(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211094920.5 (22)申请日 2022.09.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115169763 A (43)申请公布日 2022.10.11 (73)专利权人 广东广宇科技发展 有限公司 地址 528200 广东省佛山市南海区桂城街 道平西上海村东平路北侧瀚天科技城 B区产业区3号楼十一楼1105-1110单 元之一 （住所申报） (72)发明人 植挺生　陈建生　钟文　劳兆城　 罗淑冰　曾家荣　 (74)专利代理 机构 佛山市海融科创知识产权代 理事务所(普通 合伙) 44377 专利代理师 黄家豪(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G01W 1/10(2006.01) G01F 23/00(2022.01) 审查员 石惠敏 (54)发明名称 一种内涝预测方法、 数字孪生系统、 电子设 备及存储介质 (57)摘要 本申请涉及内涝预测技术领域， 具体提供了 一种内涝预测方法、 数字孪生系统、 电子设备及 存储介质， 该方法包括步骤： 在实际水位信息与 未来水位变化信息在对应时刻 的水位的差值的 绝对值大于等于预设的第一阈值时， 根据内涝模 型获取与实际降雨强度对应的预测排水速率， 将 实际降雨强度和实际水位信息输入内涝模型以 获取实际排水速率； 若预测排水速率与实际排水 速率的差值的绝对值大于等于预设的第二阈值 且预测排水速率大于实际排水速率， 根据实际降 雨强度和实际排水速率修正内涝模型针对不同 降雨强度对应的排水速率， 并根据修正后的内涝 模型和最新的气象预测信息重新预测 内涝点的 未来水位变化信息； 该方法能有效地提高内涝预 测的准确度。 权利要求书2页 说明书12页 附图3页 CN 115169763 B 2022.11.29 CN 115169763 B 1.一种内涝预测方法， 其特 征在于， 所述内涝预测方法包括 步骤： 根据预先构建的内涝模型和气象预测信 息预测内涝点的未来水位变化信 息， 所述气象 预测信息与降雨 强度对应， 所述内涝模型用于根据所述降雨 强度调用与该降雨强度对应的 排水速率分析 所述内涝点的水位变化信息； 在实际水位信息与所述未来水位变化信息在对应时刻的水位的差值的绝对值大于等 于预设的第一阈值时， 根据所述内涝模型调用与实际降雨强度对应的预测排水速率， 将所 述实际降雨强度和所述实际水位信息 输入所述内涝模型以获取实际排水速率； 若所述预测排水速率与所述实际排水速率的差值的绝对值大于等于预设的第二阈值 且所述预测排水速率大于所述实际排水速率， 根据所述 实际降雨 强度和所述 实际排水速率 修正所述内涝模型针对不同降雨 强度对应的排水速率， 并根据修正后的内涝模型和最新的 气象预测信息 重新预测所述内涝点的未来水位变化信息； 所述内涝模型根据降雨强度调用与所述降雨强度对应的排水速率的过程包括 步骤： 根据降雨强度及预 先构建的排水速率数据库获取 所述降雨强度对应的排水速率； 所述将所述实际降雨强度和所述实际水位信息输入所述内涝模型以获取实际排水速 率的步骤 包括： 所述内涝模型根据输入的所述实际 降雨强度获取对应的积水速率； 所述内涝模型根据所述积水速率和所述实际水位信息的瞬时变化量计算实际排水速 率。 2.根据权利要求1所述的内涝预测方法， 其特 征在于， 所述内涝预测方法还 包括步骤： 根据实际排水速率 修正与所述内涝点耦合的其 他内涝点对应的未来水位变化信息 。 3.根据权利要求1所述的内涝预测方法， 其特征在于， 所述排水速率数据库的预先构建 过程包括 步骤： 在不同降雨强度下基于第一预设时间周期性地获取所述内涝点的基准水位信息和淹 没面积信息； 根据所述基准水位信 息、 所述淹没面积信 息和所述第 一预设时间获取不同降雨强度 下 所述内涝点的平均排水速率； 根据所述降雨强度和对应的所述平均排水速率构建所述 排水速率数据库。 4.根据权利要求1所述的内涝预测方法， 其特 征在于， 所述内涝预测方法还 包括步骤： 若所述预测排水速率与所述实际排水速率的差值的绝对值大于等于预设的第二阈值 且所述预测排水速率大于所述实际排水速率的时间大于等于第二预设时间， 将所述内涝点 对应的排水口标记为预堵塞状态或生成第二报警信息 。 5.根据权利要求1所述的内涝预测方法， 其特征在于， 所述气象预测信 息为天文气象台 的天气预报或近段时间内所述内涝点的平均降雨量， 所述天气预报和所述平均降雨量均与 所述降雨强度对应。 6.根据权利要求1所述的内涝预测方法， 其特征在于， 所述降雨强度包括小雨、 中雨、 大 雨、 暴雨、 大暴雨和特大暴雨， 所述小雨的24小时降雨量为[0,10） ， 所述中雨的24小时降雨 量为[10,2 5),所述大雨的24小时降雨量为[25,50)， 所述暴雨的24小时降雨量为[50,100)， 所述大暴雨的24小时降雨量为[100,250)， 所述特大暴雨的24小时降雨量大于250mm， 所述 小雨、 中雨、 大雨、 暴 雨、 大暴雨和特大暴雨的24小时降雨 量的单位均为m m。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115169763 B 27.一种数字 孪生系统， 其特 征在于， 所述数字 孪生系统包括： 数据采集模块， 用于采集气象预测信息、 内涝点的实际 降雨强度和实际水位信息； 数据传输模块， 用于将所述气象预测信息、 所述实 际降雨强度和所述实 际水位信息传 输到数据处 理模块； 所述数据处理模块， 用于基于所述气象预测信息、 所述实 际降雨强度和所述实 际水位 信息执行如权利要求1 ‑6任一项所述的内涝预测方法的步骤； 数据可视化模块， 用于可视化显示至少一个所述内涝点的未来水位变化信息 。 8.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器以及存储器， 所述存储器存储有计算机可读 取指令， 当所述计算机可读取指 令由所述处理器执行时， 运行如权利要求 1‑6任一项所述方 法中的步骤。 9.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行 时运行如权利要求1 ‑6任一项所述方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115169763 B 3