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龙图腾网获悉湖南云智慧水利工程有限公司申请的专利一种基于人工智能的智慧水利算法开发系统及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：CN120471486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510705776.1，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于人工智能的智慧水利算法开发系统及方法是由付振霖;刘倩倩设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的智慧水利算法开发系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的智慧水利算法开发系统及方法，涉及智慧水利技术领域，包括，构建跨水库的联邦学习网络，初始化各节点本地模型参数并建立边缘层与云端的通信连接，实时接收水文传感器数据及气象预警信息；通过时空卷积网络识别洪涝事件，生成动态梯度掩码对本地模型参数进行稀疏化处理，保留事件关联度高于动态梯度掩码阈值的梯度参数；将非支配解转化为动态调度策略，生成泄洪量、发电机组控制及灌溉配水的实时操作指令。本发明通过将联邦学习与时空注意力机制相结合，更加精准地识别跨流域水文数据的时空关联特征，从而提升洪水预测的准确性。

本发明授权一种基于人工智能的智慧水利算法开发系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的智慧水利算法开发方法，其特征在于：包括， 构建跨水库的联邦学习网络，初始化各节点本地模型参数并建立边缘层与云端的通信连接，实时接收水文传感器数据及气象预警信息； 通过时空卷积网络识别洪涝事件，生成动态梯度掩码对本地模型参数进行稀疏化处理，保留事件关联度高于动态梯度掩码阈值的梯度参数； 所述通过时空卷积网络识别洪涝事件，生成动态梯度掩码的具体步骤包括，构建水文传感器数据与气象数据的时空数据立方体，划分流域网格并生成空间约束掩膜； 所述水文传感器数据包括水位及流量数据； 加载时空卷积网络对水位及流量数据进行标准化处理，通过时空注意力权重计算时空卷积网络各层可训练权重参数重要性分数； 结合洪涝事件概率动态计算梯度掩码阈值，生成二进制掩码矩阵对梯度进行稀疏化处理； 采用差分隐私保护的联邦聚合算法对稀疏化梯度进行加权融合，生成全局模型参数并输入帕累托超网络，基于预设政策向量生成多目标优化权重； 所述差分隐私保护的联邦聚合算法包括： 根据掩码稀疏率对梯度注入噪声，按各边缘节点本地数据集规模与全局数据集规模的比例，对稀疏化梯度进行加权平均融合； 将加权平均融合后的全局模型参数输入帕累托超网络，结合政策向量动态生成多目标优化权重，并施加水位超标强制校正与气象预警衰减控制； 所述全局模型参数是通过将融合梯度更新至时空卷积网络基准模型获得的参数； 驱动NSGA-II算法求解水库群水力耦合约束下的帕累托最优解集，通过数字孪生仿真验证各解集的综合效益，筛选综合评分最高的非支配解； 将非支配解转化为动态调度策略，生成泄洪量、发电机组控制及灌溉配水的实时操作指令。

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