基于强化学习的区域泵站群协同优化调度方法

本申请涉及一种基于强化学习的区域泵站群协同优化调度方法。该方法通过采集泵站群能耗、运行时间及管道流量数据，构建结构化状态数据集；以此为基础驱动预训练的强化学习模型生成含泵站流量分配信息和泵组启停时间信息的初始调度方案；通过流量仿真模拟验证初始方案并动态调整生成全局优化方案；采用混合整数规划求解法对全局方案进行能耗平衡优化计算生成配置表；将配置表数据经三维可视化映射为运行态势图谱；依托该图谱通过人机交互接收修正指令生成人工优化方案；最终通过阈值判定机制自动比对人工方案与配置表参数，动态触发强化学习模型对人工方案关键参数进行自适应调整。实现泵站群动态负荷精准匹配与系统整体能效持续提升的技术效果。