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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申请的专利基于自适应优化模型的湿地群动态配水方法、装置及设备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：CN121352434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511924913.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于自适应优化模型的湿地群动态配水方法、装置及设备是由吕建伟;徐立;路凯文设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应优化模型的湿地群动态配水方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自适应优化模型的湿地群动态配水方法、装置及设备，涉及动态配水技术领域，包括：获取预先确定的配水方案；配水方案基于预测模型和多目标动态优化模型确定；通过数字孪生平台模拟配水方案得到模拟结果；基于模拟结果生成控制指令并基于控制指令驱动执行设备进行配水；在配水过程中进行异常检测得到异常检测结果；基于异常检测结果进行应急响应；实时监测配水过程中的反馈数据，基于反馈数据动态校准预测模型和多目标动态优化模型，以实现闭环优化。该方式中，通过对模型的动态校准以实现动态配水，实现了环境突变的实时响应，以及异常检测与应急策略的同步触发，提高了湿地需水量动态变化的适应性。

本发明授权基于自适应优化模型的湿地群动态配水方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应优化模型的湿地群动态配水方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预先确定的配水方案；所述配水方案基于预测模型和多目标动态优化模型确定；具体包括：通过预先进行布局优化的多源传感器网络实时采集湿地群的环境数据，环境数据包括：土壤湿度数据、水质数据、气象数据； 对环境数据进行预处理得到标准化环境数据；包括对环境数据采用小波分解去除高频噪声，对缺失数据点通过三次多项式插值填补，得到标准化环境数据； 基于预先训练的联邦学习模型处理标准化环境数据；联邦学习模型包括：通过加权聚合各湿地节点的本地模型参数得到全局模型，并在本地模型参数上添加高斯噪声以实现差分隐私保护，输出各湿地的需水量预测值及其置信区间； 将所述需水量预测值、实时水位、气象预报数据融合为多维特征向量并基于湿地类型动态调整所述特征向量中各项特征的权重得到融合后的数据； 基于所述融合后的数据采用NSGA-III算法生成帕累托最优解集，并通过深度强化学习动态调整目标权重； 基于帕累托最优解集和目标权重确定配水方案； 通过数字孪生平台模拟所述配水方案得到模拟结果，包括基于遥感影像与地理信息系统构建湿地群三维水文模型；集成水文参数包括土壤渗透系数、植被蒸腾率、渠道坡度； 实时接入传感器数据、气象预报数据和卫星遥感数据，更新所述湿地群三维水文模型的状态参数； 将所述配水方案输入至所述湿地群三维水文模型，模拟未来设定时段内的水位变化过程和生态响应过程，得到初始模拟结果； 基于所述初始模拟结果评估配水风险，检测是否存在水位超限或渠道堵塞风险，得到包含风险评价的模拟结果； 基于所述模拟结果生成控制指令并基于所述控制指令驱动执行设备进行配水； 在配水过程中采用孤立森林算法进行异常检测得到异常检测结果； 基于所述异常检测结果进行应急响应； 实时监测配水过程中的反馈数据，对比所述反馈数据和所述联邦学习模型的预测值的偏差值； 若所述偏差值符合预先设置的偏差阈值，则触发模型校准机制进行校准以实现闭环优化； 所述触发模型校准机制进行校准包括： 基于新采集的实时数据，实时数据包括实时水位、植被覆盖率和能耗指标，更新所述联邦学习模型的权重参数，并调整数字孪生平台中湿地群三维水文模型的物理参数，所述物理参数包括：土壤渗透系数和曼宁系数，以使模拟环境与实际环境保持一致； 当所述偏差值持续存在或优化目标未达成时，触发NSGA-III算法重新生成帕累托最优解集。

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