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龙图腾网恭喜水电水利规划设计总院;中国水利水电建设工程咨询有限公司;水电水利规划设计总院有限公司申请的专利一种流域水风光中长期调度决策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：CN119849983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510314874.2，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种流域水风光中长期调度决策方法是由朱方亮;康传雄;王旭;高洁;赵增海;陈晨;卢有麟;郭鹏;韩冬;秦潇;崔正辉设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流域水风光中长期调度决策方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种流域水风光中长期调度决策方法，包括以下步骤：获取研究流域的水电历史资源长序列以及风光历史资源长序列；建立水风光中长期长系列优化调度模型并求解，得到水电站水库蓄水过程长序列，进一步建立梯级总蓄水决策模型以及水库蓄水决策模型，得到梯级水电站的时段末总蓄水以及每级水电站的时段末蓄水，采用水量修正模型进行修正，形成调度决策。本发明提供流域水风光中长期调度决策方法，基于长系列水风光中长期优化调度成果，采用梯度提升回归方法训练得到水库蓄水决策模型和梯级总蓄水决策模型，据此生成单级水电站和梯级水电站的时段末蓄水决策，最后采用水量修正模型得到调度决策，为梯级水库和水风光中长期可靠运行提供技术支撑。

本发明授权一种流域水风光中长期调度决策方法在权利要求书中公布了：1.一种流域水风光中长期调度决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取研究流域的水风光拓扑结构：所述研究流域中梯级水电站具有多级水电站，每级水电站与对应的风电和光伏通过同一输电通道输送电能；步骤S2，获取研究流域的水电历史资源长序列以及风光历史资源长序列；步骤S3，以研究流域中各级水电站的最小出力之和最大、水风光总发电量最大，以及弃水最小为目标，建立水风光中长期长系列优化调度模型；步骤S4，将步骤S2得到的所述水电历史资源长序列和所述风光历史资源长序列输入到所述水风光中长期长序列优化调度模型，求解得到与所述风光历史资源长序列最为匹配的水电站水库蓄水过程长序列；步骤S4具体为：将每个历史年份的水电站的逐时段的入库流量、风电的逐时段的可用功率以及光伏的逐时段的可用功率输入到所述水风光中长期长系列优化调度模型，调用ipopt求解得到与每个历史年份的风光历史资源最为匹配的水电站水库蓄水过程，多个历史年份的所述水电站水库蓄水过程形成所述水电站水库蓄水过程长序列；其中，所述水电站水库蓄水过程包括水电站在时段t初的水库蓄水量、水电站在时段t的出库流量、水电站在时段t的出力，以及，将各级水电站在时段t初的水库蓄水量叠加，得到在时段t初的梯级总蓄水量，公式为：；步骤S5，对所述水电站水库蓄水过程长序列、所述水电历史资源长序列以及所述风光历史资源长序列的关系进行分析，构建得到梯级总蓄水决策模型以及水库蓄水决策模型；步骤S5具体为：研究每个历史年份在时段t初的梯级总蓄水量、时段t的总入库流量、时段t的风电和光伏的总可用功率，与时段t末的梯级总蓄水量之间的关系，构建得到以、、为输入，为输出的梯级总蓄水决策模型；研究每个历史年份的每级水电站i在时段初的水库蓄水量、时段的入库流量、风电和光伏在时段的总可用功率，与水电站i在时段末的水库蓄水量之间的关系，构建得到以、和为输入，为输出的水电站的逐时段的水库蓄水决策模型；步骤S6，获取研究流域在决策周期的水电资源以及风光资源，分别输入到所述梯级总蓄水决策模型以及所述水库蓄水决策模型，得到所述梯级水电站的时段末总蓄水以及每级水电站的时段末蓄水；步骤S7，采用水量修正模型，对所述每级水电站的时段末蓄水进行修正，得到修正后的每级水电站的时段末蓄水，形成调度决策。

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水电水利规划设计总院;中国水利水电建设工程咨询有限公司;水电水利规划设计总院有限公司，其通讯地址为：100120 北京市西城区六铺炕一区北小街2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”。