一种基于轻量化异常预检测与大模型协同推理的智慧水利风险预警方法

涉及人工智能、水利信息化及智能控制，具体涉及基于轻量化异常预检测与大模型协同推理的智慧水利风险预警。

背景技术：

1、随着水利信息化建设的推进，水库、河道、泵站、闸门及城市排水等水利工程场景中逐渐部署了水位计、流量计、雨量计、视频监测设备、闸门控制设备以及泵站运行监测设备等数据采集与控制单元，用于对水位、流量、降雨量、上下游水位差、闸门开度、泵站运行状态等水利运行数据进行持续监测。在洪水预警、内涝预警、水库调度及区域防汛管理过程中，现有技术通常通过监测设备采集多源水利数据，并将采集数据上传至监测平台或调度中心，再由规则阈值模型、水文机理模型、时序预测模型或人工研判方式对当前水利状态进行分析，以判断是否存在超警戒水位、流量突增、降雨增强或工程设备异常等风险。

2、现有水利预警方案中，基于规则阈值的预警方式通常通过预设水位阈值、流量阈值或降雨阈值进行异常判断，其实现方式相对简单，能够满足部分常规监测场景的预警需求。基于水文机理模型的预警方式通常结合流域地形、降雨径流关系、河道汇流过程及水库调度规则进行计算推演，具有一定的物理解释基础。基于数据驱动模型的预警方式则通常利用历史监测数据训练预测模型，对水位变化、流量变化或降雨影响进行短时预测。近年来，基于深度学习的大模型技术也逐渐被引入智慧水利场景，用于对多源监测数据、历史水利事件、调度记录及工程运行信息进行综合分析，从而辅助风险解释、预警研判和调度决策。

3、但是，在实际水利预警应用中，单纯依赖固定阈值或小规模预测模型的方案，通常只能对单一监测点或少数监测指标进行判断，难以充分刻画上游水位变化、下游流量响应、区域降雨分布、库容变化以及闸门运行状态之间的时空关联关系。当风险表现为水位快速上涨、流量突增、多监测点协同异常或与历史高风险过程相似的隐性演化趋势时，现有方案容易将其作为普通波动处理，难以及时形成具有上下文依据的风险识别结果。

4、同时，若直接将大模型应用于实时水利监测与预警过程，则需要对连续产生的大量原始监测数据、历史记录和工程运行信息进行持续输入和推理，容易造成计算资源占用高、推理响应时间长以及通信传输负担较大的问题。尤其在边缘监测节点、现场控制终端或区域水利调度现场，设备算力、网络带宽和实时响应条件均受到限制，直接部署或高频调用大模型难以满足水利异常预警对低延迟和连续运行的要求。

5、此外，现有将大模型用于水利风险分析的方案中，输入信息往往缺少面向风险事件的动态筛选和结构化组织，容易将无关历史数据、冗余监测数据或弱相关日志一并输入模型，导致模型难以聚焦当前风险演化过程。对于不同风险等级的水利事件，现有方案也难以根据风险评分、异常贡献因子、历史案例相似性和上下游关联状态动态调整上下文读取范围、历史案例调用范围以及推理任务约束，因而影响异常原因分析、风险等级判断和调度建议生成的针对性。

6、进一步地，在水利调度处置过程中，风险分析、历史案例检索、外部预测工具调用、闸门或泵站调度接口调用以及告警推送等环节通常分散运行，缺少连续的推理、行动和反馈机制。现有系统即使能够输出风险提示，也往往难以将实时监测结果、历史相似案例、调度工具调用结果和处置反馈持续纳入后续判断过程，导致预警分析与工程调度之间的闭环协同不足。

7、综上，现有技术中存在难以在有限计算资源条件下兼顾水利异常风险的快速预检测、复杂风险上下文的动态构建、大模型深度推理以及调度处置闭环协同的缺陷。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在难以在有限计算资源条件下兼顾水利异常风险的快速预检测、复杂风险上下文的动态构建、大模型深度推理以及调度处置闭环协同的缺陷，本发明提供的技术方案为：

2、一种基于轻量化异常预检测与大模型协同推理的智慧水利风险预警方法，包括：

3、采集目标水利工程的多源水利监测数据，并根据所述多源水利监测数据形成当前水利状态特征的步骤；

4、对所述当前水利状态特征进行轻量化异常预检测，得到当前风险特征，并根据所述当前风险特征生成当前风险判断结果的步骤；

5、当所述当前风险判断结果满足预设触发条件时，根据所述当前风险特征从多源水利监测数据和历史运行数据中筛选与当前风险事件相关的核心上下文数据的步骤；

6、根据所述当前风险特征和核心上下文数据，从历史风险案例库中匹配相似历史风险案例，并提取所述相似历史风险案例对应的风险演化信息和处置结果信息的步骤；

7、将所述当前风险特征、核心上下文数据、风险演化信息和处置结果信息组织为大模型智能体的推理输入数据的步骤；

8、基于所述推理输入数据进行大模型智能体推理，得到当前风险事件的风险分析结果和调度处置结果的步骤；

9、输出所述风险分析结果和调度处置结果，并将当前风险事件对应的数据、分析结果和处置结果写入历史风险案例库的步骤。

10、进一步，在一个优选实施方式中，所述当前水利状态特征由当前水利运行量、连续监测数据形成的动态变化特征以及不同监测点之间的关联状态特征共同构成。

11、进一步，在一个优选实施方式中，所述当前风险特征包括异常概率、风险演化特征和异常贡献特征，所述当前风险判断结果根据所述异常概率、风险演化特征和异常贡献特征融合生成。

