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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司;中国长江三峡集团有限公司;武汉大学申请的专利一种基于LSTM深度学习的水电站机组过流预测方法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：CN119990449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510124338.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于LSTM深度学习的水电站机组过流预测方法是由刘园;张玮;刘攀;赵辉;鲍正风;林显;程晓东;黄康迪;张璐;鲍一凡;程磊设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM深度学习的水电站机组过流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM深度学习的水电站机组过流预测方法，通过构建训练针对时间序列变量回归问题的LSTM深度学习模型，实现利用水库水电站原始观测数据准确预测发电机组总引水流量，包括给定长时间序列某水库水电站出力、水位原始观测数据，给定对应水库水电站长时间序列置信断面实测或模拟流量过程，进行置信断面到水库水电站的平衡分析，构建多特征长时间序列预测单一特征长时间序列的LSTM深度学习网络，确定网络层结构属性与连接方式，进行LSTM深度学习模型训练和模型验证；可为调度运行人员提供实时快速的决策支持，进一步优化水电站机组调度运行，在提高电站水库水量计算精度的同时提高水电站发电效益。

本发明授权一种基于LSTM深度学习的水电站机组过流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM深度学习的水电站机组过流预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，建立水电站过流影响因素观测数据集，包括水电站上游实测水位序列、水电站下游实测水位序列、水电站总出力序列与各机组出力序列； S2，确定水库水电站上下游任意置信断面，获取或计算置信断面流量，进行置信断面流量到水库上下游的演进与水量平衡分析；置信断面仅包括被认为流量或水位观测数据准确、误差小于阈值的河道断面；所述的演进与水量平衡分析分为两类： 一类是置信断面位于所研究的水电站下游，另一类是置信断面位于所研究水电站上游；对第一类问题，将置信断面流量过程反演至水库出库流量控制断面；对第二类问题，将置信断面流量过程演进至水库入库流量控制断面，基于水库对应时段实测上游水位过程，利用水位库容曲线与水量平衡原理，计算水库出库流量；演进方法采用马斯京根法； S3，建立水电站过流数据集； S4，进行影响因素观测数据集与过流数据集的维度分割与特征分割，并进行训练集和验证集划分； S5，构建基于LSTM的深度学习模型，依据观测数据集与过流数据集进行输入层、LSTM层、Drop层、全连接层和回归层的属性设置； S6，进行LSTM深度学习模型训练； S7，依据训练效果进行LSTM隐藏单元数量与神经元丢弃率参数的调整，并返回S6，直至训练效果满足要求； S8，进行LSTM深度学习模型验证与机组过流预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国长江电力股份有限公司;中国长江三峡集团有限公司;武汉大学，其通讯地址为：430014 湖北省武汉市江岸区三阳路88号三阳中心；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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