水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院阮俞理获国家专利权
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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利基于物理方法与深度学习耦合的水库发电流量计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119903306B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510369168.8，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于物理方法与深度学习耦合的水库发电流量计算方法是由阮俞理;宁忠瑞;吴南;王国庆;鲍振鑫;刘翠善;刘艳丽;王婕;舒章康设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于物理方法与深度学习耦合的水库发电流量计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物理方法与深度学习耦合的水库发电流量计算方法，包括收集水库历史运行特征数据；采用BFAST方法对数据进行分解，将其分解为周期项、趋势项和残差项；以水库水位和入流量的周期项、趋势项和残差项作为输入变量，发电出力的残差项为目标变量，构建并训练LSTM深度学习模型，使模型学习发电出力残差与输入变量之间的时序关系；使用训练好的模型预测发电出力残差，并将预测出的残差项与对应时段的周期项和趋势项相加，得到水库的总发电出力；基于水能发电转换公式，将水库发电出力转换为发电流量。本发明的水库发电预测方法，能够有效捕捉水库发电过程中的非线性动态特征，可以提高水库发电出力预测的准确性，用于优化水能利用效率。
本发明授权基于物理方法与深度学习耦合的水库发电流量计算方法在权利要求书中公布了：1.基于物理方法与深度学习耦合的水库发电流量计算方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集水库历史运行特征数据，包括水库水位、入流量、发电出力以及发电流量，并进行数据清洗、剔除异常值和填补缺失数据； 步骤2，采用BFAST方法分别对水库水位、入流量以及发电出力数据进行分解，分别分解得到水库水位、入流量以及发电出力的周期项、趋势项和残差项数据； 步骤3，以水库水位和入流量的周期项、趋势项和残差项作为输入变量，发电出力的残差项作为目标变量，构建并训练深度学习模型，使模型学习发电出力残差与输入变量之间的时序关系； 步骤4，使用训练好的深度学习模型预测发电出力残差，并将预测出的残差项与对应时段的周期项和趋势项相加，得到水库的总发电出力； 步骤5，基于水能发电转换公式，将水库的总发电出力转换为发电流量。
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