基于多源数据融合技术的水库实时洪水预报方法及系统与流程

本技术属于水库洪水预测，特别涉及一种基于多源数据融合技术的水库实时洪水预报方法及系统。

背景技术：

1、水库实时洪水预报是防洪减灾中的关键环节，对保障人民生命财产安全具有重要意义。传统的洪水预报方法主要依赖水文模型，结合历史降水、径流数据以及少量的实时监测数据，通过数值模拟预测洪水演进。然而，这些方法在快速变化的极端天气条件下，受限于实时数据的准确性和模型的不确定性，预测精度仍有较大提升空间。在实时监测方面，受地形、水流流态以及仪器部署困难等因素影响，常常难以准确监测水库入库流量，而是根据水量平衡法，通过水库水位变化、出库流量等综合信息，推算入库流量。传统水位监测技术主要包括浮子式水位计、压力式水位计和超声波水位计。这些技术通过直接或间接的物理测量方式获取水库水位数据。其优势是设备成熟，适用于大部分水库运行场景。但在洪水等极端水文条件下，水位波动剧烈，监测设备可能受到漂浮物或波浪干扰，导致监测数据不准确，此外，部分设备在长期运行中易受磨损或腐蚀，也会影响寿命和精度，从而影响入库流量的反推精度。随着无人机遥感技术的发展，利用无人机获取高分辨率的水面影像，结合水位反演技术，可以实现对水库水位的高效监测。此方法具有覆盖广、响应快等优势，尤其在传统设备无法到达或受限的区域，表现出显著优势。然而，遥感数据的时效性、精度及环境条件的影响，仍是其面临的挑战。另一方面，基于高点视频图像识别技术的水位监测逐渐成为一种新兴手段，计算机视觉技术能够从视频图像中提取水位信息。尽管该方法为水位监测提供了新的视角，但其准确性与实时性在不同水文条件下仍存在提升空间，且通常受限于视频质量、视角等因素。传统的水文预报模型通常依赖历史降水、蒸发、下渗等数据，结合流域水文特征进行模拟预测。然而，模型精度受到实时数据获取的限制，当数据不够全面时，模型预测误差较大，尤其是对水库的实时动态（如入库流量变化）缺乏敏感性，难以快速调整和修正模型状态。近年来，随着遥感技术、计算机视觉技术以及水文模型的快速发展，水库洪水预报方法从单一物理建模逐渐向多源数据融合和智能化方向转变。然而，现有技术大多停留在数据的简单融合阶段，缺乏针对性的数据处理和智能优化方法，无法根据实时监测数据的变化动态调整权重和处理策略，从而限制了其在复杂水文环境中的应用效果。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供了一种基于多源数据融合技术的水库实时洪水预报方法及系统，以解决传统方法在复杂条件下精度不足和动态调整能力有限的问题。

