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基于深度强化学习的湖泊动态补水优化决策方法研究
ID：4531
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-15 20:14:07 Hits：2159
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:10（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
生态补水通过增加可用水资源和加速营养循环实现富营养化湖泊水质改善，其有效性同时取决于水源和湖泊水质状态。为最大限度地改善水质并减少补水量，动态优化仍然是一个巨大的挑战。本研究提出了一种新的动态补水优化方法DWDO，耦合了水质模型和深度强化学习，在云南滇池案例中得到验证。结果表明与过去的运行规则相比，湖泊中的总氮和总磷浓度分别下降了7%和6%；年补水量显著下降了75%。通过可解释的机器学习方法，证明了气象指标和牛栏江补水水质和湖泊水质对最佳补水量的影响，表明多因素交互可共同驱动补水量的实时调整。最佳的算法超参数使DWDO能克服模型参数的不确定性影响，具有高稳定性，并且训练时间远低于传统的模拟优化算法，在水质管理中的动态补水决策方面具有巨大应用潜力。
Keywords
湖泊动态补水决策，深度强化学习，水质模型，全过程通量，滇池
Speaker
蒋青松
助理研究员 北京大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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