水電廠設(shè)備故障及趨勢預(yù)警系統(tǒng)目錄TOC\o"1-3"\h\u1895基于工業(yè)分布式體系的設(shè)備故障及趨勢預(yù)警系統(tǒng) 116022一、項(xiàng)目概述 33879項(xiàng)目建設(shè)情況 431815二、應(yīng)用場景及建設(shè)方案 45339（一）場景描述 430198（二）技術(shù)架構(gòu) 5128151、系統(tǒng)架構(gòu) 6326952、業(yè)務(wù)流程 7287623、業(yè)務(wù)功能 813131（三）建設(shè)方案 101755三、項(xiàng)目效果 1126165（一）項(xiàng)目效益 1127769（二）鑒定評價(jià)（如有） 1254782022年12月，系統(tǒng)做為智慧水電廠建設(shè)關(guān)鍵應(yīng)用成果之一通過了集團(tuán)公司技術(shù)評定，以中國工程院院士胡春宏為組長的評定專家組一致認(rèn)為，智慧電廠項(xiàng)目取得了關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新成果，具有廣闊的推廣應(yīng)用前景，其綜合技術(shù)指標(biāo)達(dá)到二星水平。該項(xiàng)目是大唐集團(tuán)首家參評及通過評價(jià)的智慧建設(shè)成果項(xiàng)目。 1211620（三）推廣前景 136986四、下一步計(jì)劃 13

一、項(xiàng)目概述設(shè)備的運(yùn)行安全直接關(guān)系到水電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行,就XXXX水電公司而言，“運(yùn)檢一體化”管理模式需要設(shè)備高度可靠運(yùn)轉(zhuǎn)，就需要豐富設(shè)備的監(jiān)測手段和設(shè)備的故障自動(dòng)預(yù)警及趨勢分析。隨著設(shè)備的控制和監(jiān)測數(shù)據(jù)信息量越來越大,設(shè)備數(shù)字化改造容易形成數(shù)據(jù)孤島，運(yùn)行操作人員對設(shè)備設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)有效監(jiān)控、對其故障做出迅速而準(zhǔn)確地判斷變得越來越困難。依靠傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)簡單限值報(bào)警，往往設(shè)備已經(jīng)產(chǎn)生缺陷或損壞。為確保水電機(jī)組安全可靠運(yùn)行、提高設(shè)備可利用率、延長設(shè)備使用壽命，利用“云大物移智”等新一代數(shù)字信息技術(shù)，有針對性得進(jìn)行機(jī)組運(yùn)行設(shè)備監(jiān)測診斷，維護(hù)保養(yǎng)，實(shí)施“狀態(tài)檢修”，將給水電企業(yè)及電網(wǎng)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，極大程度促進(jìn)“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。該項(xiàng)目按照集團(tuán)公司自主可控的要求，核心的產(chǎn)品技術(shù)要掌握在企業(yè)內(nèi)部，基于此，項(xiàng)目以系統(tǒng)機(jī)理模型為基礎(chǔ)，利用大數(shù)據(jù)分析、智能算法開展設(shè)備實(shí)時(shí)預(yù)警分析研究，將重點(diǎn)參數(shù)的預(yù)警頻率縮小到分鐘級別，有效減輕現(xiàn)場人員工作量，為電廠安全運(yùn)行，日常維護(hù)，機(jī)組狀態(tài)檢修提供有力的技術(shù)支持，符合國家自主可控的大方向。項(xiàng)目從生產(chǎn)人員實(shí)際需求出發(fā)，結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際，建立不同工況運(yùn)行環(huán)境下設(shè)備的機(jī)理模型，利用大數(shù)據(jù)分析、智能算法開展設(shè)備實(shí)時(shí)預(yù)警分析研究，將重點(diǎn)參數(shù)的預(yù)警頻率縮小到分鐘級別。除了對主機(jī)設(shè)備的重要參數(shù)進(jìn)行預(yù)警，還對重要的輔助設(shè)備開展數(shù)字化改造，實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的全廠重要主、輔系統(tǒng)工況監(jiān)視、趨勢預(yù)測和故障診斷功能，能夠有效減輕現(xiàn)場人員工作量，為電廠安全運(yùn)行，日常維護(hù)，機(jī)組狀態(tài)檢修提供有力的技術(shù)支持，有助提升設(shè)備可靠性和安全性。項(xiàng)目建設(shè)情況簡述項(xiàng)目（包含已建、在建和擬建項(xiàng)目）實(shí)施時(shí)間、建設(shè)周期、預(yù)期目標(biāo)、投資額、承建單位、當(dāng)前進(jìn)展等。二、應(yīng)用場景及建設(shè)方案（一）場景描述說明業(yè)務(wù)實(shí)際需求，介紹項(xiàng)目建成后解決了關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域哪些問題、創(chuàng)造哪些新價(jià)值。實(shí)現(xiàn)“邊云協(xié)同”的分布式工業(yè)化體系。