长江水资源保护科学研究所卢路获国家专利权
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龙图腾网获悉长江水资源保护科学研究所申请的专利一种智能监控与调节的再生水灌溉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：CN119234673B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411309201.X，技术领域涉及：A01G25/16；该发明授权一种智能监控与调节的再生水灌溉方法及系统是由卢路;贾海燕;李玮;辛小康;李建;刘红;刘聪;廖沛涵设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种智能监控与调节的再生水灌溉方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能监控与调节的再生水灌溉方法及系统，涉及水资源利用技术领域，该方法包括：部署传感器网络，传感器网络包括水质传感器、流量传感器、压力传感器；传感器网络实时监测灌溉系统参数，将参数发送给智能控制器；智能控制器将参数上传至云端服务器；云端服务器通过智能控制算法对参数进行分析，动态调整水资源分配；智能控制器接收云端服务器的调节指令，自动调整灌溉系统参数。
本发明授权一种智能监控与调节的再生水灌溉方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述方法包括： 部署传感器网络，传感器网络包括水质传感器、流量传感器、压力传感器； 传感器网络实时监测灌溉系统参数，将参数发送给智能控制器； 智能控制器将参数上传至云端服务器； 云端服务器通过智能控制算法对参数进行分析，动态调整水资源分配，包括： 使用递归神经网络对未来状态进行预测，公式为： ； 式中，为基于历史时间序列数据预测出的下一时刻状态；为状态转移函数；为时间步个数；为时间步的权重；为历史时刻的状态；为灌溉系统在时间时刻的整体状态； 通过卡尔曼滤波器校正RNN的预测，卡尔曼滤波公式表示为： ； 式中，为RNN模型给出的初步预测结果；为系统状态向量；为传感器数据向量；为自适应增益矩阵；为观测矩阵； 为优化水资源分配，通过求解最优操作，最大化水资源利用效益并最小化操作调节成本，优化目标函数为： ； 式中，为可选的操作调度方案；为水资源利用的效益函数，依赖于时间；为操作调节成本，代表实施可选操作调度方案所需的资源消耗； 智能控制器接收云端服务器的调节指令，自动调整灌溉系统参数。
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