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龙图腾网获悉杭州定川信息技术有限公司申请的专利灌区渠网输配水优化调控方法及装置、电子设备、介质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：CN119168427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411660261.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权灌区渠网输配水优化调控方法及装置、电子设备、介质是由苏玉杰;祝郑欧;蒋元中;过团挺;李河;顾文钰;周礼英;马技;廖佳庆;斯舰艇;田嘉皓;江志鹏;樊春龙;孙菁雯;曾嘉杰设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本灌区渠网输配水优化调控方法及装置、电子设备、介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种灌区渠网输配水优化调控方法及装置、电子设备、介质，包括：收集历史文字记录的灌区灌溉数据和信息化建设后传感器所采集的灌区灌溉数据；构建渠网水动力模型；使用所述灌区灌溉数据率定所述渠网水动力模型，并利用率定完成的渠网水动力模型生成仿真数据集；构建Transformer模型，并使用所述仿真数据集对模型进行训练；使用训练后的模型和粒子群算法，结合优化目标，寻找最优闸门调度方案；获取应用所述最优闸门调度方案的灌区实际灌溉数据，将所述灌区实际灌溉数据作为负反馈对训练后的模型进行再训练。更为精准的满足灌区作物需水、实现水资源优化利用的同时，便于推广使用以及未来模型迭代。

本发明授权灌区渠网输配水优化调控方法及装置、电子设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种灌区渠网输配水优化调控方法，其特征在于，包括： S1：收集历史文字记录的灌区灌溉数据和信息化建设后传感器所采集的灌区灌溉数据，所述灌区灌溉数据包括气象特征数据、作物数据各灌片不同土层的墒情数据以及对应时段的闸门调度方案； S2：构建渠网水动力模型； S3：使用所述灌区灌溉数据率定所述渠网水动力模型，并利用率定完成的渠网水动力模型生成仿真数据集； S4：构建Transformer模型，并使用所述仿真数据集对Transformer模型进行训练； S5：使用训练后的Transformer模型和粒子群算法，结合优化目标，寻找最优闸门调度方案； S6：获取应用所述最优闸门调度方案的灌区实际灌溉数据，将所述灌区实际灌溉数据作为负反馈对S4训练后的Transformer模型进行再训练； 其中，构建渠网水动力模型包括： S21：基于灌区渠网情况、分水闸上下游关系以及分水闸与各灌片对应关系，建立树状关系网，所述树状关系网将确定渠网水动力模型中水流的计算顺序； S22：根据所述树状关系网和干渠支渠设计流量比例，初始化水流流向、分水情况和分水闸后水流流量比例参数，所述参数将确定渠网水动力模型中水流的分流大小和流动方向； S23：根据灌区所在地的气象特征数据与水分蒸发关系，以及灌区所在地的土壤墒情与水分下渗关系，初始化渠网水动力模型中水量下渗参数和蒸发参数； S24：使用树状关系网、水流流向、分水情况和分水闸后水流流量比例参数、下渗参数和蒸发参数构建渠网水动力模型； 其中，使用所述灌区灌溉数据率定所述渠网水动力模型，并利用率定完成的渠网水动力模型生成仿真数据集，包括： S31：整理并格式化所述气象特征数据、作物数据、土壤墒情数据和闸门调度方案，形成灌区灌溉数据集，包括： 取时刻t的模型输入Xt为： Xt=[It,Pt,Tt,Ft,Cvt,Ctt,M1_t-1,M2_t-1,......,Mc_t-1,O1_t,O2_t,......,Op_t]，其中，It表示t时刻的平均光照强度，Pt表示t-1时刻到t时刻的降雨量，Tt表示t时刻的平均气温，Ft表示t时刻的平均湿度，Cvt表示t时刻的作物种植类型，Ctt表示t时刻的作物生长期，M0_t-1到Mc_t-1表示序号1~c的土层在t-1时刻的土壤墒情，O0_t到Op_t表示序号1~p的闸门在t时刻的闸门开度情况； 取时刻t的模型期望输出Yt为： Yt=[M0_t,M1_t,......,Mc_t]，其中，t∈[t0，tn]，M0_t到Mc_t表示序号0~c的土层在t时刻的实际观测土壤墒情； S32：取所述的灌区灌溉数据集总长度为n，设定滑窗宽度为S，通过滑窗的方式获得n-S-1个调度时长为S的闸门调度过程，形成率定数据集，其中： 模型输入x为：x=[x0,x1,......,xn-S]，其中xt=[Xt,Xt+1,......,Xt+S-1]； 模型期望输出y为：y=[y0,y1,......,yn-S]，其中yt=[Yt,Yt+1,......,Yt+S-1]； S33：使用渠网水动力模型遍历计算所述的率定数据集，得到模型计算输出y`： y`=[y0`,y1`,......,yn-S`]，其中yt`=[Yt`,Yt+1`,......,Yt+S-1`] S34：比较所述模型期望输出y和模型计算输出y`的差值，根据差值修正所述渠网水动力模型的参数，使得差值小于设定的阈值； S35：生成气象特征数据、作物信息数据、闸门调度方案和调度前土壤墒情数据，并将其作为渠网水动力模型的输入，计算调度后的土壤墒情数据； S36：基于S35中生成的气象特征数据、作物信息数据、闸门调度方案、调度前土壤墒情数据以及调度后的土壤墒情数据，重复执行S31和S32，形成仿真数据集； 使用训练后的Transformer模型和粒子群算法，结合优化目标，寻找最优闸门调度方案，包括： S51：配置优化目标：渠系输水损失最小、干渠流量波动最小、灌溉时长最短和满足土壤墒情要求； S52：训练后的Transformer模型负责在气象特征数据、作物信息数据和调度前土壤墒情数据不变，应用不同闸门调度方案的情况下，计算调度后的土壤墒情数据； S53：粒子群算法负责寻找最优闸门调度方案用以满足所述的优化目标，得到灌区灌溉的最优闸门调度方案。

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