人工智能在智慧电厂设备故障预测中的应用

摘要

在深度调峰、极端来水与启停频繁成为常态的背景下，水电厂设备健康状态呈现多源信息、强噪声与工况漂移并存的特征。本文面向水轮发电机组及水力、冷却等关键设备，提出以数据治理为基础、机理约束与统计学习协同的预测体系，围绕工况切片、特征模板、弱信号异常检测、剩余寿命评估、证据化解释和运维闭环展开，并结合工程实践给出落地路径与指标。结果表明，该体系能够在不大幅改造硬件的前提下提升预警提前量，降低强迫停运与误报，助力智慧水电厂实现安全、经济与合规的统一。