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龙图腾网获悉河海大学;长江水利委员会水文局申请的专利一种水电站水库调度规则变维优化模拟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：CN115906607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211191365.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种水电站水库调度规则变维优化模拟方法与系统是由冯仲恺;闻昕;牛文静;谭乔凤;杨涛;章力;姚欣汝;刘俊杰设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水电站水库调度规则变维优化模拟方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水电站水库调度规则变维优化模拟方法与系统，属于水资源高效利用与水库调度技术领域。首先，收集水电站水库长序列运行数据，运用动态规划方法推求最优调度方案，同时利用灰色关联分析方法确定影响因子集合X、目标因子Y，进而构造得到样本集合；其次构造非线性模拟模型，利用变维优化方法确定最佳模拟模型Model*及其参数。最后将新获取的影响因子Xnew输入最佳模拟模型Model*，得到用于指导水电站水库调度运行的目标变量Ynew。本发明可以充分利用水库调蓄库容提升水头效益，系统总出力、保证率等指标均优于调度图等常规方法，具有搜索性能好、稳定可靠等优势，能够为大规模水库群科学调度提供重要技术支撑。

本发明授权一种水电站水库调度规则变维优化模拟方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种水电站水库调度规则变维优化模拟方法，其特征在于，包括如下步骤: S1、基于预设时间段内水电站水库的长序列数据，运用动态规划方法获得已知时间段内的最优调度方案、以及该最优调度方案最优效益值； 步骤S1具体为：按如下公式获得该已知时间段内的最优调度方案、以及该最优调度方案最优效益值： ； 其中，、分别表示水电站水库在时段的末库容、初始库容；为水电站水库在时段的效益值；为水电站水库从时段到调度期起点的最优效益值；、分别表示水电站水库在时段的出力、约束破坏项；为时段的小时数；为最小出力限制；为调整系数； S2、利用灰色关联分析方法确定影响因子集合、目标变量，构造得到个样本构成的集合； S3、根据个样本构成的集合，初始化种群，计算该种群中每个个体的变量，再将个体变量修正至可行区域，并解码至对应的模型参数； 步骤S3包括如下子步骤： S3.1根据个样本构成的集合，初始化种群，计算该种群中每个个体的变量，如下式： ； 其中，表示第次迭代第个个体；表示第次迭代第个个体的第个变量；为变量数目；为最大迭代次数；为个体数目； S3.2、按如下公式将个体变量修正至可行区域，并解码至对应的模型参数； ； ； 其中，表示第次迭代第个个体的第个辅助变量；、分别表示第个变量的最大值、最小值；表示[0,1]区间均匀分布的随机数； S4、构造非线性模拟模型1、非线性模拟模型2，再采用非线性优化方法分别求解获得所述非线性模拟模型1、非线性模拟模型2的决策变量，之后在分别获得非线性模拟模型1、非线性模拟模型2的中间变量；然后根据中间变量、影响因子构建优化模拟模型，并将个样本的影响因子依次输入优化模拟模型得到模拟值，并计算总偏差，作为种群的个体适应度； S5、根据种群的每个个体适应度对应获得每个个体的历史最优参数和种群的全局最优参数； S6、采用动态搜索机制更新所有个体的参数，并基于每个个体适应度，采用贪婪法逐一比较选择较优个体； S7、采用映射学习机制更新所有个体的参数，并基于每个个体适应度，采用贪婪法逐一比较选择较优个体； S8、基于初始化种群时预设的最大迭代次数，判断是否达到最大迭代次数，是则将最后一次迭代获得的种群的最优参数作为优化模拟模型的最优参数，并获得该最优参数对应的优化模拟模型作为最佳优化模拟模型，否则执行步骤S5; S9、将新获取的影响因子输入最佳优化模拟模型，得到用于指导水电站水库调度运行的目标变量。

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