一、研究背景 “无人值班”要求各电站所有系统设备高度可靠运转，但在生产实践中，主、辅设备以及监控等系统改造大多是分阶段独立实施，系统联动能力不强，智能化程度低，标准差异性大，电力安全防护较弱等问题，导致生产管理中人为干扰较大、纵向统筹和横向联合效果不佳，成本控制乏力，盈利措施不强。因此智能电站建设应定位于技术创新与管理需求的深度结合，实现对企业生产业务流程再造，定性变为定量，精益变成精准，粗放变成精细，以达成企业管理模式的变革。 二、技术难度 水力发电机组故障机理分析是水轮机故障诊断的重要研究内容。水电机组结构庞大，是一类受水流、机械和电磁等多因素强耦合的复杂非线性系统，其故障机理呈现复杂化、特殊化和多样化特征，难以准确明晰。提取正确、可靠的设备状态信号特征是准确识别机组设备真实状态的关键。水电机组故障诱因复杂，受结构，环境以及运行工况等多因素影响，使得机组产生故障信号时、频域特征随时间变化，呈现强非线性和非平稳特性，难以准确提取机组状态信息。 三、先进性 基于新型信号处理方法进行系统状态参量的特征提取。这类研究方法以信号处理算法改进为主，典型的研究理论包含小波变换，经验模态分解和变分模态分解及其组合方法等。结合人工神经网络等先进算法并利用小波奇异性检测对机组振摆信号进行处理，实现了故障点位置特征提取，进而分析出造成故障的机械因素和水力因素。 四、创新性 水电站设备健康状态评价及检修决策系统建设。开发一种新的在线评价指标即“状态特征值”，替代传统的监测量，该指标不受运行工况的影响，能够灵敏的检测设备健康状态的变化，将误报和漏报率降至最低；对设备关联模型的改变趋势开展研究，替代单个监测量的趋势分析，形成更为科学、稳定的“劣化预警”模型；研究故障特征的量化方法，建立故障特征的关联模型，通过劣化预警技术及时发现故障隐患，结合故障的机理逻辑，判断故障类型和部位，实现故障的早期预测功能。 五、经济社会效益 （一）经济效益 一年里，运用设备健康状态评价及检修决策系统替代了80%以上的人工巡检，降本增效成效显著：检修周期优化后节约成本约120万元；节约巡检成本约100万元；节约故障检修维护费用约110万元；按照每年因主设备数据分析不到位引发5台机组非计划停运24小时计算，直接发电经济损失约为：5×50MW×1000×24h×0.34元/kWh=205万元。