一种基于深度强化学习的平原河网闸群智能调控方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的平原河网闸群智能调控方法，包括搭建流量预测模块、结合领域知识与经验库的知识约束强化学习模块以及多智能体强化学习模块；将率定好的知识约束强化学习模块与流量预测模块、多智能体强化学习模块集成，形成完整的平原河网智能调控模型；基于率定好的平原河网智能调控模型，接入未来气象水文预测数据，快速输出合理的闸群调度方案。优点是：智能生成调度方案簇，高效应对复杂、动态变化的平原河网闸群调度问题，提升闸群调度系统的灵活性、时效性和智能化水平，解决机器学习方法在实际应用中可能存在的“非现实解”问题，增强结果的可解释性和方案的实际可操作性，形成“模型—环境—反馈—调控修正”的自适应闭环。