为有效解决提灌泵站运行年限增长与工况负荷提升导致的设备故障、管路泄漏等事故频发问题，降低运行过程中事故的发生，弥补传统运维模式监测滞后的缺陷，开展提灌泵站事故预防策略研究。基于Bow-tie模型构建机械、电气、管道类故障的事故预防措施管理体系，采用层次分析法(AHP)建立三级评价指标体系与事故预测数据集，利用卷积神经网络(CNN)构建事故预防模型，通过对泵站关键事故特征提取并在长短期记忆网络(LSTM)模块中进行训练，结合SMOTE技术与Focal Loss函数优化少样本事故识别效果。系统采用“故障监测—数据传输—故障分析—事故播报”分层分布式架构，通过Jetson Nano平台测试，单样本平均推理延迟18.6 ms

在景电灌区应用中实现关键区域实时监控；模型Macro-F1达0.892

显著优于SVM(0.723)与RF(0.785)

提高了提灌泵站事故预防和应对紧急事故的能力，保障了泵站的安全稳定运行。通过提灌泵站事故预防措施策略分析系统与智能模型分析算法，可实现对景电灌区关键区域的实时监控与事故预防。