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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种水电规划多目标优化决策方法及装置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：CN118966685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411039420.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种水电规划多目标优化决策方法及装置是由王嘉清;赵建世设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水电规划多目标优化决策方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种水电规划多目标优化决策方法及装置，属于水电开发规划技术领域。其中，所述方法包括：对待进行水电开发的河网构建水电规划多目标优化决策模型；计算当前已规划大坝集合在该模型的每个子模型中对应的目标函数值作为原始目标函数值；将当前开发位次下的每种待规划大坝组合分别加入当前已规划大坝集合中，得到每种组合对应的更新后的已规划大坝集合在该模型的每个子模型中对应的目标函数值作更新后的目标函数值；通过计算各待规划大坝组合下每个子模型更新后的目标函数值相对于原始目标函数值的边际递增，从所有组合中筛选当前开发位次下的最优组合。本发明可有效降低获计算成本，为大尺度流域提供高效且精确的水电开发策略。

本发明授权一种水电规划多目标优化决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种水电规划多目标优化决策方法，其特征在于，包括： 对待进行水电开发的河网构建水电规划多目标优化决策模型，所述优化决策模型包含发电成本子模型、泥沙拦截子模型、碳排放量子模型和河流连通性子模型； 计算当前已规划大坝集合在所述优化决策模型的每个子模型中对应的目标函数值并记为原始目标函数值； 在水电规划的当前开发位次下，获取当前待规划大坝集合中每种待规划大坝组合； 将所述每种待规划大坝组合分别加入所述当前已规划大坝集合中，得到所述每种待规划大坝组合对应的更新后的所述已规划大坝集合在所述优化决策模型的每个子模型中对应的目标函数值并记为更新后的目标函数值； 通过计算各待规划大坝组合下每个子模型所述更新后的目标函数值相对于所述原始目标函数值的边际递增，从所述当前待规划大坝集合中筛选出当前开发位次下的最优待规划大坝组合，以实现对所述河网的水电开发规划； 其中，所述各待规划大坝组合下每个子模型所述更新后的目标函数值相对于所述原始目标函数值的边际递增，计算表达式如下： 式中，n代表更新前已规划的大坝总数；i为当前开发位次下进行规划的大坝数量；n+i代表更新后已规划的大坝总数；MCo为将待规划大坝组合加入当前已规划大坝集合后任一子模型目标函数产生的边际递增；Objn和Objn+i分别为任一子模型目标函数在更新前的当前已规划大坝集合下的值和在更新后的当前已规划大坝集合下的值；Instn和Instn+i分别为更新前的当前已规划大坝集合对应的流域总装机容量和更新后的当前已规划大坝集合对应的流域总装机容量； 对每种待规划大坝组合下各子模型目标函数值的边际递增分别进行归一化，并考虑每个子模型在水电规划中的权重，得到每种待规划大坝组合下每个子模型目标函数值归一化后的边际递增MCo’： 式中，po为任一子模型预设的权重；MCo,max和MCo,min分别为当前开发位次下任一子模型目标函数值的边际递增中的最大值和最小值； 基于所述归一化后的边际递增，从当前待规划大坝集合的所有待规划大坝组合中筛选当前开发位次下的最优组合；具体步骤如下： 1从当前待规划大坝集合中选取使得各子模型分别对应的MCo’之和最小的待规划大坝组合作为当前最小大坝组合，将该当前最小大坝组合加入当前开发位次下初始为空的备选大坝组合集； 然后遍历当前待规划大坝集合中剩余待规划大坝组合，若剩余待规划大坝组合中存在任一组合在每个子模型下的MCo’均大于当前最小大坝组合对应的MCo’，则该组合不加入备选大坝组合集；否则，将该剩余待规划大坝组合加入备选大坝组合集；所有剩余待规划大坝组合遍历完毕后，得到当前开发位次下最终的备选大坝组合集； 2基于步骤1的结果，计算备选大坝组合集中各待规划大坝组合下各子模型对应的MCo’之间的欧式距离；选择欧式距离最小的组合作为当前开发位次下的最优组合； 其中，所述欧式距离的计算表达式如下： 式中，d为任一待规划大坝组合下每个子模型对应的MC’之间的欧式距离；MC'表示第i个子模型对应的MC’，i＝1,2,3,4。

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