平臺集成采用如ModbusI/P、IEC-104、OPC等工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)通訊規(guī)約，電站人員可方便完成現(xiàn)場智能傳感器數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入、計(jì)算和展示，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)“隨時(shí)建設(shè)隨時(shí)增加”的數(shù)據(jù)擴(kuò)展新模式，為后續(xù)電廠的數(shù)字化改造提供數(shù)據(jù)支撐；基于模塊化的故障預(yù)警模型開發(fā)平臺，現(xiàn)場人員可通過拖動(dòng)方式靈活配置邏輯算法，降低電廠開展個(gè)性化分析的技術(shù)門檻，構(gòu)建一個(gè)人人均可參與預(yù)警模型搭建的生態(tài)。應(yīng)用Lora技術(shù)、先進(jìn)傳感器等采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)，利用邊緣側(cè)數(shù)據(jù)平臺統(tǒng)一接入，統(tǒng)一管理和統(tǒng)一計(jì)算應(yīng)用，形成一套完整的廠站端-集控端技術(shù)路線。利用系統(tǒng)采集管理數(shù)據(jù)，構(gòu)建算法模型，開發(fā)出RCM檢修策略模塊，實(shí)現(xiàn)FMEA分析展示、風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級（RPN）自動(dòng)計(jì)算，根據(jù)制定的檢修策略模型系統(tǒng)自動(dòng)給出不檢修、計(jì)劃檢修、狀態(tài)檢修、立刻檢修四種檢修策略和措施。變傳統(tǒng)閾值報(bào)警為劣化趨勢報(bào)警，防范小故障變大事故。系統(tǒng)能夠在設(shè)備故障發(fā)展的早期發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常的征兆，即設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)與正常狀態(tài)偏差較小時(shí)，給出準(zhǔn)確的、快速的診斷結(jié)果，為檢修和運(yùn)行人員爭取更多的故障處理時(shí)間與主動(dòng)性，提高機(jī)組設(shè)備的可靠性，降低維修成本，減少經(jīng)濟(jì)損失，為狀態(tài)檢修工作提供了非常有價(jià)值的決策支持。改變設(shè)備管理傳統(tǒng)工作模式，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。傳統(tǒng)設(shè)備管理人員要逐個(gè)對設(shè)備檢查，花費(fèi)較長的時(shí)間，對指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)，采用手工方式，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效果還不好；系統(tǒng)提供主要核心部件的在線監(jiān)視，巡視人員一目了然從系統(tǒng)中觀察監(jiān)測指標(biāo)的異常狀況，系統(tǒng)提供不同的顏色區(qū)分指標(biāo)的狀態(tài)，比如白色代表正常，橙色代表一級告警，紅色代表二級告警，通過觀察異常，再重點(diǎn)巡視有異常的設(shè)備，有的放矢，工作量明顯減少，效果也更好。有效沉淀專家業(yè)務(wù)知識，傳承提高設(shè)備管理能力。發(fā)電企業(yè)專家積累豐富的管理知識和管理經(jīng)驗(yàn)隨著人員流失，造成知識的斷層。利用系統(tǒng)可以將專家經(jīng)驗(yàn)沉淀成設(shè)備的分析判斷模型，固化到系統(tǒng)中，傳承設(shè)備管理的經(jīng)驗(yàn)。（二）技術(shù)架構(gòu)介紹項(xiàng)目業(yè)務(wù)藍(lán)圖規(guī)劃、技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、主要建設(shè)內(nèi)容和項(xiàng)目主要功能。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法，分析與特定設(shè)備相關(guān)聯(lián)的歷史數(shù)據(jù)，尋找設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，結(jié)合設(shè)備運(yùn)行機(jī)理，融入專家知識，建立機(jī)組工況、輔機(jī)、溫度、油位、液位趨勢預(yù)警分析模型，對設(shè)備狀態(tài)變化趨勢進(jìn)行判斷，對潛在故障隱患提前警示，彌補(bǔ)傳統(tǒng)在線監(jiān)控系統(tǒng)單一閾值報(bào)警的不足。1、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)施層：通過企業(yè)私有云平臺為系統(tǒng)提供服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲以及操作系統(tǒng)，為系統(tǒng)提供可靠的計(jì)算能力以及系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)支撐能力。服務(wù)層：服務(wù)層采用智慧電廠大數(shù)據(jù)平臺、故障預(yù)警AI建模平臺以及應(yīng)用開發(fā)平臺和工具，為應(yīng)用系統(tǒng)提供設(shè)備故障預(yù)警服務(wù)。應(yīng)用層：基于服務(wù)層提供的預(yù)警服務(wù)算法，提供設(shè)備趨勢預(yù)警分析、設(shè)備故障診斷分析服務(wù)以及設(shè)備指標(biāo)歸集集中監(jiān)控功能。