一种基于神经网络的变电站内涝积水预测方法及系统

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。