基于深度学习的水电站发电联合运行调控方法及系统

本发明涉及水电站运行调控技术领域，公开了一种基于深度学习的水电站发电联合运行调控方法及系统，所述方法包括获取梯级水电站群的水电拓扑数据和水库运行数据，对水电拓扑数据进行有向整理，得到水电节点关系；根据水电节点关系对应的上游放水序列和支流汇合序列进行时移处理和同步融合，得到同步水流序列；将同步水流序列输入预先训练的长短期记忆网络模型，得到入库预测序列；对入库预测序列和水库运行数据进行风险映射，得到冲突节点集；对冲突节点集对应的电站计划序列进行时段重分配，生成联合运行控制序列。本方法能够实现梯级水电站群的入库风险识别和联合运行调控。