展示層：應(yīng)用功能依托大屏、PC端進(jìn)行展示，可為電廠各級生產(chǎn)人員提供設(shè)備工況以及故障趨勢預(yù)警業(yè)務(wù)支撐。2、業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)采用最流行的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，通過數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示三大環(huán)節(jié)完成對數(shù)據(jù)特征提取，形成展示預(yù)警，提供報(bào)警決策信息，以達(dá)到分析診斷目的。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作完成設(shè)備模型標(biāo)準(zhǔn)化、編碼體系設(shè)計(jì)和設(shè)備測點(diǎn)編碼工作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，所有的數(shù)據(jù)查詢、通信、傳輸、分析等軟件均以數(shù)據(jù)的編碼為數(shù)據(jù)的關(guān)鍵標(biāo)識。完成數(shù)據(jù)匯聚工作數(shù)據(jù)的內(nèi)容包括設(shè)備模型、動(dòng)態(tài)測點(diǎn)，涉及計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)，機(jī)組在線監(jiān)測系數(shù)據(jù)。建立相關(guān)分析模型根據(jù)分公司和電廠設(shè)備運(yùn)維需求，篩選建立典型設(shè)備監(jiān)測模型、設(shè)備預(yù)警模型。圖1系統(tǒng)工作流程業(yè)務(wù)功能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)接入及管理、可視化算法工具、算法可視化調(diào)度、運(yùn)行監(jiān)視、結(jié)果分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、故障診斷等功能。(1)數(shù)據(jù)接入及管理。數(shù)據(jù)是系統(tǒng)的基礎(chǔ)，系統(tǒng)數(shù)據(jù)接入主要來源于計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)、機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)系統(tǒng)和其它實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)。參照KKS編碼標(biāo)準(zhǔn)，系統(tǒng)制定了一套編碼體系，所有的系統(tǒng)功能基于自定義編碼開展。數(shù)據(jù)的接入和管理，源端無需做改造，只需按照標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議提供數(shù)據(jù)接口，即可滿足系統(tǒng)實(shí)施的要求。自定義的編碼體系達(dá)到了源端實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的松散耦合，實(shí)施更簡便。(2)算法工具箱。算法工具箱針對算法設(shè)計(jì)人員和業(yè)務(wù)人員，業(yè)務(wù)人員可利用工具箱設(shè)計(jì)算法，實(shí)施和發(fā)布，將業(yè)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)換為算法，真正解決設(shè)備管理的問題。工具箱提供從取數(shù)、計(jì)算、到告警的全過程可視化操作，包含豐富多樣的算法模塊，也可根據(jù)接口規(guī)范擴(kuò)展算法模塊，滿足在算法設(shè)計(jì)過程中的各種需求。同時(shí)，提供計(jì)算模擬工具，模擬算法的運(yùn)行過程，輔助對算法進(jìn)行驗(yàn)證。(3)算法可視化調(diào)度?？紤]到算法運(yùn)算的復(fù)雜性和資源損耗，提供算法的分布式調(diào)度和任務(wù)切換，可水平擴(kuò)展，消除系統(tǒng)性能瓶頸。分布式任務(wù)調(diào)度與管理，減輕服務(wù)器負(fù)載，達(dá)到快速計(jì)算和響應(yīng)。系統(tǒng)提供算法的可視化調(diào)度，可根據(jù)設(shè)備不同的特性設(shè)置調(diào)度的周期及頻率，可一鍵啟停。(4)運(yùn)行監(jiān)視。運(yùn)行監(jiān)視將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與算法運(yùn)算的結(jié)果統(tǒng)一集成對比展示，依托后臺的展示結(jié)果定義，不同狀態(tài)顯示不同顏色，通過顏色區(qū)分正常狀態(tài)、多級告警狀態(tài)、延時(shí)狀態(tài)、運(yùn)行或者停止?fàn)顟B(tài),設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)一目了然，減輕監(jiān)盤工作量。(5)結(jié)果分析。系統(tǒng)最大限度保留算法中間過程數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)指標(biāo)，運(yùn)行曲線多種形式追溯故障產(chǎn)生的原因。利用實(shí)際指標(biāo)和計(jì)算指標(biāo)生成對比曲線，清晰展示計(jì)算偏差，用于故障的跟蹤和追溯，同時(shí)也便于算法的優(yōu)化和調(diào)整。(6)統(tǒng)計(jì)分析。