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龍圖騰網(wǎng)獲悉萬洲嘉智信息科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的水利工程調(diào)度系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120146539B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510630889.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的水利工程調(diào)度系統(tǒng)是由柳江珠;張波;岳超;李曉明;陳小可;周在美;冉天宇;郭云昌;郭萬洲;孫成瑞;崔莉莉設計研發(fā)完成，并于2025-05-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的水利工程調(diào)度系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于人工智能的水利工程調(diào)度系統(tǒng)，包括水利數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、水位預測模塊、水利調(diào)度模塊和水利發(fā)電模塊；水利數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊用于實時監(jiān)測獲取水利數(shù)據(jù)，并實時獲取氣象數(shù)據(jù)；水位預測模塊用于獲取歷史水利數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，獲取預測水位數(shù)據(jù)；所述水利調(diào)度模塊用于根據(jù)所述預測水位數(shù)據(jù)利用粒子群算法獲取第一水利調(diào)度策略，并根據(jù)所述水利調(diào)度策略建立流體仿真模型，獲取第二水利調(diào)度策略；所述水利發(fā)電模塊用于利用邊緣計算確定水利發(fā)電策略，實現(xiàn)智能化水利工程調(diào)度，保障水利調(diào)度策略的可行性和現(xiàn)實調(diào)度的可靠性，根據(jù)水利發(fā)電策略針對供電用戶進行供電，有利于充分利用水能發(fā)電，提高能源利用率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的水利工程調(diào)度系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的水利工程調(diào)度系統(tǒng)，其特征在于，包括水利數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、水位預測模塊、水利調(diào)度模塊和水利發(fā)電模塊； 所述水利數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊用于利用傳感器實時監(jiān)測獲取水利數(shù)據(jù)，并且由氣象監(jiān)測平臺實時獲取氣象數(shù)據(jù)； 所述水位預測模塊用于獲取歷史水利數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述歷史水利數(shù)據(jù)和歷史氣象數(shù)據(jù)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將所述水利數(shù)據(jù)和所述氣象數(shù)據(jù)輸入所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型獲取預測水位數(shù)據(jù)； 所述水利調(diào)度模塊用于根據(jù)所述預測水位數(shù)據(jù)利用粒子群算法獲取第一水利調(diào)度策略，并根據(jù)所述水利調(diào)度策略建立流體仿真模型并獲取仿真結(jié)果，并根據(jù)所述仿真結(jié)果調(diào)整所述第一水利調(diào)度策略，獲取第二水利調(diào)度策略； 所述水利發(fā)電模塊用于獲取用戶需求信息，利用邊緣計算獲取供電用戶，并根據(jù)所述用戶需求信息和第二水利調(diào)度策略確定水利發(fā)電策略，通過所述水利發(fā)電策略針對所述供電用戶進行水利供電； 所述水利調(diào)度模塊包括調(diào)度策略單元和仿真模擬單元； 所述調(diào)度策略單元用于根據(jù)洪澇預警水站獲取洪澇粒子信息，所述洪澇粒子信息包括除洪澇預警水站的其他水站的水站類型、水站位置數(shù)據(jù)、水站水位數(shù)據(jù)和水站水閘數(shù)據(jù)，獲取洪澇預警水站的洪澇水站位置數(shù)據(jù)，根據(jù)所述水站位置數(shù)據(jù)和所述洪澇水站位置數(shù)據(jù)獲取洪澇水站調(diào)度距離，根據(jù)所述洪澇水站調(diào)度距離和所述水站類型確定各個水站的抗洪粒子值，獲取抗洪粒子值最大的水站，將其定義為所述洪澇預警水站的泄洪水站； 根據(jù)干旱預警水站獲取干旱粒子信息，所述干旱粒子信息包括除干旱預警水站的其他水站類型、水站位置數(shù)據(jù)、水站水位數(shù)據(jù)和水站水閘數(shù)據(jù)，獲取干旱預警水站的干旱水站位置數(shù)據(jù)，根據(jù)所述水站位置數(shù)據(jù)和所述干旱水站位置數(shù)據(jù)獲取干旱水站調(diào)度距離，根據(jù)所述干旱水站調(diào)度距離和所述水站類型確定各個水站的抗旱粒子值，獲取抗旱粒子值最大的水站，將其定義為所述干旱預警水站的抗旱水站，重復上述步驟，獲取第一水利調(diào)度策略； 所述仿真模擬單元用于根據(jù)水利數(shù)據(jù)建立流體仿真模型，根據(jù)預測水位數(shù)據(jù)確定第一流體增量數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述第一流體增量數(shù)據(jù)更新所述流體仿真模型，通過所述第一水利調(diào)度策略獲取第二流體調(diào)整數(shù)據(jù)，并將第二流體調(diào)整數(shù)據(jù)輸入所述流體仿真模型，獲取流體仿真數(shù)據(jù)，調(diào)取流體仿真數(shù)據(jù)的仿真流量，將所述仿真流量大于等于第一預期閾值的流量定義為第一異常流量，將所述流體仿真模型小于等于第二預期閾值的流量定義為第二異常流量，將所述第一異常流量或所述第二異常流量對應的第一水利調(diào)度策略定義為異常流體策略，并根據(jù)第一異常流量和第二異常流量調(diào)整異常流體策略，獲取第二水利調(diào)度策略； 根據(jù)所述干旱水站調(diào)度距離和所述水站類型確定各個水站的抗旱粒子值包括： 根據(jù)所述干旱水站調(diào)度距離獲取調(diào)度距離系數(shù)，根據(jù)所述水站類型獲取調(diào)度水站系數(shù)，洪澇預警水站的調(diào)度水站系數(shù)為1，正常運行水站的調(diào)度水站系數(shù)為0，干旱預警水站的調(diào)度水站系數(shù)為-1，將所述調(diào)度距離系數(shù)和所述調(diào)度水站系數(shù)進行加權(quán)計算，獲取抗旱粒子值； 根據(jù)所述洪澇水站調(diào)度距離和所述水站類型確定各個水站的抗洪粒子值包括： 根據(jù)所述洪澇水站調(diào)度距離獲取調(diào)度距離系數(shù)，根據(jù)所述水站類型獲取調(diào)度水站系數(shù)，洪澇預警水站的調(diào)度水站系數(shù)為-1，正常運行水站的調(diào)度水站系數(shù)為0，干旱預警水站的調(diào)度水站系數(shù)為1，將所述調(diào)度距離系數(shù)和所述調(diào)度水站系數(shù)進行加權(quán)計算，獲取后抗洪粒子值； 所述水站類型包括洪澇預警水站、干旱預警水站和正常運行水站； 所述流體仿真數(shù)據(jù)包括仿真水位、仿真流量和仿真流速。

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