12、进一步，在一个优选实施方式中，所述核心上下文数据根据当前风险特征对应的数据贡献程度，从多源水利监测数据和历史运行数据中筛选形成。

13、进一步，在一个优选实施方式中，所述相似历史风险案例根据当前风险特征与历史风险案例之间的风险演化相似关系进行匹配。

14、进一步，在一个优选实施方式中，所述推理输入数据按照当前风险特征、核心上下文数据、风险演化信息和处置结果信息之间的层级关系组织形成。

15、一种基于轻量化异常预检测与大模型协同推理的智慧水利风险预警系统，包括：

16、采集目标水利工程的多源水利监测数据，并根据所述多源水利监测数据形成当前水利状态特征的模块；

17、对所述当前水利状态特征进行轻量化异常预检测，得到当前风险特征，并根据所述当前风险特征生成当前风险判断结果的模块；

18、当所述当前风险判断结果满足预设触发条件时，根据所述当前风险特征从多源水利监测数据和历史运行数据中筛选与当前风险事件相关的核心上下文数据的模块；

19、根据所述当前风险特征和核心上下文数据，从历史风险案例库中匹配相似历史风险案例，并提取所述相似历史风险案例对应的风险演化信息和处置结果信息的模块；

20、将所述当前风险特征、核心上下文数据、风险演化信息和处置结果信息组织为大模型智能体的推理输入数据的模块；

21、基于所述推理输入数据进行大模型智能体推理，得到当前风险事件的风险分析结果和调度处置结果的模块；

22、输出所述风险分析结果和调度处置结果，并将当前风险事件对应的数据、分析结果和处置结果写入历史风险案例库的模块。

23、计算机存储介质，用于存储计算机程序，当所述计算机程序被计算机读取时，所述计算机执行所述的方法。

24、计算机，包括处理器和存储介质，当所述处理器读取所述存储介质中存储的计算机程序时，所述计算机执行所述的方法。

25、计算机程序产品，作为计算机程序，当所述计算机程序被执行时，实现所述的方法。

26、与现有技术相比，本发明提供的技术方案的有益之处在于：

27、基于轻量化异常检测模型部署于边缘监测节点或现场控制终端，使系统在常规监测状态下先对水位、流量、降雨量、上下游水位差、闸门开度和泵站运行状态等多源水利数据进行低功耗快速分析，而不是持续调用大模型处理全部原始数据。该特征使常规监测阶段的计算资源消耗和推理延迟被控制在较低水平，仅在出现潜在风险时再进入复杂推理流程，从而改善大模型直接参与连续监测时算力占用高、实时性不足的问题。

28、轻量化异常检测模型不仅输出异常概率，还生成风险变化速率、连续风险累积程度、多监测点关联异常程度和异常贡献因子等风险特征信息，使异常判断不再局限于单一阈值是否越限。上述风险特征能够反映水利状态从正常波动向风险状态演化的过程，尤其适用于水位快速上涨、流量突增、多站点协同异常等隐性风险场景，从而提高对早期风险趋势的识别能力。

29、综合风险评分采用多个风险因子及对应权重进行融合，使系统能够将水位变化、流量梯度、降雨强度变化、上下游水位差及工程运行状态等因素纳入统一评价框架。相较于仅以单个水位阈值或降雨阈值触发告警的方式，该特征能够降低单一指标短时波动造成的误判，并使风险触发结果更符合复杂水利场景中多因素共同作用的实际过程。

30、基于风险评分持续增长、多监测点协同异常以及历史高风险案例相似性进行提前触发，使系统能够在风险尚未达到主阈值时进入增强监测或大模型分析流程。该特征将异常判断从“越限后响应”前移为“趋势异常时介入”，能够改善传统阈值预警对隐性演化风险反应滞后的问题，并为后续调度决策争取更早的分析时间。

31、边缘侧快速检测与中心侧大模型深度推理的协同架构，使边缘侧负责高频、低延迟的初步风险识别，中心侧负责复杂上下文理解、历史案例分析和调度决策生成。上述架构将不同计算任务分配至与其算力条件和响应要求相匹配的节点，避免大模型长期占用现场侧算力，同时保留其对复杂风险场景的推理能力，从而在有限计算资源条件下兼顾实时响应和深度分析。

32、仅在检测到潜在风险时上传关键状态数据、风险特征向量和局部上下文信息，而不是上传全部原始监测数据，使中心侧大模型推理输入被限制在与当前风险事件直接相关的信息范围内。该特征减少了网络传输负载和无效数据处理量，并降低大模型推理时的上下文冗余，使推理过程更集中于当前异常事件的关键水文演化特征。

