Hydropower and Water Resources

随着我国水电装机容量的持续增长,水电站设备运行的安全性与可靠性成为保障能源稳定供应的关键。传统定期检修模式已难以满足复杂工况下的运维需求,亟需构建一套高效、智能的状态监测与故障预警机制。本文围绕水电站核心设备(如水轮机、发电机、调速系统等)的运行状态,系统性地构建了基于多源信息融合的监测技术架构,深入探讨了时域、频域及时频联合特征提取方法在振动、温度、压力等多维度数据中的应用,并提出了融合机器学习与深度学习的复合型故障预警模型。在此基础上,设计了包含数据层、特征层与决策层的多级融合预警策略,建立了闭环反馈优化机制与标准化响应流程,实现了从数据感知到预警决策的全链条智能化管理。研究结果表明,该机制显著提升了故障识别的准确率与响应时效,为水电站智能化运维提供了理论支持与实践路径。