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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;杭州华辰电力控制工程有限公司申请的专利一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度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：CN119204548B 。

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：202411307931.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统是由岳旭辉;童舟波;宋征祥;李玉龙;刘加英;潘笑怡;徐李波设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，包括长中短期嵌套发电优化调度模块、水库来水量预报模块；长中短期嵌套发电优化调度模块包括：梯级水电站长期优化调度模块、梯级水电站中期优化调度模块、梯级水电站短期优化调度模块、梯级水电站厂内经济运行模块和调度模型启发式优化算法模块；水库来水量预报模块包括：基于自制概率分布模型的月来水量预测模块、基于多维特征数据驱动的日来水量LSTM预测模块和小时来水量预测模块。嵌入经济运行模块，优化梯级水电站运行，实现时间与空间尺度的高效管理；采用新型算法矫正流量初始值，满足水量平衡与末水位约束，提高寻优效率；利用数据驱动预测来水量，简化模型计算，提升预报调度效率。

本发明授权一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统在权利要求书中公布了：1.一种长中短期嵌套的梯级水电站预报调度系统，其特征在于：包括长中短期嵌套发电优化调度模块、水库来水量预报模块； 所述长中短期嵌套发电优化调度模块包括：梯级水电站长期优化调度模块、梯级水电站中期优化调度模块、梯级水电站短期优化调度模块、梯级水电站厂内经济运行模块和调度模型启发式优化算法模块； 所述水库来水量预报模块包括：基于自制概率分布模型的月来水量预测模块、基于多维特征数据驱动的日来水量LSTM预测模块和小时来水量预测模块； 所述长中短期嵌套发电优化调度模块的运行包括如下步骤： S1：初始化第k年第12月目标末水位并将其作为梯级水电站长期优化调度模块的末水位边界约束，k=当前年份，l=1； S2：执行梯级水电站长期优化调度模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，求得矫正后最优长期调度余留期引用流量，以及长期调度余留期内的所有月份末水位，即第k年第l月至第k年第12月的水库月末水位，所述梯级水电站长期优化调度模块的目标函数为： 1 式中，为长期调度余留期，即当月至第12月，为长期调度时段时长，即1月，和分别为梯级水电站的电站总数和水库总数，、分别为第i个电站在第t时段的电站总出力和电站引用流量，为第个水库在第t时段的泄水流量； S3：将长期调度余留期首月末水位，即第k年第l月的水库月末水位，作为梯级水电站中期优化调度模块的末水位边界约束； S4：初始化m=1； S5：执行梯级水电站中期优化调度模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，求得校正后最优中期调度余留期引用流量，以及中期调度余留期内的所有日末水位，即第k年第l月第m日至第k年第l月月末日的水库日末水位，所述梯级水电站中期优化调度模块的目标函数为： 2 式中，为中期调度余留期，即当日至月末日，为中期调度时段时长，即1日； S6：将中期优化调度余留期首日末水位，即第k年第l月第m日的水库日末水位作为梯级水电站短期优化调度模块的末水位边界约束； S7：执行梯级水电站短期优化调度模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，求得矫正后最优日引用流量、日引用流量计划、日出力计划，以及日内的所有小时末水位，即第k年第l月第m日第1时至第k年第l月第m日第24时的水库小时末水位，所述梯级水电站短期优化调度模块的目标函数为： 3 式中，为短期调度调度周期，即1日，为短期调度时段时长，即1小时，为第t时段发电电价； S8：初始化n=1； S9：判断是否采用“以电定水”方式，是，则执行梯级水电站厂内经济运行模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，开展“以电定水”的梯级水电站厂内经济运行，求得最优机组出力，否，则执行梯级水电站厂内经济运行模块，并调用调度模型启发式优化算法模块用于寻优，开展“以水定电”的梯级水电站厂内经济运行，求得最优机组引用流量，若采用“以电定水”方式，梯级水电站厂内经济运行模块的目标函数为： 4 若采用“以水定电”方式，梯级水电站厂内经济运行模块的目标函数为： 5 式中，、分别为第i个电站第j台机组的机组引用流量和机组出力，为当前时段时长，即1小时，为电站的机组总数； S10：判断n≥24？是，则执行下一步，否，则转S14； S11：判断m≥第l月总天数？是，则执行下一步，否，则转S15； S12：判断l≥12？是，则执行下一步，否，则转S16； S13：判断是否结束，是，则结束流程，否，则转S17； S14：判断时间是否为新的一小时，是，则n=n+1，并转S9，否，则继续判断时间； S15：判断时间是否为新的一天，是，则m=m+1，并转S5，否，则继续判断时间； S16：判断时间是否为新的一月，是，则l=l+1，并转S2，否，则继续判断时间； S17：判断时间是否为新的一年，是，则转S1，否，则继续判断时间； 所述基于自制概率分布模型的月来水量预测模块的运行包括如下步骤： S201：判断时间是否为新的一年，是，则执行下一步，否，则继续判断时间； S202：统计当前年份之前的历年1月至12月的月降雨量； S203：分别计算1月至12月的降雨量概率分布模型，降雨量概率分布模型包括月降雨量的概率密度函数和概率分布函数； S204：分别计算1月至12月的降雨量概率分布模型的数学期望，并将其作为当前年份对应月份的月降雨量预测值； S205：分别计算1月至12月的降雨量概率分布模型的90%置信区间，并将其作为当前年份对应月份的月降雨量预测区间； S206：通过月来水量-月降雨量关系曲线，换算出水库当前年份对应月份的月来水量预测值和月来水量预测区间； S207：判断是否结束，是，则结束流程，否，则转S201。

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