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龙图腾网获悉水利部水利水电规划设计总院申请的专利水网系统水资源-生态环境-经济社会协同方法及系统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：CN119004732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411487681.9，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权水网系统水资源-生态环境-经济社会协同方法及系统是由李原园;郭旭宁;李云玲;刘为锋;刘贤才;黄华金;彭习渊;王永强;邢西刚;朱非林;江晨辉;刘奇;周理安设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本水网系统水资源-生态环境-经济社会协同方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水网系统水资源‑生态环境‑经济社会协同方法及系统，拟合降雨和蒸散发的边缘分布并构建联合分布，随机抽样得到海量情景输入预构建的机器学习模型，得到水资源量；收集研究区历史人口和历史GDP数据，构建经济社会体量预测模型，构建经济社会体量预测样本；构建多目标优化模型，计算水资源‑生态环境‑经济社会协同指标，构建系统动力学模型并率定模型参数，计算水资源‑生态环境‑经济社会协同指标值；对水资源‑生态环境‑经济社会协同指标降维并计算对应指标值，构建调控方案，筛选出最优优化方案。本发明提高水利模型协同运行效率，实现水利系统的全面仿真，提升水网调度智能化水平，实现物理水网和数字水网深度交互融合。

本发明授权水网系统水资源-生态环境-经济社会协同方法及系统在权利要求书中公布了：1.水网系统水资源-生态环境-经济社会协同方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、收集研究区历史降雨、历史蒸散发和历史水资源量数据，拟合降雨和蒸散发的边缘分布，构建两者的联合分布，随机抽样得到海量情景并输入预构建的机器学习模型，得到海量情景对应的水资源量；步骤S2、收集研究区历史人口和历史GDP数据，构建经济社会体量预测模型，采用滚动预测法得到人口预测值和GDP预测值，组合得到经济社会体量预测样本；步骤S3、将海量情景样本输入预构建的多目标优化模型，得到水资源-生态环境-经济社会协同指标，构建系统动力学模型并率定模型参数，将海量情景对应的水资源量和经济社会体量预测样本随机组合得到海量情景样本并依次输入系统动力学模型，得到海量情景样本对应的水资源-生态环境-经济社会协同指标值；步骤S4、采用最大熵投影寻踪法对水资源-生态环境-经济社会协同指标降维得到综合协同指标并计算对应综合协同指标值，构建调控方案，计算各情景样本不同调控方案下综合协同指标值之间的转移程度，筛选得到水网系统水资源-生态环境-经济社会协同优化方案；所述步骤S3进一步为：步骤S31、构建多目标优化模型，目标函数为：水资源-生态环境-经济社会协同度最高；步骤S32、将海量情景样本输入多目标优化模型，得到该情景样本对应的水网系统水资源-生态环境-经济社会协同指标；步骤S33、收集研究区水资源量、经济社会和生态环境数据，基于水资源量、经济社会和生态环境关系构建系统动力学模型，基于研究区水资源量、经济社会和生态环境数据率定系统动力学模型参数；步骤S34、提取海量情景对应的水资源量和m×n个经济社会体量预测样本，将两者随机组合，得到海量情景样本；步骤S35、将海量情景样本依次输入系统动力学模型，得到海量情景样本对应的水资源-生态环境-经济社会协同指标值；所述步骤S33进一步为：步骤S33a、基于水资源量、经济社会和生态环境关系确定系统要素，分为三类，分别为水系连通性、自然功能和社会功能；步骤S33b、基于水系连通性、自然功能和社会功能三类系统要素构建若干条系统因果回路，包括m条正反馈回路和n条负反馈回路，构建系统因果回路图，m、n为正整数；步骤S33c、基于系统因果回路图确定流位和流率，得到水系连通性、自然功能、社会功能三个子系统，将三个子系统合并构建系统动力学模型；步骤S33d、基于研究区水资源量、经济社会和生态环境数据采用灵敏度分析法和历史检验率定系统动力学模型参数；所述步骤S4进一步为：步骤S41、采用最大熵投影寻踪法水资源-生态环境-经济社会协同指标降维得到综合协同指标；步骤S42、基于海量情景样本对应的水资源-生态环境-经济社会协同指标值分别计算得到海量情景样本对应的综合协同指标值；步骤S43、构建调控方案，计算各情景样本不同调控方案下综合协同指标值之间的转移程度，选取转移程度最大的作为改善程度最大的调控方案，即该情景样本对应的水网系统水资源-生态环境-经济社会协同优化方案；所述步骤S41进一步为：步骤S41a、构建投影函数；步骤S41b、采用投影值的熵作为投影指标函数，并使用投影指标函数度量投影值信息量；步骤S41c、采用最大熵法确定最佳投影方向，构建最优化模型；步骤S41d、将水资源-生态环境-经济社会协同指标数据输入最优化模型，计算得到一维投影向量，即降维后的综合协同指标；所述步骤S43进一步为：步骤S43a、依次将海量情景样本输入多目标优化模型，设置A个调控措施，每个调控措施设置B个不同的调控程度，得到数量为A×B个的调控方案，A、B为大于2的正整数；步骤S43b、基于A×B个的调控方案依次修改多目标优化模型参数与边界条件，求解模型获得每个情景样本下每个调控方案对应的综合协同指标值；步骤S43c、采用马尔科夫一步转移概率依次计算每个情景样本原本的综合协同指标值与所有调控方案调控后的综合协同指标值之间的转移程度，选取转移程度最大的作为改善程度最大的调控方案，即该情景样本对应的水网系统水资源-生态环境-经济社会协同优化方案。

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