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龙图腾网获悉河海大学申请的专利水库群洪水资源利用链式风险分析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：CN121563245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610086470.7，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权水库群洪水资源利用链式风险分析方法是由徐斌;周思盈;陈瑜;王慧丽;杨雪松;顾锦;季赛金;王心榕;姚瑶设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本水库群洪水资源利用链式风险分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水库群洪水资源利用链式风险分析方法，包括：基于气象无雨预报数据，拟合误差概率分布，生成退水段流量概率预报情景集；输入退水段流量概率预报情景集，并采用一种考虑洪水空间分布与实时状态的动态分配方法，确定水库起调水位概率样本；基于历史洪水数据，采用图神经网络学习水库群拓扑关联特征以优化谱聚类过程，并利用神经气体算法生成设计洪水过程线场景；融合起调水位概率样本与设计洪水过程线场景，构建全过程防洪链式风险决策树，通过全路径调度模拟与风险贡献度回溯分析，建立基于CVaR和VRR的双阈值风险预警机制。本发明实现了多源不确定性的链式耦合，提升了风险评估的精度与决策的可靠性。

本发明授权水库群洪水资源利用链式风险分析方法在权利要求书中公布了：1.一种水库群洪水资源利用链式风险分析方法，其特征在于，包括： 读取并基于气象无雨预报数据，拟合误差概率分布，生成退水段流量概率预报情景集； 根据退水段流量概率预报情景集，采用水库群超蓄水量动态分配方法，确定起调水位概率样本； 基于预存储的历史洪水数据，采用图神经网络优化的聚类过程和神经气体算法生成设计洪水过程线场景； 融合起调水位概率样本与设计洪水过程线场景，构建防洪链式风险决策树，并通过风险贡献度回溯分析，输出风险分析结果； 其中，融合起调水位概率样本与设计洪水过程线场景，构建防洪链式风险决策树，并通过风险贡献度回溯分析，输出风险分析结果，包括： 将起调水位概率样本设定为第一级决策状态变量，将设计洪水过程线场景设定为第二级风险遭遇变量，通过概率耦合构建包含N×M条风险路径的全过程防洪风险决策树，其中N为起调水位概率样本的数量，M为设计洪水过程线场景的数量； 对每条风险路径执行全过程调度模拟，计算其对应的调度最高水位超防洪高值，并基于所有路径的联合概率构建经验概率分布； 基于经验概率分布，计算不同置信水平下的条件风险价值，并依据其比值计算风险价值比率，以诊断肥尾风险； 建立基于条件风险价值和风险价值比率的双阈值预警机制，在触发预警时，定位并输出风险贡献度满足预设阈值的关键风险路径； 输入退水段流量概率预报情景集，采用水库群超蓄水量动态分配方法，确定起调水位概率样本，包括： 基于退水段流量概率预报情景集，采用预蓄预泄法计算实际超蓄水量系列值； 基于确定性降雨及洪水预报数据执行水库群超蓄水量动态分配方法，包括：计算系统等效防洪库容以确定系统整体的确定性超蓄水量；构建耦合情景权重因子、防洪因子、紧迫性因子和效率因子的综合分解权重，将系统整体的确定性超蓄水量初步分配至各水库；对初步分配结果进行可行性校验与二次分配，生成确定性超蓄水量最终分配方案； 融合实际超蓄水量系列值与确定性超蓄水量最终分配方案，并结合水位库容关系，生成起调水位概率样本。

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