2、一种基于多源数据融合技术的水库实时洪水预报方法，包括：

3、获取多源水位监测数据并进行预处理；

4、对处理后的多源水位监测数据进行数据融合，并计算数据融合后的实际水位；

5、根据实际水位和实时出库流量数据推导入库流量；

6、将入库流量输入水文预报模型进行动态同化，生成洪水预报结果。

7、根据本发明一具体实施例，多源水位监测数据包括高点视频监测数据、无人机遥感数据和水位传感器监测数据。

8、根据本发明一具体实施例，获取多源水位监测数据并进行预处理进一步包括：

9、获取高点视频监测数据并进行图像去噪，边缘检测以及标记物定位；

10、获取无人机遥感数据并进行图像配准、水面提取与水位反演处理；

11、获取水位传感器监测数据进行时间序列平滑处理和误差校正，过滤异常值处理。

12、根据本发明一具体实施例，获取无人机遥感数据并进行图像配准、水面提取与水位反演处理进一步包括：

13、对不同时间和角度拍摄的遥感图像水面区域进行几何配准；

14、从遥感影像中提取水面区域，通过影像分析法反演水位高度，并结合历史地形数据和水库库容曲线估算水位变化。

15、根据本发明一具体实施例，对处理后的多源水位监测数据进行数据融合，并计算数据融合后的实际水位进一步包括：

16、构建多源数据质量评估体系，动态计算各数据源的第一置信度权重；

17、结合熵值法和专家经验权重对第一置信度权重进行优化，得到第二置信度权重；

18、基于第二置信度权重对处理后的多源水位监测数据进行数据融合，计算得到多数据源融合后的实际水位。

19、根据本发明一具体实施例，构建多源数据质量评估体系，动态计算各数据源的第一置信度权重进一步包括：

20、计算各数据源在n个时段内与融合结果的残差标准差，其计算公式为：

21、

22、式中，为第i个数据源在k时刻的观测值，为融合结果；

23、计算当前时刻各数据源与多源数据中位值的偏离程度，其计算公式为：

24、

25、式中，为第i个数据源在t时刻的观测值，为t时刻多源数据中位值；

26、基于残差标准差和偏离程度，计算各数据源的第一置信度权重，其计算公式为：

27、

28、式中，和为调节参数，m为数据源数据。

29、根据本发明一具体实施例，结合熵值法和专家经验权重对第一置信度权重进行优化，得到第二置信度权重进一步包括：

30、采用滑动窗口机制动态更新权重分配策略，结合熵值法和专家经验权重，通过博弈论组合对第一置信度权重进行优化，得到第二置信度权重，其计算公式为：

31、

32、式中，为客观权重，为主观权重，为调节系数。

33、根据本发明一具体实施例，实际水位的计算公式为：

34、

35、式中，z为多源数据融合后的实际水位值；为各数据源监测的水位值；为各数据源的第二置信度权重。

36、根据本发明一具体实施例，根据实际水位和实时出库流量数据推导入库流量进一步包括：

37、根据水位-库容曲线计算水库库容的变化量，其计算公式为：

38、

39、

40、其中，v为水库库容，z为实际水位，为水位~库容曲线关系，为调度时段t内水库库容的变化量；

41、从流量计中获取实时出库流量，结合水量平衡公式计算并输出实时入库流量，其计算公式为：

42、

43、其中，为入库流量；为出库流量，t为调度时段。

44、根据本发明一具体实施例，将入库流量输入水文预报模型进行动态同化，生成洪水预报结果进一步包括：

45、基于历史水位监测数据对水文预报模型进行初始化，其中历史水位监测数据包括历史水位、流量和降雨数据；

46、实时获取水位监测数据和出库流量，并根据水量平衡公式计算入库流量；

47、将计算得到的入库流量作为同化信息输入到水文预报模型中，生成洪水预测值；

48、根据洪水预测值与实际值的误差，实时反馈并动态更新模型中的同化参数；

49、基于更新的同化参数动态修正水文预报模型，生成最优的洪水预报结果。

50、一种基于多源数据融合技术的水库实时洪水预报系统，包括：

51、数据采集与处理模块，用于获取多源水位监测数据并进行预处理；

52、数据融合与计算模块，用于对处理后的多源水位监测数据进行数据融合，并计算数据融合后的实际水位；

53、流量反推模块，用于根据实际水位和实时出库流量数据推导入库流量；

54、数据同化与预测模块，用于将入库流量输入水文预报模型进行动态同化，生成最优的洪水预报结果。

55、根据本发明一具体实施例，数据融合与计算模块还包括：

56、第一计算模块，用于构建多源数据质量评估体系，动态计算各数据源的第一置信度权重；

57、第二计算模块，用于结合熵值法和专家经验权重对第一置信度权重进行优化，得到第二置信度权重；

58、第三计算模块，用于基于第二置信度权重对处理后的多源水位监测数据进行数据融合，计算得到多数据源融合后的实际水位。

59、根据本发明一具体实施例，流量反推模块还包括：

60、水库库容计算模块，用于根据水位-库容曲线计算水库库容的变化量；

61、入库流量计算模块，用于从流量计中获取实时出库流量，结合水量平衡公式计算并输出实时入库流量。

62、根据本发明一具体实施例，数据同化与预测模块还包括：

63、模型初始化模块，用于基于历史水位监测数据对水文预报模型进行初始化，其中历史水位监测数据包括历史水位、流量和降雨数据；

64、计算模块，用于实时获取水位监测数据和出库流量，并根据水量平衡公式计算入库流量；

65、数据同化模块，用于将计算得到的入库流量作为同化信息输入到水文预报模型中，生成洪水预测值；

66、参数更新模块，用于根据洪水预测值与实际值的误差，实时反馈并动态更新模型中的同化参数；

67、预测模块，用于基于更新的同化参数动态修正水文预报模型，生成最优的洪水预报结果。

68、一种电子设备，包括：处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序由处理器加载并执行以实现上述的基于多源数据融合技术的水库实时洪水预报方法。

69、一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序由处理器加载并执行以实现上述的基于多源数据融合技术的水库实时洪水预报方法。

70、与现有技术相比，本技术具有如下优点：

71、1）提高水位监测数据的可靠性和准确性

72、本发明通过融合高点视频图像识别技术、无人机遥感数据和传统水位传感器数据，能够在复杂的水库环境和汛期等特殊情况下提供高精度的水位监测数据。通过熵值法计算客观权重，结合专家经验，构建基于博弈论的组合优化公式，从而实现多源水位监测数据的有效融合，有效避免了单一数据源可能导致的误差，并能够实时、准确地反映水位的动态变化，从而提高了水位监测的可靠性与精度，进一步提升了水库洪水预报的准确性。

73、2）精确反推入库流量，提高流量监测精度

74、本发明通过精确获取水位数据和出库流量数据，并结合水量平衡公式，反推入库流量，实现了入库流量的精确计算。这一技术可以实时、准确地提供入库流量数据，作为水文预报模型的重要边界条件，有效减少因入库流量误差带来的预报偏差，提升了流量监测的精度和水库调度的可靠性。

75、3）实时同化入库流量，减少模型误差

76、本发明通过将实时反推的入库流量作为同化资料输入水文预报模型，能够动态调整模型的状态，减小模型误差。特别是通过卡尔曼滤波算法，可以动态优化模型的权重，使得水文预报模型在快速变化的洪水情境下，能够根据实时数据做出精准修正。该技术能够有效提升水文模型的准确性与实时性，进一步提高洪水预报的可靠性，增强水库的实时防洪能力和响应速度。

77、4）提升洪水预警的时效性与准确性

78、本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。