摘要：【目的】 精确预测水厂进水量是水资源规划与管理的重要基础，有助于合理分配水资源、降低生产成本，同时满足城市供水需求。本文旨在构建一个创新的混合模型，实现水厂进水量的精确预测与调度优化，提升水厂的整体运行效率并实现节能减排。【方法】 本文创新性地将水动力模型与极端梯度提升（XGBoost）数据模型相结合，构建混合模型，精确预测进水量并生成梯度化的优化调度方案。混合模型在考虑水厂运行特点的基础上，对进水量进行优化处理，形成满足实际调度需求的方案，为调度人员提供科学支持。本文以Z市某水厂为例，介绍了水厂运行概况及数据来源，阐述了模型构建与优化过程，并对预测结果进行了有效性验证和节能分析。【结果】 本文所提出的混合模型能够准确预测水厂的进水量，并在实际调度中实现较为平稳的进水量调度。优化后的调度方案显著降低了泵组的电力消耗，减少了水厂的整体运营成本。具体而言，预计年节电量可达到78 537 kW·h，节省电费约为68 327元。【结论】 本文提出的混合模型在保证水厂正常供水的前提下，成功优化了进水量调度，显著降低了水厂的能源消耗和运行成本。本文不仅为水厂进水量调度优化提供了新的方法和思路，还为实际应用中水厂节能减排提供了重要的理论依据和技术支持，具有较强的应用价值和推广前景。

关键词：进水量预测；水动力模型；混合模型；梯度进水量；节能降耗

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