當前，新型電力系統(tǒng)對水電站運行的穩(wěn)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(wěn)定性造成影響。五凌電力研發(fā)團隊針對水電企業(yè)生產運維中數據信息孤島、隱患難以提前發(fā)現(xiàn)、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(yè)大數據平臺，匯聚了水電廠全業(yè)務數據并進行數據治理和挖掘，開發(fā)了包含“遠程巡檢、設備診斷、狀態(tài)檢修支持、優(yōu)化運行、知識中心”5大板塊的水電智能遠程運維系統(tǒng)。

　　遠程巡檢子系統(tǒng)，基于多維智能感知設備數據，梳理了各水電設備巡檢業(yè)務需求，在水電智能遠程運維系統(tǒng)中開發(fā)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(yè)務閉環(huán)，構建了水電廠“全信息、全關聯(lián)”智能巡檢體系，實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的遠程智能巡檢。

　　設備診斷子系統(tǒng)，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(jiān)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(xiàn)對電廠設備異常狀態(tài)預警，有效降低了重大設備故障率。當機組發(fā)生突發(fā)性故障時，可利用基于專家系統(tǒng)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?；趶S站側水電設備在線監(jiān)測數據，開發(fā)了水電機組遠程穩(wěn)定性監(jiān)測與分析系統(tǒng)，包含波形分析、頻譜分析、軸心軌跡分析等分析模塊，為專業(yè)分析人員提供了強大的專家分析工具。

　　狀態(tài)檢修支持子系統(tǒng)，匯聚了水電廠主要設備的基礎資料、離線試驗、在線監(jiān)測、巡檢定期工作數據和缺陷記錄等信息，運用大數據關聯(lián)分析技術對設備運行狀態(tài)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(yōu)化運行子系統(tǒng)，利用大數據挖掘技術結合多目標尋優(yōu)算法，構建了最優(yōu)發(fā)電運行組合模式，實現(xiàn)機組高效、穩(wěn)定運行，有效降低發(fā)電耗水率，提高發(fā)電量。利用大數據抓取技術代替?zhèn)鹘y(tǒng)手動錄入，實現(xiàn)了生產報表的自動統(tǒng)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(tǒng)，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(xiàn)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(chuàng)新實力，提升了公司的行業(yè)影響力，為成果的進一步推廣應用奠定了基礎。