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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的井渠结合灌区配水优化方法及系统，方法包括：获取目标区域的地理卫星数据、机井信息、渠道信息、墒情预测数据、气象预测数据；根据机井信息和渠道信息将目标区域划分为井灌子区、渠灌子区和井渠结合灌溉子区；结合墒情预测数据和气象预测数据，预测每个子区在未来配水周期内每个时段的灌溉需水量；构建并训练基于深度强化学习的井渠结合灌区实时配水模型；对于每个井灌子区和渠灌子区，根据灌溉需水量计算配水量，对于每个井渠结合灌溉子区，根据训练好的模型获取最优策略，并计算配水量，最后综合所有子区的配水量作为最优配水方案输出。本发明可以根据气象数据获取实时配水方案，配水方案更精确。
主权项：1.一种基于深度强化学习的井渠结合灌区配水优化方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取目标区域的地理卫星数据、机井信息、渠道信息、墒情预测数据、气象预测数据；（2）结合目标区域的地理卫星数据，根据机井信息和渠道信息将目标区域划分为若干井灌子区、若干渠灌子区和若干井渠结合灌溉子区；（3）结合墒情预测数据和气象预测数据，预测每个子区在未来配水周期内每个时段的灌溉需水量；（4）构建并训练基于深度强化学习的井渠结合灌区实时配水模型，其中，所述井渠结合灌区实时配水模型以对井渠结合灌溉子区的实时配水产生影响的影响因素作为状态，以井渠结合灌溉子区各机井的开停机作为动作，以执行动作后地下水位与可开采水位线之差的量化作为即时奖励，以执行动作后超出预设灌溉约束条件的影响因素的量化作为惩罚，并将使得未来配水周期内获得累积奖励最大的动作的集合作为最优策略输出；（5）对于每个井灌子区和渠灌子区，根据在未来配水周期内每个时段的灌溉需水量计算配水量，对于每个井渠结合灌溉子区，根据训练好的井渠结合灌区实时配水模型获取最优策略，并根据最优策略计算配水量，最后综合所有子区的配水量作为最优配水方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 基于深度强化学习的井渠结合灌区配水优化方法及系统
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