买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉克州新隆能源开发有限公司申请的专利多泥沙水库发电-冲淤动态优化调度模型构建方法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：CN120893751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510999130.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权多泥沙水库发电-冲淤动态优化调度模型构建方法是由王学仁;张楠;王海洋;孟帮杰;范麟;张刚勇;王斌;常剑设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多泥沙水库发电-冲淤动态优化调度模型构建方法在说明书摘要公布了：本方案属于水库冲淤调度领域，具体涉及多泥沙水库发电‑冲淤动态优化调度模型构建方法。多泥沙水库发电‑冲淤动态优化调度模型构建方法，包括以下步骤：S10：采集水库地形扫描数据、水文监测数据及生态空间数据；所述生态空间数据包括产卵场高程阈值分布图、底栖生物栖息地底质类型分区图；通过各项数据的采集位置将各项数据叠加为三维的地理生态模型；S20：基于历史冲淤操作记录，提取冲淤设备调度参数与对应的冲淤前后地理生态模型，并建立冲淤削减模型；根据冲淤前后地理生态模型计算淤积削减量。本方案解决了现有技术冲淤调度粗放破坏水库生态的问题，具备动态预测、智能调度及闭环管理能力，显著提升冲淤的精度、效率与效益。

本发明授权多泥沙水库发电-冲淤动态优化调度模型构建方法在权利要求书中公布了：1.多泥沙水库发电-冲淤动态优化调度模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：采集水库地形扫描数据、水文监测数据及生态空间数据；所述生态空间数据包括产卵场高程阈值分布图、底栖生物栖息地底质类型分区图；通过各项数据的采集位置将各项数据叠加为三维的地理生态模型； S20：基于历史冲淤操作记录，提取冲淤设备调度参数与对应的冲淤前后地理生态模型，并建立冲淤削减模型；根据冲淤前后地理生态模型计算淤积削减量，对淤积削减量、调度参数和冲淤前后水文监测数据和生态空间数据的权重系数进行关联性分析； S30：获取淤积削减期望，将淤积削减期望与当前地理生态模型结合获取产卵场高程阈值分布、底栖生物栖息地底质类型分区和水文数据的约束条件作为安全约束条件，根据安全约束条件和淤积削减期望确定冲淤削减模型中各个权重系数的调整策略，并对冲淤削减模型进行调整； S40：将采集的当前地理生态模型和淤积削减期望放入冲淤削减模型解得预测的调度参数； 所述S20步骤中建立冲淤削减模型时，从历史冲淤记录中提取清淤流量、作业时长和设备调度功率，以及冲淤前后的地形高程变化、水文参数波动和生态空间分布变化；基于地理生态模型计算各作业区域的淤积削减量，包括体积和厚度变化量；然后分析淤积削减量与调度参数的关联关系，识别关键影响参数；接着对淤积削减量、关键调度参数与水文、生态数据进行关联性分析，确定各参数间的影响关系及权重系数；随后构建以调度参数为输入、淤积削减量为输出的冲淤削减模型，并利用历史数据进行训练验证；最后通过敏感性分析评估参数变化对冲淤削减模型输出的影响，优化冲淤削减模型结构与参数设置； 确定各参数间的影响关系时，先构建数据集，其中为淤积削减量，为关键调度参数，为水文监测数据或生态数据；再计算参数间的皮尔逊相关系数，筛选的相关参数对； 确定各参数间的权重系数时，建立多元线性回归模型，通过最小二乘法估计权重系数、；再计算各参数的方差膨胀因子，若则进行参数优化处理；然后采用十折交叉验证计算均方误差，迭代调整权重系数至MSE收敛；最后确定最终权重系数、，并计算标准化权重，量化各参数对淤积削减量的相对重要性； 所述调度参数包括冲淤设备工作时长和工作功率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人克州新隆能源开发有限公司，其通讯地址为：845450 新疆维吾尔自治区克孜勒苏柯尔克孜自治州乌恰县乌恰镇黑孜苇路24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。