据，以不同洪水条件下获取的二维水动力模型的水力参数为输出数据，建立输入与输出之间的映射关系；以在线数据驱动的方式将机器学习模型耦合入多目标粒子群优化算法流程中，基于机器学习模型预测结果，引入适用于多目标的期望改善矩阵填充准则在进化过程的子代种群中选择潜在的非支配候选解作为进化引导；基于选择的进化引导个体，采用耦合闸坝的二维水动力模型进行真实计算，用以对闸坝多目标防洪优化调度模型进行求解，实现种群进化的迭代与机器学习模型的更新；最终达到极限填充次数后，得到一组闸坝多目标防洪优化调度的帕雷托解；所述采集闸坝调度系统的信息，将所需的调度目标及受到的限制条件以函数的形式表达，形成目标函数和约束条件，具体为：闸坝的控制变量总数为其中，K为河流上不同闸坝的数目，决策变量为闸坝运行高度或闸门开度，Tk表示每座闸坝在一次洪水事件中的运行时长可划分的决策调度区间数目，且在个调度区间内闸坝均有单独的运行规则；优化的竞争目标为：上游坝前水位最低，下游洪峰流量最小，采用如下公式描述竞争目标： F2＝min{maxQdowntQori}2其中，F1为上游防洪目标，最小化上游各闸坝最高水位之和；F2为下游防洪目标，最小化下游控制点洪峰流量；Hkt为第K个闸坝在t时刻的上游水位；Dk,max为第k个闸坝的最大允许水位；Qdownt为河道下游控制点t时刻流量；Qori为不进行闸坝调度时的泄洪流量；所述构建闸坝多目标防洪优化调度模型，具体为：闸坝多目标防洪约束条件包括水位限制、流量限制以及闸坝的运行：Dk,min＜HktDk,max3Qk,min＜Qkt＜Qk,max4Bk,min＜Bkt+δBk,maxδ∈S5其中，Dk,min、和Dk,max分别为闸坝k的最大允许水深和最小允许水深；Qk,min和Qk,max分别表示闸坝k的最小流量和最大流量；每段河道需要保证最低生态流量的要求，同时水位不应高于最大限度，防止洪涝的发生；Bk,min和Bk,max分别表示第k个闸坝的闸门开口最小高度和最大高度；Bkt为第k个闸坝在t时刻的运行状态；δ为闸坝运行的变化量，其开度可满足调控要求；所述二维水动力模型的水力参数，具体为：在水动力模型地形文件中将所需处理的闸坝位置进行标记，将过水闸门即闸门网格边界处视为闭边界，在该网格所在边停止HLLC黎曼求解器对通量的计算；将过水闸门前网格水深h作为闸孔出流公式的水头输入参数，用以计算上游每个网格通过闸门的流量；以自由出流的平底平板闸门，闸孔出流公式如下： 其中，Qo为单个网格通过的流量，m3s；B为网格宽度，m；e为闸门开度；Ho为每个网格上的水头，m；g为重力加速度，ms2；μo为综合流量系数，具体为：μ0＝0.6-0.18×eHo10通过过闸流量Qo计算闸门处各网格单元同一时间步长内水深的变化量Δh，闸门上游各网格水位减去水深的变化量Δh作为下一时刻水深值，而闸门下游网格则加上该变化量Δh作为下一时刻水深值，具体为： 式中，cl为网格单元长度，ck为网格单元宽度，dt为模型计算时间步长。

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