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申请/专利权人：宁波永耀电力投资集团有限公司;宁波送变电建设有限公司荣耀物业分公司

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的变电站内涝积水预测方法及系统，属于数据处理技术领域，包括：步骤S1：建立预测模型，基于第一序列数据和第二序列数据输出预报准确率、预测时间内的预测降水数据和降水偏移时间；步骤S2：建立神经网络模型，将各个积水分布图像输入神经网络模型中，生成积水图像序列，获取各个降水强度序列的积水等级；步骤S3：获取所述预测时间内所述目标区域的未来降水数据和未来降水时间；步骤S4：基于未来降水数据生成变化序列，获取实时积水图像集和目标区域的积水时间，生成目标区域在预测时间内的积水等级。通过本发明可以预测变电站的内涝积水图像和积水等级，从而减少变电站设施因内涝积水出现受损的现象。

主权项：1.一种基于神经网络的变电站内涝积水预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：基于预设第一时间间隔获取目标区域在预设历史时间段的历史预报降水数据的第一序列数据和历史实际降水数据的第二序列数据，建立预测模型，所述预测模型基于所述第一序列数据和所述第二序列数据输出预报准确率、预测时间内的预测降水数据和降水偏移时间；基于各个所述第二序列数据和预设第二时间间隔获取所述目标区域对应的积水分布图像，设置多个第一数值区间，基于所述第一数值区间生成多个降水强度，基于所述降水强度获取所述第二序列数据的各个降水强度序列，建立神经网络模型，基于所述降水强度序列将各个所述积水分布图像输入所述神经网络模型中，生成各个所述降水强度序列对应的积水图像序列，基于所述积水图像序列获取各个所述降水强度序列的积水等级；获取所述目标区域在所述预测时间内的未来预报数据，基于所述未来预报数据、所述预报准确率、所述降水偏移时间和所述预测降水数据获取所述预测时间内所述目标区域的未来降水数据和未来降水时间；基于所述未来降水数据生成各个所述降水强度的变化序列，以在所述积水图像序列中获取对应所述积水分布图像，并生成实时积水图像集，基于所述变化序列和所述实时积水图像集获取所述目标区域的积水时间，基于所述实时积水图像集生成所述目标区域在所述预测时间内的所述积水等级。

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