自動(dòng)統(tǒng)計(jì)諸如機(jī)組開停機(jī)間隔，發(fā)電量，耗水率等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，以及重要設(shè)備的平均啟停間隔，運(yùn)行時(shí)長，平均油位，最大溫度，故障次數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析提供機(jī)組指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析和氣隙振擺數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。系統(tǒng)后臺自動(dòng)按周按月統(tǒng)計(jì)機(jī)組關(guān)鍵指標(biāo)，以圖表等形式直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。(7)故障診斷。系統(tǒng)建立故障分析樹，一旦告警發(fā)生，將自動(dòng)觸發(fā)預(yù)先設(shè)定的故障分析模型，對關(guān)聯(lián)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)分析，幫助生產(chǎn)人員快速定位故障方向。通過關(guān)聯(lián)參數(shù)指標(biāo)的數(shù)值展示，清晰展示數(shù)值對比情況，為事故分析提供技術(shù)支持。（三）建設(shè)方案介紹項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)、重點(diǎn)工作任務(wù)、關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用、業(yè)務(wù)優(yōu)化路徑、領(lǐng)先點(diǎn)、創(chuàng)新點(diǎn)等。項(xiàng)目以系統(tǒng)機(jī)理模型為基礎(chǔ)，利用大數(shù)據(jù)分析、智能算法開展設(shè)備實(shí)時(shí)預(yù)警分析研究，研究機(jī)組工況，輔機(jī)工況，溫度趨勢，油位趨勢及水位趨勢等多種趨勢預(yù)警算法,搭建完全自主可控的設(shè)備工況及趨勢預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的全廠重要主、輔系統(tǒng)工況監(jiān)視、趨勢預(yù)測和故障診斷，為電廠安全運(yùn)行，日常維護(hù)，機(jī)組狀態(tài)檢修提供有力的技術(shù)支持，提升設(shè)備診斷和故障預(yù)警的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。項(xiàng)目實(shí)施將復(fù)雜、無序、獨(dú)立的設(shè)備參數(shù)轉(zhuǎn)變成規(guī)律，有序，互相關(guān)聯(lián)的模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備參數(shù)從抽象化到模型化的轉(zhuǎn)變。再將模型化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對比，分析其劣化趨勢，工作的核心在三方面。數(shù)據(jù)處理：將計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)、狀態(tài)監(jiān)測相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，經(jīng)過必要的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換等處理后加載形成歷史數(shù)據(jù)庫和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫。算法模型設(shè)計(jì)：研究多種算法模型趨勢預(yù)測和故障預(yù)警實(shí)現(xiàn)策略，利用相關(guān)性分析、抖動(dòng)濾波、時(shí)間序列預(yù)測、回歸分析、插值法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并結(jié)合關(guān)聯(lián)參數(shù)構(gòu)建設(shè)備健康模型，提升設(shè)備診斷和故障預(yù)警的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。系統(tǒng)開發(fā)：在整合數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建設(shè)備工況及趨勢預(yù)警系統(tǒng)，系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)接入及管理、可視化算法工具箱、算法可視化調(diào)度、運(yùn)行監(jiān)視和結(jié)果分析，為為設(shè)備的安全運(yùn)行、故障預(yù)警、異常診斷提供支持。項(xiàng)目研究分析水電廠各設(shè)備的物理機(jī)理特性，結(jié)合海量歷史數(shù)據(jù)和多維關(guān)聯(lián)參數(shù)，改進(jìn)多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并采用多點(diǎn)關(guān)聯(lián)和時(shí)序關(guān)聯(lián)的綜合預(yù)警，對水電廠重要的主輔設(shè)備進(jìn)行多維度智能分析，解決了多因素影響工況下的水電設(shè)備單一閾值報(bào)警慢的不足，實(shí)現(xiàn)了水電設(shè)備設(shè)施狀態(tài)診斷預(yù)警、在線監(jiān)測、智能分析和決策支持。