融合物理机制深度学习模型的反调节水库上下游水位预测方法

融合物理机制深度学习模型的反调节水库上下游水位预测方法，旨在解决反调节水库上下游水位预测精度较低的问题，特别是受水力联系紧密、闸门启闭变化大等复杂因素影响下的水位预测难题；具体技术方案包括：首先，收集并处理水库的历史调度数据，包括入库流量、上下游水位、电站出力和闸门启闭状态等；然后，基于这些数据构建训练样本，并确定物理约束条件，如水位单调性约束和水库水位边界约束；接着，改进LSTM模型的损失函数，以融入物理机制，并通过数据驱动的方法训练模型；最终，通过迭代优化得到最优参数的水位预测模型；本发明显著提高了水库上下游水位的预测精度，为实际水库调度和电站安全运行提供数据支撑，实现更精细化的调度控制。