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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院申请的专利基于水-能均衡的城市短期供水优化调度方法、设备及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：CN119204338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411411973.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于水-能均衡的城市短期供水优化调度方法、设备及介质是由单是豪;倪红珍;林希晨;陈根发;殷峻暹;桑学锋;郑阳;汪洁;段晶晶;段天池;李仅月设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于水-能均衡的城市短期供水优化调度方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于水‑能均衡的城市短期供水优化调度方法、设备及介质，涉及供水调度优化技术领域，该方法包括：利用动态拓扑组合技术，构建待调度城市供水系统网络图；从待调度城市供水系统的历史用水数据中提取用水序列样本作为输入特征；利用用水量预测模型和用水量预测误差确定模型得到下一日用水量预测值；将当前日降水量预报信息输入到水库入库流量预测模型中，得到下一日水库入库流量预测值，确定下一日水库蓄水量变化数据，结合调度模型完成待调度城市供水系统的用水调度，本申请通过构建用水量预测模型和调度模型，能够提高城市日供水调度的效率和合理性。

本发明授权基于水-能均衡的城市短期供水优化调度方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于水-能均衡的城市短期供水优化调度方法，其特征在于，包括： 利用动态拓扑组合技术，构建待调度城市供水系统网络图；所述待调度城市供水系统网络图用于反映待调度城市供水系统内的点、线和面空间供需关系； 从待调度城市供水系统的历史用水数据中提取用水序列样本作为输入特征； 将所述输入特征输入到用水量预测模型中，得到下一日用水量初始预测值； 将所述输入特征输入到用水量预测误差确定模型中，得到预测误差；所述用水量预测模型和所述用水量预测误差确定模型是利用历史用水数据，对双向长短期记忆网络和XGBoost模型进行联合训练后得到的；所述双向长短期记忆网络包含注意力机制； 利用所述预测误差校正所述下一日用水量初始预测值，得到下一日用水量预测值； 获取待调度城市的当前日降水量预报信息； 将当前日降水量预报信息输入到水库入库流量预测模型中，得到下一日水库入库流量预测值；所述水库入库流量预测模型为新安江水文模型； 基于下一日水库入库流量和当前时段水库蓄水水位数据，确定下一日水库蓄水量变化数据； 根据所述下一日用水量预测值、所述下一日水库蓄水量变化数据和所述待调度城市供水系统网络图，利用调度模型完成待调度城市供水系统的用水调度； 根据所述下一日用水量预测值、所述下一日水库蓄水量变化数据和所述待调度城市供水系统网络图，利用调度模型完成待调度城市供水系统的用水调度，包括： 确定预警因子与下一日用水量预测值之积为蓄水库容判定量；所述预警因子为小于1的正数； 判断下一日蓄水库容是否低于蓄水库容判定量，得到判断结果； 若所述判断结果为是，则启动应急调度预案； 若所述判断结果为否，则根据当前水库入库流量变化数据和所述待调度城市供水系统网络图，利用混合整数线性规划方法求解调度模型，得到水资源配置优化结果，并基于水资源配置优化结果确定调度方案； 控制待调度城市供水系统执行所述调度方案； 所述下一日用水量初始预测值的预测公式为： 其中，为预测的下一日用水量，fAttention-Bilstm为注意力双向长短期记忆网络模型，xt为当前输入特征，ht为历史隐含状态，θ*为优化后的超参数，εt为残差； 所述下一日水库入库流量的表达式为： 其中，为预测的下一日水库入库流量，fXAJ为新安江模型，Pt为第t日降雨量，Et为第t日蒸发量，S0为初始土壤含水量； 所述从待调度城市供水系统的历史用水数据中提取用水序列样本作为输入特征，包括： 获取待调度城市供水系统的历史用水数据； 对待调度城市供水系统的历史用水数据进行预处理，得到预处理用水数据；所述预处理包括确实数据处理和异常数据处理； 利用最大信息系数从历史用水数据中提取用水序列样本作为输入特征； 所述调度模型包括第一目标函数、第二目标函数、工程引水能力约束、水库库容限制和水量平衡约束。

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