传统小电站具有“效率低、信息孤岛、风险预警滞后”特点。巡视、维护和检修流程主要依赖人工经验和定期计划，无法根据设备的实际健康状况和实时数据进行优化，与智能化、数据驱动的维护策略存在显著差距。地理和通信限制导致监测数据难以实时传输，设备运行和安全管控的不透明性增加了故障风险和应急响应的难度。通过建设智慧水电透明管控系统，在智能终端、传感器、数据传输、物联网设备、数据中心、云计算平台等关键组件建立智能感知网和基础运行环境。数据层对收集的大量数据进行分析与挖掘，结合AI算法、卷积神经网络（CNN）、特征提取与匹配、三维成像与识别、大模型SAM语义分割及视频流技术，深入自主分析，并通过数据预测、趋势分析、故障诊断预警模型挖掘数据，提取有价值信息，为管理提供决策支持。应用支撑平台层对数据的挖掘、处理、分析，形成关于小水电的知识库、算法库、模型库，共同整合成为智慧水电多维业务模型，支撑各种智能应用的开发和运行，实现模型的孪生。智能应用层通过丰富的场景层展示例如智能安全中的主动预警、智能巡检中的一键无人巡检、一键分析、三维建模中的仿真演练等找出最优运行策略，制定调度计划等，最终实现小水电的小水电运行透明化、智能化、安全化管理。本研究推动了小型水电站向更加智能化、自动化的方向发展。通过技术升级，增强山区小水电站的远程管理和控制能力，提高电站的综合竞争力。同时也为电力行业的数字化转型提供了参考及借鉴。