当前,世界正处于数字化时代发展的热潮中,物联网、大数据、人工智能等技术快速发展。智能和数据资源已成为水电工程建设、运维、信息技术和水电工程深度融合的关键基础资源和创新要素,在流域安全和应急响应中发挥更大作用。我国水电工程建设,特别是大中型水电工程建设,呈现出智能化技术演进和应用创新并行加速的特点。基于数字化和信息化的智能技术在工程建设中得到广泛应用,智能化改造全面启动。十八届五中全会倡导创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,强调创新是第一动力。由于传统水电站存在监管能力低、水头低、蓄水能力低等问题,高峰水位和洪水对汛期安全构成重大威胁。因此,需要引入更多智慧技术的应用。其中,水文预报与水电调度作为水电站运营的重要环节,能够为水电站生产运营与防灾防洪提供更加合理的决策制定,提高水电站的综合收益。水文、灌溉、水电等行业要做好水文预报和水库优化调度工作。相关工作人员应提供可靠的信息,为水库调度提供重要参考和依据,确保调度的有效性。而水库调度需要做好资源的优化配置,还要实现电网的稳定运行。而且水资源作为水力发电行业的重要资源,做好水文预报工作在水电行业中发挥着重要作用,有效的水文预报可以帮助水电站人员更合理地调度和进行整体调整,提高资源利用率。本文以水文信息的智慧化处理为切入点,综合考虑了水文数据相关性分析结果,进而分析不同预报模型的预报性能与调度性能,并对水电企业智慧化建设提出一系列措施建议。具体而言,本文的主要工作如下。（1）对影响水文预报的因素进行分析,基于皮尔逊相关系数、LASSO回归量化、极度随机树特征量化对大渡河流域石棉水电站,2019-2020年逐日的径流量、降水量与平均气温等水文数据为初始数据进行特征重要性分析,深入探究各影响因素对径流量预报的重要性。（2）基于深度学习的神经网络建立水文预报模型并从水文预报性能与调度性能两方面对不同的预报模型进行对比研究。分别采用传统滚动BP神经网络,LSTM网络以及基于鲸鱼算法优化的LSTM网络,其中基于滚动BP模型架构对大渡河数据进行模拟预报,使用前20个数据预报第21数据。基于LSTM神经网络的水文预报模型构建过程中,采用了试错法,通过对参数进行一一调整来选出最优的预报模型参数。由于这类通过调整参数的优化方法具有局限性,因此紧接着运用鲸鱼优化算法对LSTM水文预报模型进行参数优化,得到改进后的LSTM水文预报模型。最后对两个水文预报模型进行测试对比,验证了预报模型的可行性。（3）将LSTM模型和BP模型预报到的径流值和历史水位值作为特征输入到SVR模型进行水位的回归预报。并且,结合径流预报与水位预报进行调度模型的构建。调度模型首先根据水位值建立初步标签,并使用测试集中真实径流值和真实水位值,结合SVR算法建立调度模型,并使用该调度模型对调度标签进行修正,进而测试LSTM和BP模型的调度性能。最后基于全文的研究内容,为水电企业智慧化建设提供相应的策略建议。