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龍圖騰網獲悉河海大學申請的專利跨流域水資源系統協同調度與正-反雙向耦合動態決策方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120317763B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510805202.1，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權跨流域水資源系統協同調度與正-反雙向耦合動態決策方法及系統是由朱非林;侯添甜;朱鷗;趙靈琪;張璟;林妹艷;駱春華;鐘平安設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本跨流域水資源系統協同調度與正-反雙向耦合動態決策方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于水文水資源智能管理技術領域，公開了跨流域水資源系統協同調度與正?反雙向耦合動態決策方法及系統，方法包括：S1：構建多模態水利基礎設施拓撲關系圖譜，并進行雙向傳導優化；S2：基于所述多模態水利基礎設施拓撲關系圖譜和優化的雙向傳導，感知水文缺口風險態勢與分析多源供水潛力耦合；S3：基于水文缺口風險態勢與多源供水潛力耦合，生成彈性分級水量分配策略與跨工程置換協議；S4：基于彈性分級水量分配策略與跨工程置換協議，構建與優化“正?反”雙向預演決策引擎。本發明解決傳統單向調度模型難以應對復雜拓撲關系、突發缺水事件及跨行政區域協同的技術難題。

本發明授權跨流域水資源系統協同調度與正-反雙向耦合動態決策方法及系統在權利要求書中公布了：1.跨流域水資源系統協同調度與正-反雙向耦合動態決策方法，其特征在于，所述方法包括： S1：構建多模態水利基礎設施拓撲關系圖譜，并進行雙向傳導優化； S2：基于所述多模態水利基礎設施拓撲關系圖譜和優化的雙向傳導，感知水文缺口風險態勢與分析多源供水潛力耦合； S3：基于水文缺口風險態勢與多源供水潛力耦合，生成彈性分級水量分配策略與跨工程置換協議； S4：基于彈性分級水量分配策略與跨工程置換協議，構建與優化“正-反”雙向預演決策引擎； 所述S4中，基于彈性分級水量分配策略與跨工程置換協議，構建與優化“正-反”雙向預演決策引擎，包括： S4.1：正向風險推演與目標量化； S4.2：反向調度預演與水權多準則非支配排序； 其中，所述S4.1中，正向風險推演與目標量化，包括： 風險形勢模擬與工程蓄水量評估； 用戶需水缺口熵值評估與調度目標量化； 所述S4.2中，反向調度預演與水權多準則非支配排序，包括; 約束條件反演與物理約束映射； 水權多準則非支配排序算法與非支配水權配置集生成； 風險形勢模擬與工程蓄水量評估，包括： 通過水文模型和調度模型，模擬未來調度期內的水庫蓄水量、河道流量、用戶需水量關鍵指標； 根據模擬結果，生成工程蓄水量超限熱力圖，標注蓄水量超過設計庫容的區域，計算公式為： 其中，為第時段位置處的蓄水量超限狀態，為第時段位置的蓄水量，為位置的設計庫容； 根據模擬結果，繪制用戶需水缺口熵值空間分布圖，標注高風險區域，計算公式為： 其中，、、分別為第時段位置的用戶缺水率、用戶 需水量、實際供水量； 用戶需水缺口熵值評估與調度目標量化，包括： 其中，、分別為實際和目標的供水量或下泄流量； 約束條件反演與物理約束映射，包括： 根據實時數據和預測數據，動態調整工程的最小運行水位和最大提水能力， 計算公式為： 其中，為第時段的最小運行水位，為第時段的最大提水能力， 和為動態調整函數； 通過投影技術，將物理約束即最小運行水位和最大提水能力映射至可行解空 間，計算公式為： 其中，、分別為可行解和原始解，為物理約束集合； 水權多準則非支配排序算法與非支配水權配置集生成，包括： 通過水權多準則非支配排序算法，同步優化供水穩定性、下泄達標率、調度成本三項目 標；其中，供水穩定性：最小化供水波動，在調度時段長下，計算公式為： 其中，、分別為時段的實際和目標的供水量； 下泄達標率：最大化下泄流量達標率： 其中，為時段的下泄流量； 調度成本：最小化調度成本： 其中，、分別為時段的物理約束和總流量； 采用改進的多目標夢境優化算法即IMODOA輸出非支配水權配置集；其中，在夢境優化算法DOA的基礎上，融合動態遺忘維度調整、自適應權重調整、混合搜索策略、約束處理機制改進策略，獲得改進的多目標夢境優化算法即IMODOA： 其中，探索階段，迭代次數從0到： 動態遺忘維度調整：遺忘維度的數量隨迭代次數動態調整： 其中，是第次迭代中的遺忘維度數量，為初始遺忘維度數量，是最大迭代 次數； 記憶策略：個體記住所在組的最優解： 其中，為第次迭代中組的最優解，成為第次迭代時個體的位置； 遺忘與補充策略：個體在遺忘維度上隨機更新位置： 其中，為第次迭代中個體在維度的位置，為第次迭代中組的最優解 在維度的位置，和分別為維度的下限和上限，為當前迭代次數，是探索階段的 最大迭代次數，分別表示在第1次、第2次…第次迭代時，遺忘維度中被選擇 的維度索引； 夢境共享策略：個體在遺忘維度上隨機獲取其他個體的位置信息： 其中，、分別為第次、第次迭代中個體在維度的位置；為范圍內 隨機選擇的自然數，表示個體索引； 開發階段，迭代次數從到： 動態遺忘維度調整：遺忘維度的數量隨迭代次數動態調整： 其中，是第次迭代中的遺忘維度數量，為初始遺忘維度數量； 記憶策略：個體記住整個種群的最優解： 其中，為第次迭代中整個種群的最優解，成為第次迭代時個體的位置； 遺忘與補充策略：個體在遺忘維度上隨機更新位置： 其中，為第次迭代中整個種群的最優解在維度的位置； 自適應權重調整：根據目標函數的收斂情況，動態調整目標函數的權重： 其中，為第次迭代中目標函數的權重，為第次迭代中最優解的 目標函數值； 約束處理機制： 約束修正：對違反約束的解進行修正： 約束懲罰：對違反約束的解進行懲罰： 其中，為懲罰系數，為種群的最優解，為種群達到最優解時的懲罰函數。

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