基于多目标耦合与深度学习的水电站灾害防护方法及系统

本申请涉及基于多目标耦合与深度学习的水电站灾害防护方法及系统，属于水利水电工程安全技术领域，方法包括：通过地质传感器网络、水文监测终端和机电设备状态传感器采集监测数据，进行时空对齐和特征工程处理，生成多灾害因子向量；基于该向量计算灾害因子间相互作用强度，构建动态耦合模型，输出耦合形态等级及表征灾害链空间分布的三维演化图谱；利用并行处理的空间特征提取通道和时间特征提取通道，结合深度学习模型预测灾害演变路径及影响概率；采用强化学习算法优化生成灾害防护最优决策组合，并通过工业物联网下发至执行终端。本发明实现了灾害防护的智能化、动态优化，显著提升了预测精度和应急响应效率。