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龙图腾网恭喜广州华科环保工程有限公司申请的专利用于水利设施调度方案的优化方法、系统及存储介质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：CN120069243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510552345.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权用于水利设施调度方案的优化方法、系统及存储介质是由许文骏;吴双;严佩嘉;徐骏;李洁;古涛;王奇山设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于水利设施调度方案的优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种用于水利设施调度方案的优化方法、系统及存储介质，该方法包括收集目标河域的相关数据，将相关数据整合生成数据对象，数据对象包括输入数据和输出数据，将数据对象作为学习数据，训练学习数据生成预测模型，确定自变量和因变量，建立自变量和因变量的第一模型，基于第一模型获取因变量最小时各自变量的具体数值，基于具体数值生成第一数据，将第一数据输入预测模型中，由预测模型输出预测水质数据，判断预测水质数据是否小于预设的水质阈值，若是，基于具体数值制定调度方案，否则，调整第一模型，重新计算具体数值，直到预测水质数据小于水质阈值，本发明能够实现水库调度的科学化和精细化。

本发明授权用于水利设施调度方案的优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于水利设施调度方案的优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、按时间顺序收集目标河域的相关数据，所述相关数据包括气象数据、水文数据和水利设施的实时状态数据，所述气象数据包括降雨量、温度、湿度和风速，所述水文数据包括河流流量、河流水位和水质数据，所述状态数据包括水库水位和闸门开度； 步骤S2、将历史收集到的所述相关数据整合生成数据对象，每个所述数据对象包括输入数据和输出数据，所述输入数据是指将所述相关数据中除所述水质数据以外的所有数据参数，所述输出数据是指所述水质数据，将所有所述数据对象作为学习数据，训练所述学习数据生成预测模型，包括：步骤S21、识别每个所述数据对象中的所述数据参数是否缺失，是的情况下，记录缺失的所述数据参数，获取具有缺失数据的数据对象作为第一数据对象，将缺失数据相同的所述第一数据对象分为一类，将完整的所述数据对象分为一类；步骤S22、将属于同一类的所述数据对象作为一组学习数据，将每组学习数据分为训练集和测试集，为每组所述学习数据设置一个初始模型，使用所述训练集训练所述初始模型生成对应的第二模型，确定所述第二模型的模型参数；步骤S23、获取每个所述训练集对应的所述测试集，将所述测试集的所述输入数据输入所述第二模型，由所述第二模型输出对应的预测数据，基于所述预测数据和对应的所述输入数据，计算每个所述第二模型的预测准确度；步骤S24、调整所述第二模型的模型参数，返回所述步骤S23，判断所述预测准确度的变化是否小于预设的变化阈值，是的情况下，结束本步骤，否的情况下，重复本步骤；将最终训练出的所述第二模型的所述预测准确度作为各所述第二模型的模型置信度，获取所述模型置信度大于预设置信阈值的所述第二模型作为第三模型，将所有所述第二模型的组合作为最终的所述预测模型； 步骤S3、将所述河流水位、所述水库水位和所述闸门开度作为自变量，所述水质数据作为因变量，建立所述自变量和所述因变量的第一模型，预设限制条件，在满足所述限制条件的情况下，基于所述第一模型获取所述因变量最小时各所述自变量的具体数值； 步骤S4、将所述具体数值代替所述数据对象中对应的所述河流水位、所述水库水位和所述闸门开度生成第一数据，将所述第一数据输入所述预测模型中，由所述预测模型输出预测水质数据，判断所述预测水质数据是否小于预设的水质阈值，若是，基于所述具体数值制定调度方案，否则，返回所述步骤S3调整第一模型，重新计算所述具体数值，直到所述预测水质数据小于所述水质阈值。

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