摘要
本发明公开了基于灌区的多时间尺度水量调度方法,涉及智能水资源管理技术领域,包括以下步骤构建多时间尺度预测模型,实现分钟级和小时级用水需求预测,完成未来几天到几周的用水需求趋势预测;建立多目标优化和约束模型,动态调整目标权重和重构模型,采用非平衡动态约束修正算法及模糊博弈对多目标优化模型进行协同优化;通过扰动监测和响应机制应对突发情况,调整供水优先级;基于实时数据动态重构约束和优化模型,根据灌区实际情况分层调控供水优先级,并设计鲁棒性调度执行策略应对异常。解决传统调度方法存在的问题,能够实现多层次的调度决策,针对短期与长期需求进行优化调整,提升灌区供水系统的智能化、灵活性和鲁棒性。
技术关键词
实时数据
多时间尺度
混合深度学习模型
修正算法
实时监测数据
强化学习代理
动态
重构模型
进化策略
水资源管理技术
偏差
鲁棒性
注意力机制
生态需水量
水库
重构条件
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数据校准
神经网络模型
实时数据
储能供电系统
多时间尺度优化
物联网传感装置
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冷却系统
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温度管理装置
车辆续航里程
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意图