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龙图腾网获悉乘木科技(珠海)有限公司申请的专利一种基于云计算的水利工程调度优化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：CN120197782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510677475.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于云计算的水利工程调度优化方法及系统是由樊冯郡;孙连周;郭瑞;冯涛;葛浩;孟鑫;翟会杰;刘会军;罗玲玲设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算的水利工程调度优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算的水利工程调度优化方法及系统，包括通过物联网技术实时进行水利数据收集并传输至云端；对采集的水利数据进行预处理和管理存储；根据水利工程的实际需求，构建多目标调度模型，解出水利工程的最优控制策略；通过云平台进行实时调度计算，基于数据分析和机器学习模型更新水利工程调度当前最优解；通过云平台的可视化工具呈现水利工程的实时状态和调度结果。本发明基于聚类算法的水利数据整合方法能够有效地处理多源、异构的数据，通过聚类更新调度，为水利工程调度提供科学的决策支持，通过将聚类结果与云计算结合，能够在多目标优化、水资源管理和动态调度方面提供高效、精确的解决方案。

本发明授权一种基于云计算的水利工程调度优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的水利工程调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过物联网技术实时进行水利数据收集并传输至云端； 步骤S2：对采集的水利数据进行预处理和管理存储； 步骤S3：根据水利工程的实际需求，构建多目标调度模型，解出水利工程的最优控制策略； 所述步骤S3包括以下子步骤： 步骤S31：根据水利工程的实际需求，构建多目标调度模型，所述实际需求包括水资源分配、水库蓄水与泄水管理、水资源利用最大化、环境保护和设备维护； 步骤S32：根据所述多目标调度模型进行云端计算与分布式处理，使用分布式计算框架进行所述多目标调度模型的求解； 步骤S33：通过动态规划方法求解水利工程的最优控制策略； 所述步骤S31包括以下子步骤： 步骤S311：采用优化的聚类算法对所述实际需求和预处理后的水利数据进行整合管理； 所述步骤S311包括以下子步骤： 步骤S3111：将所述实际需求和预处理后的水利数据分别定义为数据点，将实际需求数据点集合为簇，将预处理后的水利数据数据点集合为簇； 步骤S3112：随机选择初始的簇中心，计算数据点与簇中心的距离，将数据点分配到最近的簇； 步骤S3113：重新计算每个簇的中心，并更新簇中心位置； 步骤S3114：重复步骤S3112和S3113，直到簇中心不再变化或达到最大迭代次数； 步骤S3115：通过贝叶斯融合的方法计算簇间的相似度； 步骤S312：计算最小化水资源分配的不均衡度，其数学表达式为： ； 其中，表示最小化水资源分配的不均衡度，表示第类需求的实际供水量，表示第类需求的理想供水量，为需求种类的数量； 计算最大化水资源利用度，其数学表达式为： ； 其中，表示最大化水资源利用度，表示水利项目的总产出，所述水利项目包括农业灌溉和发电，表示对应水利项目的水消耗量； 将所述最小化水资源分配的不均衡度和最大化水资源利用度进行加权平均后设定为目标函数； 步骤S313：将水资源总量设定为约束条件，其数学表达式为： ； 其中，表示第个区域的供水量，表示总水资源量； 步骤S314：通过多目标优化方法，寻找一组Pareto最优解，即不能在不损害其他目标的情况下改善某个目标的解，得到最优解后即表示所述多目标调度模型搭建完成； 步骤S4：通过云平台进行实时调度计算，基于数据分析和机器学习模型更新水利工程调度当前最优解； 所述步骤S4包括以下子步骤： 步骤S41：通过云平台进行实时调度计算； 步骤S42：通过云计算平台提供的决策支持系统评估调度方案的效果，帮助工程管理人员做出最佳选择； 步骤S43：基于数据分析和机器学习模型更新水利工程调度当前最优解； 所述步骤S43包括： 利用数据挖掘技术获取历史水利调度潜在规律，利用matleb仿真软件对所述多目标调度模型进行仿真，获取调度过程中的执行情况，将所述历史水利调度潜在规律和调度过程中的执行情况通过神经网络进行特征提取，获得历史水利调度特征和当前水利调度特征，将所述历史水利调度特征和当前水利调度特征分别作为数据点集合为簇和簇，将所述簇和簇通过优化的聚类算法进行整合管理，经过步骤S3后得到更新的水利工程的最优控制策略，迭代更新至预设的迭代更新阈值，得到最终的水利工程调度当前最优解； 步骤S5：通过云平台的可视化工具呈现水利工程的实时状态和调度结果。

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