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龙图腾网获悉湖南交通物流信息服务有限公司;湖南省水运建设投资集团有限公司船闸管理分公司申请的专利一种基于多流域输入因子的梯级船闸联合调度方法与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：CN121073250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511222017.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于多流域输入因子的梯级船闸联合调度方法与系统是由莫雄;李民;郭飞;霍宜林;李书龙设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多流域输入因子的梯级船闸联合调度方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及船闸联合调度的技术领域，公开了一种基于多流域输入因子的梯级船闸联合调度方法与系统，该方法包括：基于流域单元的水文流量信息，得到多个水文响应独立的子流域，并计算子流域的流量信息；计算得到子流域的上下行流量不均衡性，采集梯级船闸的船舶运行数据以及船闸信息，构建多流域输入因子；基于多流域输入因子构建联合调度策略，对不同子流域内的梯级船闸进行联合调度，生成梯级船闸的调度动作。本发明将梯级船闸的船舶运行数据、船闸状态信息与上下行流量不均衡性相结合，实现水文信息与航运状态的有机融合，以及不同子流域内的梯级船闸能够协同决策调度动作，提升梯级水闸对多流域复杂变化的响应能力与调控效率。

本发明授权一种基于多流域输入因子的梯级船闸联合调度方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多流域输入因子的梯级船闸联合调度方法，其特征在于，所述方法包括： S1：提取包含梯级船闸的航道区域，按照航道区域的数字高程模型将航道区域划分为多个流域单元，基于流域单元的水文流量信息，识别水文响应一致的邻域流域单元进行合并融合，得到多个水文响应独立的子流域，并计算子流域的流量信息，包括： 将流域单元中所有位置坐标的水流流向均值转换为相对于正北方向的顺时针夹角角度，作为流域单元的水流流向角度； 计算流域单元与位置相邻的邻域流域单元之间的水文响应一致性： ； ； ； ； ； 其中，表示第i个流域单元与位置相邻的邻域流域单元之间的水文响应一致性，K表示流域单元的数目； 表示第i个流域单元与邻域流域单元之间的水流流向一致性，表示第i个流域单元的水流流向角度，表示邻域流域单元的水流流向角度； 表示第i个流域单元与邻域流域单元之间的汇出流量一致性，表示第i个流域单元的汇出口点的汇出流量，表示邻域流域单元的汇出口点的汇出流量，表示选取中的最大值； 表示第i个流域单元与邻域流域单元之间的流域面积一致性，表示第i个流域单元的面积，表示邻域流域单元的面积，表示选取中的最大值； 表示第i个流域单元与邻域流域单元之间的汇出口点位置一致性，表示第i个流域单元与邻域流域单元的汇出口点之间的地理距离，表示第i个流域单元与位置相邻的所有邻域流域单元的汇出口点之间的最大地理距离； 依次分别表示水流流向一致性、汇出流量一致性、流域面积一致性以及汇出口点位置一致性的响应权重，设置依次分别为0.4,0.1,0.2,0.3； 若流域单元与位置相邻的邻域流域单元之间的水文响应一致性高于预设的水文响应一致性阈值，则表示流域单元与邻域流域单元之间水文响应一致，并进行合并融合，得到多个水文响应独立的子流域，计算子流域的流量信息；所述子流域的流量信息包括子流域中所有位置坐标的位置坐标均值、所有位置坐标的高程值均值、子流域中的梯级船闸数目以及每个梯级船闸的船闸下游口的汇出流量； S2：周期性采集子流域的水文气象数据并进行水文特征提取，得到每个子流域的水文特征； S3：基于水文特征以及子流域的流量信息，计算得到子流域的上下行流量不均衡性，并采集每个梯级船闸的船舶运行数据以及船闸信息，构建多流域输入因子，其中多流域输入因子由梯级船闸的船舶运行数据、船闸信息以及梯级船闸所处子流域的上下行流量不均衡性组成； 基于水文特征以及子流域的流量信息，计算得到子流域的上下行流量不均衡性，包括： 构建子流域的上游子流域识别规则，识别子流域的上游子流域； 获取子流域的上游子流域的水文特征以及流量信息，计算得到子流域的上下行流量不均衡性，其中上下行流量不均衡性的计算方式为： ； ； 其中，表示第n个子流域的上下行流量不均衡性，表示第n个子流域的流域流量参数，表示第n个子流域中所有位置坐标的高程值均值，表示第n个子流域的上游子流域中所有位置坐标的高程值均值，表示第n个子流域中第e个梯级船闸的船闸下游口的汇出流量，表示第n个子流域中的梯级船闸数目，，表示第n个子流域的流域面积，表示第n个子流域的上游子流域的流域流量参数，基于第n个子流域的上游子流域的水文特征以及流量信息进行计算；表示控制系数，设置为0.15，N表示子流域的数目； 均为流域流量参数计算过程中的经验系数，设置依次分别为0.6和0.3； 为第n个子流域的径流响应时滞因子，为第n个子流域的船闸水动力影响因子，为第n个子流域的通航需求时序因子； 均表示不平衡系数，设置依次分别为0.3,0.3,0.4； S4：基于多流域输入因子构建联合调度策略，对不同子流域内的梯级船闸进行联合调度，生成各梯级船闸的调度动作，并将调度动作广播至对应子流域内的所有船舶； 基于多流域输入因子构建联合调度策略，对不同子流域内的梯级船闸进行联合调度，生成各梯级船闸的调度动作，包括： 基于梯级船闸的输入因子计算得到梯级船闸中每一级船闸的单位时间可通过的船舶数； 所述联合调度策略为层次强化学习结构，包括上层结构和下层结构；所述上层结构用于接收多流域输入因子，采用全局策略网络输出全局调度策略，其中全局调度策略由每个梯级船闸的全局调度动作组成，所述梯级船闸的全局调度动作为梯级船闸的船闸下游口动作，包括开闸放水动作以及闭闸储水动作； 下层结构用于接收每个梯级船闸的输入因子以及梯级船闸中每一级船闸的单位时间可通过的船舶数，采用局部策略网络输出局部调度策略，其中局部调度策略由梯级船闸中每一级船闸的局部调度动作组成，所述梯级船闸中每一级船闸的局部调度动作包括调整船闸开启速率以及开启频率； 分别构建上层结构的全局奖励函数以及下层结构的局部奖励函数，所述全局奖励函数以最小化相邻梯级船闸之间的上下行流量不均衡性为奖励优化目标，所述局部奖励函数以最大化单位时间可通过的船舶数为奖励优化目标，采用策略梯度类强化学习方式对局部奖励函数以及全局奖励函数进行训练，得到全局策略网络以及局部策略网络； 利用全局策略网络以及局部策略网络接收多流域输入因子，全局策略网络对多流域输入因子下的不同全局调度策略进行评分，选取评分最高的全局调度策略； 局部策略网络对多流域输入因子下的局部调度策略进行评分，为每个梯级船闸选取评分最高的局部调度策略； 从全局调度策略中提取梯级船闸的全局调度动作，将所提取全局调度动作以及梯级船闸的局部调度策略作为梯级船闸的调度动作，并将调度动作广播至梯级船闸所处子流域内的所有船舶。

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