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摘要
为了从海量数据提炼调度人工经验来指导日常工作，机器学习等技术正逐渐应用于水资源调控实践中。然而，仅依赖机器学习技术形成的水库调度方案，往往无法真实反映水库调度过程，使得调度经验刻画不到位。因此，本研究构建了水库调度物理机制引导的深度学习模型，以损失函数惩罚项的形式考虑水库出库流量的水量平衡约束、单调性约束、边界约束，以数据增强的方式在模型训练集与验证集中纳入稀遇洪水调度过程。研究结果表明，该模型在常规运行条件与稀遇水文条件均能有效模拟水库调度决策，与基准模型相比，该模型的模拟结果更符合水量平衡原理，有效减少负值流量，能准确模拟高值流量。该模型能为水库智慧调度的实现提供技术支撑。
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单位水资源与水电工程科学国家重点实验室; 武汉大学
