當前，新型電力系統對水電站運行的穩定性、安全性、可靠性提出更高的要求。頻繁參與調峰調頻將加大水電機組的磨損及疲勞，隨著運行年限的增加、設備逐步老化，會對水電站安全性、電網穩定性造成影響。五凌電力研發團隊針對水電企業生產運維中數據信息孤島、隱患難以提前發現、設備漏修過修、運營經濟性不高等痛點問題，建設了水電工業大數據平臺，匯聚了水電廠全業務數據并進行數據治理和挖掘，開發了包含“遠程巡檢、設備診斷、狀態檢修支持、優化運行、知識中心”5大板塊的水電智能遠程運維系統。

　　遠程巡檢子系統，基于多維智能感知設備數據，梳理了各水電設備巡檢業務需求，在水電智能遠程運維系統中開發并集成相關應用功能，從數據采集、傳輸到智能巡檢模塊及異常反饋機制制定，形成遠端巡檢業務閉環，構建了水電廠“全信息、全關聯”智能巡檢體系，實現對設備運行狀態的遠程智能巡檢。

　　設備診斷子系統，基于多維智能感知設備數據，從設備異常提前預警、專家遠程監測分析、設備故障自動告警3個層級構建了設備故障自動預警和診斷體系。利用機器學習技術構建了設備正常運行模型，結合大數據趨勢預警技術，實現對電廠設備異常狀態預警，有效降低了重大設備故障率。當機組發生突發性故障時，可利用基于專家系統推理機建立的診斷模型定位故障部位，分析故障深層次原因，推送故障處置策略和機組運行建議等輔助決策信息，支持運維人員快速消除故障。基于廠站側水電設備在線監測數據，開發了水電機組遠程穩定性監測與分析系統，包含波形分析、頻譜分析、軸心軌跡分析等分析模塊，為專業分析人員提供了強大的專家分析工具。

　　狀態檢修支持子系統，匯聚了水電廠主要設備的基礎資料、離線試驗、在線監測、巡檢定期工作數據和缺陷記錄等信息，運用大數據關聯分析技術對設備運行狀態進行實時評估，并對設備剩余壽命實時預測，為電廠設備檢修、升級改造計劃的制定提供輔助決策依據。

　　優化運行子系統，利用大數據挖掘技術結合多目標尋優算法，構建了最優發電運行組合模式，實現機組高效、穩定運行，有效降低發電耗水率，提高發電量。利用大數據抓取技術代替傳統手動錄入，實現了生產報表的自動統計分析，減少不必要的重復勞動，有效提升運行人員的工作效率。

　　知識中心子系統，利用大數據平臺海量存儲技術，建立了設備技術資料檔案庫。利用知識圖譜技術，構建了生產全景知識圖譜模型，實現設備相關數據、技術資料查詢一鍵獲取。

　　此次成果鑒定會充分展示了五凌電力科技創新實力，提升了公司的行業影響力，為成果的進一步推廣應用奠定了基礎。