两河口水光互补项目投运后，传统计划检修模式无法满足新形势下流域电站群的检修管理要求。利用先进的监测技术、强大的数据分析能力、智能的运维系统对两河口水轮发电机组进行实时的信号监测、特征捕捉、趋势预测和故障识别，实现机组智能监控和状态评估，对两河口水风光一体化项目群长期安全稳定运行具有重要的现实意义。 当前水电站实际使用的机电设备在线监测系统主要采集设备功能相关的电流、电压、压力等参数，运行状态监测数据以振动和温度为主，采集的振动信号多为低频段信号。这种振动和温度信号直接监测振动异常和温度异常故障，监测到异常信号即为故障状态，难以在实际故障发生前进行状态评估和预测，导致诊断系统实际诊断能力有限。 本项目研究成果投运后，突破了传统监测手段，成功开发适用于水轮机机组异常监测的声振温一体式传感器，通过声纹感知技术开发多维序列监测方法，引入热冷分层存储策略提升大数据存取效率，创新机组横纵向数据对比的多层次状态识别机制，构建基于检修修正方法的水电机组健康图谱和深度学习评估模型，实现水电机组状态的智能感知与动态自适应优化，全面提升电站全生命周期的运维智能化水平。 项目研究成果的应用极大地提高了水电站水轮发电机组的运行可靠性，为水电机组更好发挥调峰、调频支撑电网安全运行提供了重要的技术支撑，为水风光一体化运行奠定了坚实的技术基础;同时本项目将推动相关产业链的快速发展，这一系统的实施需要大量传感器、数据处理软件、智能控制系统等设备和技术支持，从而促进了相关产业链的发展和繁荣,为我国水电站智能化管理做出了巨大的推动作用。