將工業(yè)無線WIFI、智能識別、虛擬現(xiàn)實、人員定位、移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)等設(shè)備和先進(jìn)技術(shù)，融入到安全管理體系，構(gòu)建安全風(fēng)險管控平臺，實現(xiàn)安全業(yè)務(wù)閉環(huán)管控、現(xiàn)場管理流程規(guī)范、安全數(shù)據(jù)深度挖掘、風(fēng)險有效監(jiān)控預(yù)防，確保作業(yè)過程安全、作業(yè)行為安全和系統(tǒng)設(shè)備安全。

構(gòu)架本質(zhì)安全型的檢修過程智能管控體系，以檢修標(biāo)準(zhǔn)化為核心，結(jié)合線上線下交互模式，為設(shè)備檢修提供多維度的指導(dǎo)支持，對發(fā)電設(shè)備維護(hù)和檢修過程各環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)化、標(biāo)準(zhǔn)化的管理，對檢修工藝、流程、人員安排不斷優(yōu)化提升，奠定安全文明生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)。

以設(shè)備完好標(biāo)準(zhǔn)化為核心，構(gòu)建基于互聯(lián)網(wǎng)+的設(shè)備全生命周期管控平臺，對發(fā)電設(shè)備點檢、運(yùn)行、維護(hù)及檢修各個過程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、移動化、智能化、可視化管理，確?，F(xiàn)場生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行、維護(hù)等相關(guān)管理規(guī)程落到實處，保證設(shè)備可靠性運(yùn)行。

基于完整的設(shè)備數(shù)據(jù)采集，以提高設(shè)備運(yùn)行性能為目標(biāo)，結(jié)合設(shè)備健康狀態(tài)診斷模型，進(jìn)行主、輔機(jī)設(shè)備性能在線監(jiān)控及性能劣化原因的分析，實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、預(yù)防性維護(hù)及狀態(tài)檢修。包含水輪機(jī)運(yùn)行性能在線分析、水輪機(jī)故障預(yù)警、設(shè)備故障預(yù)警、發(fā)電機(jī)定子堵塞診斷、設(shè)備三維可視化等功能。 應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘算法，對水頭、導(dǎo)葉開度、效率、出力、空化系數(shù)、壓力脈動等參數(shù)或指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)進(jìn)行計算和分析，得到水輪機(jī)最佳運(yùn)行性能與實時運(yùn)行性能。實時在線監(jiān)測水輪機(jī)運(yùn)行情況，指導(dǎo)運(yùn)行人員。 利用設(shè)備歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)，結(jié)合專家?guī)?，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對水輪機(jī)振動、調(diào)速等方面進(jìn)行在線故障診斷。實時對設(shè)備參數(shù)和指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)測，預(yù)估報警和保護(hù)動作時間。對異常參數(shù)進(jìn)行標(biāo)識，提醒運(yùn)行人員。 設(shè)備故障在線預(yù)警平臺應(yīng)用先進(jìn)的智能檢測設(shè)備和大數(shù)據(jù)技術(shù)，對影響設(shè)備安全運(yùn)行的新監(jiān)測數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)監(jiān)測指標(biāo)進(jìn)行長周期分析和大數(shù)據(jù)建模，根據(jù)檢測參數(shù)變化和發(fā)展趨勢，結(jié)合故障診斷模型給出預(yù)警信息，實時協(xié)助運(yùn)行值班員判斷故障，杜絕重大事故。

針對水電生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜性，如配電室、輸電線路金具檢查，形成集成現(xiàn)場檢測與數(shù)據(jù)無線傳輸、信號分析、故障檢測等功能的一體化智能巡檢解決方案，提高檢測精度與效率，減少巡檢盲區(qū)。 巡點檢無人機(jī)可搭載可見光、紅外等檢測設(shè)備，并可根據(jù)需求融合氣體、聲音等多傳感器技術(shù)，全方位滿足輸電線路巡檢、設(shè)備基礎(chǔ)資料收集、故障調(diào)查取證、設(shè)備環(huán)境勘查、設(shè)備驗收、勘探設(shè)計、清理異物等現(xiàn)場設(shè)備巡點檢需求。