三、項(xiàng)目效果（一）項(xiàng)目效益項(xiàng)目在提高生產(chǎn)效率、保障安全生產(chǎn)、提升管理水平等方面取得成效。項(xiàng)目已成功應(yīng)用在XXXX電廠，系統(tǒng)性能良好，運(yùn)行穩(wěn)定，未出現(xiàn)系統(tǒng)故障。通過頁面設(shè)置將XXXX電廠5臺機(jī)組振動(dòng)、擺度、溫度、定轉(zhuǎn)子間隙及壓力脈動(dòng)以及設(shè)備數(shù)字化改造的轉(zhuǎn)動(dòng)部位音頻、無線測溫、絕緣等反應(yīng)機(jī)組健康狀況的關(guān)鍵指標(biāo)在同一界面同一時(shí)間對比展示，專業(yè)人員可及時(shí)了解和分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，隨時(shí)掌握設(shè)備運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)，提高了精細(xì)化管理水平。已建立六大類30余種預(yù)警模型，190余個(gè)算法，成功預(yù)警多次，綜合預(yù)警成功率達(dá)到91.4%，所有的報(bào)警均早于監(jiān)控報(bào)警和人工巡檢，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備故障及時(shí)消缺，通過提前干預(yù)，避免了異常現(xiàn)象發(fā)展惡化，有效的提高了機(jī)組設(shè)備的可靠性。項(xiàng)目已在公司成功應(yīng)用，系統(tǒng)性能良好，運(yùn)行穩(wěn)定，未出現(xiàn)系統(tǒng)故障。實(shí)現(xiàn)“邊云協(xié)同”的分布式工業(yè)化體系。平臺集成采用如ModbusI/P、IEC-104、OPC等工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)通訊規(guī)約，電站人員可方便完成現(xiàn)場智能傳感器數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入、計(jì)算和展示，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)“隨時(shí)建設(shè)隨時(shí)增加”的數(shù)據(jù)擴(kuò)展新模式，為后續(xù)電廠的數(shù)字化改造提供數(shù)據(jù)支撐；基于模塊化的故障預(yù)警模型開發(fā)平臺，現(xiàn)場人員可通過拖動(dòng)方式靈活配置邏輯算法，降低電廠開展個(gè)性化分析的技術(shù)門檻，構(gòu)建一個(gè)人人均可參與預(yù)警模型搭建的生態(tài)。利用系統(tǒng)采集管理數(shù)據(jù)，構(gòu)建算法模型，開發(fā)出RCM檢修策略模塊，實(shí)現(xiàn)FMEA分析展示、風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級（RPN）自動(dòng)計(jì)算，根據(jù)制定的檢修策略模型系統(tǒng)自動(dòng)給出不檢修、計(jì)劃檢修、狀態(tài)檢修、立刻檢修四種檢修策略和措施。（二）鑒定評價(jià)（如有）2022年12月，系統(tǒng)做為智慧水電廠建設(shè)關(guān)鍵應(yīng)用成果之一通過了集團(tuán)公司技術(shù)評定，以中國工程院院士胡春宏為組長的評定專家組一致認(rèn)為，智慧電廠項(xiàng)目取得了關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新成果，具有廣闊的推廣應(yīng)用前景，其綜合技術(shù)指標(biāo)達(dá)到二星水平。該項(xiàng)目是大唐集團(tuán)首家參評及通過評價(jià)的智慧建設(shè)成果項(xiàng)目。（三）推廣前景項(xiàng)目在集團(tuán)公司的復(fù)制推廣價(jià)值，數(shù)字化產(chǎn)品在系統(tǒng)外的競爭力情況等。系統(tǒng)在XXXX電廠投入運(yùn)行，圍繞機(jī)組安全、運(yùn)行、檢修三大業(yè)務(wù)主題，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，從設(shè)備運(yùn)行的海量歷史數(shù)據(jù)中分析出設(shè)備的各種運(yùn)行工況及參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立狀態(tài)動(dòng)態(tài)監(jiān)測模型，提供了水電主要設(shè)備的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測、劣化分析和故障預(yù)警，并提供了輔助分析工具，輔助設(shè)備管理人員對設(shè)備可能存在的故障進(jìn)行分析和自動(dòng)告警，解決了水電機(jī)組主要設(shè)備的故障分析預(yù)警問題。系統(tǒng)上線運(yùn)行后，準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)了多次設(shè)備故障，效果顯著。產(chǎn)品具有普適性，可用在同類型發(fā)電企業(yè)，解決設(shè)備管理的問題。四、下一步計(jì)劃項(xiàng)目在建設(shè)過程中存在哪些困難與挑戰(zhàn)，總結(jié)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)與不足，介紹下一步工作安排。業(yè)內(nèi)機(jī)組設(shè)備故障趨勢預(yù)警主要包括基于機(jī)理模型的方法、基于知識的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的