33、根据风险等级动态确定上下文读取范围，使低风险状态仅读取异常发生前后的局部时间窗口数据，高风险状态进一步读取历史洪水过程、上下游关联站点状态、设备运行日志、闸门调度记录和人工操作日志等信息。该特征使上下文数据规模与风险复杂程度相匹配，既避免低风险事件占用过多 token 和推理资源，又保证高风险事件具备足够完整的风险演化背景。

34、基于异常贡献因子对上下文信息进行优先级排序，使与当前风险演化关联程度较高的水位、流量、降雨、闸门状态或泵站状态等数据优先进入大模型输入，弱相关或冗余信息被过滤。该特征能够减少无关信息对大模型判断的干扰，使异常原因分析和风险等级判断更容易围绕主要诱因展开，从而提高复杂水利风险推理结果的针对性。

35、基于 rag 的历史案例检索机制根据当前风险特征向量检索相似历史风险案例，并将历史案例中的风险变化过程、调度方式和处置结果作为增强上下文输入。该特征使大模型在分析当前风险时能够参考同流域、同季节、相似降雨等级或相似演化趋势下的历史处置经验，避免仅依赖实时数据进行孤立判断，从而提高风险解释和调度建议的工程适配性。

36、分层式 prompt 将实时风险状态、历史案例参考、工具能力描述和任务目标约束分别组织，使输入大模型的信息从原始数据堆叠转化为具有层级关系的推理材料。该特征能够明确当前风险状态、可参考案例、可调用工具以及最终输出要求之间的关系，减少大模型在复杂输入中偏离任务目标的可能性，提高异常原因分析、风险等级判断和调度建议生成的一致性。

37、根据风险等级动态调整 prompt 长度和信息优先级，使高风险状态优先保留历史风险演化过程和关键调度信息，低风险状态缩减历史上下文长度。该特征使大模型输入内容与处置紧急程度相适配，在高风险场景下保留影响决策的关键证据，在低风险场景下减少不必要的上下文消耗，从而降低推理延迟并提高资源利用效率。

38、采用 react 推理机制构建智能 agent，使大模型按照思考、行动、观察的循环过程进行风险分析和调度决策，而不是一次性输出静态结论。该特征使模型能够先分析水位变化趋势、洪水风险和设备运行状态，再根据分析结果调用水位预测模型、降雨分析模型、闸门控制接口、泵站调度接口、告警推送模块和水利知识库检索模块，并根据工具返回结果继续修正后续判断，从而形成连续推理和动态决策过程。

39、通过 function calling 机制将水位预测模型、降雨分析模型、闸门控制接口、泵站调度接口、告警推送模块和水利知识库检索模块纳入 agent 调用范围，使大模型输出不再停留于文本分析层面，而能够与外部业务工具形成联动。该特征将风险识别、预测验证、工程调度和告警发布连接为同一处理链条，改善传统系统中分析、调度和通知环节相互分散的问题。

40、根据风险等级执行分级调度策略，使低等级风险对应风险提示与监测增强，中等级风险对应预泄流调度及局部告警，高等级风险进一步联动泵站系统、区域应急平台及短信告警系统。该特征使风险处置强度与风险等级相匹配，避免低风险事件过度调度，也避免高风险事件仅停留在提示层面，从而提高水利调度处置的合理性和响应层次。

41、风险分析结果、风险等级、风险演化趋势及调度建议被反馈至监测平台、调度中心或运维终端，使风险识别结果能够直接进入告警展示、自动调度和人工辅助决策环节。该特征将大模型推理结果与水利工程运行管理界面衔接，减少人工在多个系统之间重复整理和判断的过程，使风险分析结果更便于工程调度人员及时使用。

42、本次风险事件的监测数据、推理结果、调度过程和最终处置结果被统一归档并写入历史风险案例库，使每次异常处置形成可复用的历史案例。该特征能够为后续 rag 检索增强、相似案例匹配和模型优化训练提供数据基础，使系统在持续运行过程中逐步积累适应具体流域和工程场景的风险处置经验。

43、根据实际风险处置结果对风险评分模型参数、历史案例相似性权重和 prompt 优先级策略进行动态优化，使前端风险识别、历史案例检索和大模型输入构建能够随运行反馈持续调整。该特征使系统不是固定依赖初始阈值、初始权重和固定提示词模板，而是能够结合真实处置结果对后续判断规则进行修正，从而提高长期运行中的场景适应能力。

44、面向 rag 知识库构建的 bm25 稀疏检索、bge 稠密向量检索和 cross-encoder精排组合，使水利工程规范、历史洪水案例、运行报告、scada 数据和 gis 空间数据能够通过关键词匹配、语义召回和相关性精排进行统一检索。该特征兼顾专业术语精确匹配和语义相似场景召回，能够提高大模型获取有效知识片段的准确性，减少不相关知识进入增强上下文的概率。