需求分析
当前国内外水电站机组普遍采用的检修方式是计划检修，在检修前无法提前预知设备的健康状况，在如何有效避免因小问题扩大为大故障导致机组非计划停运方面一直没有较好的解决办法。因此，为确保设备安全稳定运行，只能根据日常运行维护经验增加设备的检修频次。在设备状态监测分析方面，虽然每个电站都已建设了相应的设备状态监测分析系统，具有实时报警功能，但不具备学习记忆、提前预测故障及故障因素初步判断等功能。因此，需要有一种可以对电站设备故障进行预警和预测的系统，实现对故障的学习、预测、报警以及故障因素的初步判断等功能，为智能抽水蓄能电站的建设提供必要的基础技术支撑。从而减少设备非计划停运，确保电站设备稳定运行。
系统简介
电站设备故障预警预测系统，是为电站设备运行状态预警、故障排查、故障预测、检修决策的电站“智慧大脑”系统。基于智能化平台技术，汇集主机的全息振动、摆度、气隙、场强、压力、温度等数据，通过人工智能算法，实现设备相关状态量的状态检测、趋势预警和故障预测功能。该系统对设备状态进行预警，及时安排故障排查流程，避免损失扩大，为设备运维和检修提供预警服务，为生产管理和设备检修决策提供支撑，为管理层决策提供科学依据。
系统架构
应用价值
◆ 助力数字化转型战略，提升电站设备管理水平
系统可以实时监测机组设备运行状态并优化数据质量，提前准确预测故障，提高机组潜在故障识别率，从而指导设备状态检修。另外，通过系统的应用可以有效避免设备的非计划停机，避免紧急抢修，从而有效避免事故的发生，提升安全水平。
◆ 降低机组运维成本，提高机组经营效益
系统可对机组运行状态进行实时评价与监测，对设备维保策略及备件采购的调度优化，实现电站的供应链优化。在保障电网需求的前提下，最大限度确保机组设备的健康和运行稳定，减小设备故障、损毁带来的经济损失。
◆ 指导运维检修，优化巡检目标和人员结构
系统可以根据潜在风险及预测情况，安排巡检和计划停机计划，巡检人员通过定期与不定期数据报表将分析数据与评估报告提供给专业技术人员，以分析预测设备可能产生的问题，并把此分析结论提供给检修人员进行检修与维护。
系统可为电站日常巡检、专业巡检工作提供信息化指导意见，减轻人工巡检的工作量，同时远程告警及自动开具工作票功能的实现，可逐步实现少人值守、无人值班的目标，从而优化人员结构，提高电站经济效益。随着项目的实施深入，在设备采集数据质量不断提高，预测模型持续改进的过程中，形成水电机组故障预测以及检修策略计划的设备知识库，为下一步建设智能电站打下基础。