为支撑太湖流域水利工程的调度决策,在大数据、人工智能等现代信息技术的基础上,开展了基于人工智能和统计相关方法的太湖水位预测技术研究,提出了基于相似分析的调度方案生成方法,进而基于事件驱动的设计理念,完成了太湖流域智能调度会商决策支持系统的设计与实现。目前,系统已正式运行于太湖流域管理局,为太湖流域水利工程的调度决策提供智慧化的信息化支撑。首先,在太湖水位预测方面,针对河网地区常用的基于水动力学计算的预测方法预测精度提升的瓶颈问题,考虑采用基于人工智能和统计相关方法进行未来太湖水位的预测。为掌握太湖流域未来3日水情变化趋势,在分析太湖流域长系列水情资料的基础上,运用相关系数法筛选了对未来太湖水位影响最大的关键因子,并基于多元线性回归和BP神经网络算法分别构建了太湖流域未来1~7日的水位预测预报模型。实例研究表明,所构建模型模拟结果较好,能够满足太湖流域调度会商决策支撑的实际工程需求。其次,在调度决策支撑方面,从挖掘历史相似调度方案入手,开展了历史相似调度过程分析的研究。依据传统的依靠经验寻找相似方案的思维模式,应用基于欧式距离、BORDA计数法以及XGboost机器学习算法构建了智能化相似分析模型,寻找过去与当前情形最相似的方案。结果表明,该模型运算速度快、效果好,能够实际支撑太湖流域水利工程的调度决策。最后,为将前述预测预报与调度决策结论以更加智能化的方式推送给调度决策者,设计了基于事件驱动的调度决策支持系统,系统能够根据太湖水位的预测情况,自动判断当前的调度情景,并根据判断的情景驱动相似分析模型,最后将分析得到的结论以大屏可视化的方式呈现给决策者,以期为决策者提供智慧化的调度决策支持。