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申请/专利权人：中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
申请日：2024-02-27
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052364A
主分类号：G06Q10/063
分类号：G06Q10/063;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/16;G06F17/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法及系统，包括：通过机器学习模型在线驱动多目标进化优化算法，采用改进的多目标期望改善矩阵填充准则在进化过程的子代种群中选择潜在的非支配候选解作为进化引导，通过耦合闸坝的洪涝数值模型对该候选解进行模拟计算减少不必要的真实评估，极大的提升了优化计算效率，实现了基于水动力模型计算下闸坝多目标防洪优化调度的直接求解。本发明使防洪排涝工程运行调度问题在基于水动力模型准确模拟下的全局优化成为可能，为河流闸坝的应急调度留出充足的前置时间，也为河流的防灾减灾与资源合理调配提供科学依据，对有效降低洪涝风险具有重要应用价值。
主权项：1.基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法，其特征在于，包括：采集闸坝调度系统的信息，将所需的调度目标及受到的限制条件以函数的形式表达，形成目标函数和约束条件，构建闸坝多目标防洪优化调度模型；构建基于突变因子改进的多目标粒子群优化算法；基于闸坝调度系统的地形资料、水文资料、闸坝数量及建设位置、闸坝运行资料，构建耦合闸坝的二维水动力模型；构建机器学习模型，以优化决策变量为输入数据，以不同洪水条件下获取的二维水动力模型的水力参数为输出数据，建立输入与输出之间的映射关系；以在线数据驱动的方式将机器学习模型耦合入多目标粒子群优化算法流程中，基于机器学习模型预测结果，引入适用于多目标的期望改善矩阵填充准则在进化过程的子代种群中选择潜在的非支配候选解作为进化引导；基于选择的进化引导个体，采用耦合闸坝的二维水动力模型进行真实计算，用以对闸坝多目标防洪优化调度模型进行求解，实现种群进化的迭代与机器学习模型的更新；最终达到极限填充次数后，得到一组闸坝多目标防洪优化调度的帕雷托解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 基于在线数据驱动进化优化的闸坝防洪系统多目标优化调度方法及系统
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