本发明公开了一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法及系统，方法包括以下步骤：（1）在蓄水池液位、总管压强差、水泵切换次数合理范围内，考虑变频泵频率变化，建立水厂浑水泵组能耗最小的目标函数；（2）建立流体力学和水泵特性的物理方程；（3）利用历史运行数据和物理信息神经网络构建水厂泵组调度环境模型；（4）基于调度环境模型和霜冰优化算法进行训练；（5）将训练得到的调度策略部署到实际系统中。本发明的方法提高了神经网络模型对水处理过程的理解和预测能力。