采用工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘算法，結(jié)合先進(jìn)的監(jiān)測技術(shù)和手段，對全廠重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確計算和可視化監(jiān)視，有效且直觀地對現(xiàn)場生產(chǎn)狀況進(jìn)行實時反饋，為機(jī)組能耗指標(biāo)的監(jiān)控和診斷分析提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。 利用真實、完整的實時及歷史數(shù)據(jù)實現(xiàn)指標(biāo)管理，對各子公司指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)督、對標(biāo)、分析、經(jīng)營決策。將各子公司的機(jī)組參數(shù)上傳至集團(tuán)的中心監(jiān)控室，實現(xiàn)集團(tuán)總覽、生產(chǎn)概覽、實時監(jiān)視畫面、歷史曲線查詢、歷史回放、工況分析、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、指標(biāo)參數(shù)統(tǒng)計等功能。 運(yùn)用高清視覺分析攝像頭，內(nèi)置圖像識別智能大數(shù)據(jù)算法，自動對攔污閘水上及水下監(jiān)視圖像實時分析上傳，判別閘口積污程度及攔污閘堵塞情況，當(dāng)積污程度和堵塞狀況達(dá)到一定程度時，系統(tǒng)自動發(fā)出清污、清堵告警信息，有效指導(dǎo)清污防堵工作。

采集機(jī)組實時在線監(jiān)測數(shù)據(jù)和大量歷史數(shù)據(jù)，并利用機(jī)組的設(shè)計參數(shù)和現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)，應(yīng)用機(jī)理模型辨識、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，對機(jī)組復(fù)雜非線性系統(tǒng)的全工況精確狀態(tài)重構(gòu)，建立包含混雜數(shù)據(jù)預(yù)處理、能耗決策規(guī)則與知識提取，實際可達(dá)優(yōu)化目標(biāo)值確定與在線診斷應(yīng)用的智能運(yùn)行優(yōu)化管控體系。 通過對來水和發(fā)電進(jìn)行統(tǒng)計與分析，將年末消落水位進(jìn)行模式分類。在專家知識庫和數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，針對各種模式，采用大數(shù)據(jù)分析、最優(yōu)規(guī)劃、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測等方式進(jìn)行消落水位預(yù)測模型與優(yōu)選模型的建立。通過模型計算指導(dǎo)水電站對水庫年末消落水位進(jìn)行預(yù)測與優(yōu)選，以使經(jīng)濟(jì)效益最大化。 結(jié)合基于來流量預(yù)報信息和電力系統(tǒng)負(fù)荷需求，制定對水電站可用水量或電量進(jìn)行分配，實現(xiàn)發(fā)電量最大，經(jīng)濟(jì)效率最優(yōu)或調(diào)峰效益最高的水調(diào)優(yōu)化方案。基于調(diào)度需求，以一定的發(fā)電量為目標(biāo)，制定最優(yōu)的機(jī)組啟停組合與負(fù)荷分配，實現(xiàn)總耗水量最小的電調(diào)優(yōu)化方案。結(jié)合水調(diào)優(yōu)化方案和電調(diào)優(yōu)化方案，制定調(diào)峰效益大、總發(fā)電水耗小的綜合最優(yōu)調(diào)度方案，實現(xiàn)總運(yùn)行效益最高。 采用大數(shù)據(jù)挖掘算法，建立包含水電站水頭、引用流量、尾水位、機(jī)組出力的非線性回歸模型，科學(xué)計算出機(jī)組運(yùn)行與水庫運(yùn)行的耦合關(guān)系?？紤]機(jī)組最大過水能力、水庫容量、區(qū)間入流以及階梯水庫間的相互影響，采用數(shù)學(xué)規(guī)劃和智能算法建立水庫群運(yùn)行優(yōu)化調(diào)度模型，指導(dǎo)水庫最優(yōu)運(yùn)行。

通過對分析數(shù)據(jù)進(jìn)行條件篩選，開展典型工況下的數(shù)據(jù)縱橫對比，解決生產(chǎn)管理人員開展能效分析時受到負(fù)荷變動、天氣變化等問題帶來的干擾，實現(xiàn)設(shè)備性能診斷、性能分析、指標(biāo)參數(shù)評價、檢修前后考評等功能，并出具相應(yīng)診斷報告。