一种基于神经网络技术的水利工程系统实时调度方法

本发明涉及防汛管理技术领域，具体为一种基于神经网络技术的水利工程系统实时调度方法，包括：以固定时间间隔获取水利工程系统的实时数据；采用CNN模型对卫星云图进行图像识别，获得雨云区域图和雨云区域边缘图；计算雨云区域图和雨云区域边缘图的边缘粗糙度系数、内部密度系数和雨云厚度系数，从而得到降雨系数；利用光流法分析连续时间间隔的雨云区域图，获取雨云的移动速度、方向和与水利工程区域的最短距离，得到雨云影响系数；使用深度学习模型预测水库未来水位，并根据防洪数据计算脆弱性系数；根据降雨系数、雨云影响系数和脆弱性系数计算出防洪系数，并构建了防洪调控模型，有效提高了水利工程系统实时调度的灵活性。