AI在水电站运行与管理中的应用

20XX/XX/XXAI在水电站运行与管理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

水电站智能化转型背景与趋势02

AI技术应用基础架构03

智能监测与设备健康管理04

水文预测与智能调度优化CONTENTS目录05

安全管理与生态保护智能化06

典型应用案例深度解析07

效能提升与经济效益分析08

挑战与未来展望水电站智能化转型背景与趋势01人工巡检效率低下与漏检率高传统人工巡检依赖人力，人均巡检面积不足0.5平方公里，单次耗时超4小时，对隐性故障检出率不足35%，漏检率高达42%，难以应对设备复杂、范围广的运维需求。故障响应滞后与停机损失严重传统模式多为“事后抢修”，如甘肃刘家峡水电站2018年因涡轮机叶片疲劳裂纹未及时发现，导致机组停机72小时，直接损失超1200万元；全球每年因水电站设备突发故障的停机损失超200亿元。人体感官局限与高危作业风险依赖“听、摸、看”传统方法，人耳难辨2000Hz以上早期故障声波，手掌需5℃以上温差感知异常，且高空、高温机舱巡检环境风险高，存在安全隐患。数据孤岛与决策滞后传统运维数据收集不全、反馈滞后，各系统数据难以整合，无法形成有效分析，导致运维决策依赖经验，缺乏科学数据支撑，影响设备管理效率。传统水电站运营的核心痛点AI技术驱动的行业变革方向运维模式智能化转型AI推动水电站从传统人工巡检、经验调度向智能监测、自主决策转型，如大渡河流域水电站通过智能平台实现“无人值守、有人监管”，设备故障率下降40%。全生命周期管理覆盖AI与BIM、数字孪生结合，应用于工程设计优化（如羊曲水电站缩短建设周期）、设备预测性维护（三峡集团故障诊断准确率达98%）及全生命周期数据驱动决策。多能互补与系统协同AI助力水电与风电、光伏等新能源协同调度，如雅砻江流域水风光一体化基地通过智能管控提升系统效率，国家电网某区域调度中心新能源消纳率提升15%。绿色低碳与效能提升AI优化发电参数与运行策略，实现节能减排，如巴塘水电站每年节约105万吨标准煤，减少315万吨二氧化碳排放，长江电力某水电站应用AI后发电效率提升8%，年增发电量超5亿千瓦时。自主创新与国产化突破国内企业研发的智能管控平台（如朗坤智慧水电管控平台）实现100%国产化，核心算法与硬件摆脱对外依赖，支撑水电行业智能化升级的自主可控发展。政策与能源战略支持体系

国家能源数字化转型政策导向国务院国资委中央企业“AI+”专项行动部署，推动人工智能在能源领域高价值场景应用，国投集团雅砻江公司“高海拔大型光伏电站全生命周期智能管控”案例入选首批央企人工智能战略性高价值场景。

水电智能化纳入“双碳”目标体系AI技术助力水电站节能减排，如华电金上巴塘水电站每年可节约105万吨标准煤，减少315万吨二氧化碳排放，符合国家绿色低碳发展战略。

流域梯级电站智能化升级规划政策鼓励梯级水电站数字化改造，截至目前我国已有4000多座小水电站完成集中控制智能化改造，设备故障率下降40%，提升流域整体发电效率与安全管理水平。

自主创新与国产化技术支持国家支持水电智能管控平台国产化，如巴塘水电站实现智能化管控平台100%国产化，核心设备“中国造”，推动关键技术自主可控与产业升级。AI技术应用基础架构02多模态感知网络构建

全频段声学监测系统部署微型光纤传感器（直径2毫米）捕捉20Hz-20kHz全频段声波，听力范围是人耳的1000倍，实现水轮机等关键设备的非接触式状态监测，如构皮滩水电站通过声纹监测提前45天预警滑轮裂纹。

多维参数传感网络在水轮发电机、主变压器等核心设备布设声振温传感器，同步采集声音、温度、振动等数据，结合20万测点的全息监测系统，实现设备状态的全方位感知，如长江电力全息监测项目覆盖机组温度、压力、位移等多类信息。

空天地一体化监测融合遥感卫星、无人机航拍与地面传感器，构建“地水空天”监测网络，如瀑布沟水电站通过89个毫米级监测点、激光测量和卫星遥感数据，实现大坝变形与沉降的早期预警。

边缘计算与实时传输采用5G专网（时延<20ms）与边缘计算节点，实现监测数据本地处理与毫秒级响应，如讯飞潮汐力声纹监测系统在强干扰环境下特征信号识别率提升40%，数据处理延迟控制在10秒内。边缘-云端协同计算架构

边缘计算节点的实时响应机制部署边缘计算节点实现本地数据快速处理与异常响应，延迟控制在10秒内，保障设备状态监测的实时性，规避云端传输风险。

云端大数据平台的深度分析能力云端大数据平台负责海量数据的存储、深度分析与模型训练，结合历史数据构建高精度预测模型，支撑AI算法的持续优化与迭代。

云-边协同的高效数据处理流程通过在关键部位布设具备边缘计算能力的采集单元，现场完成噪声分离与初步诊断，减少数据传输压力，实现异常监测毫秒级响应与云端深度分析的协同。

5G专网的关键支撑作用5G-Advanced专网实现全覆盖，上行速率1.2Gbps，时延<20ms，保障数据实时回传，同时支撑AR远程检修，将问题解决时间从4小时缩至40分钟。核心算法与模型体系

01机器学习算法：设备故障诊断与预测采用随机森林、XGBoost等算法，分析设备振动、温度等多维度数据，构建故障分类与剩余寿命预测模型。如某水电站机组故障诊断准确率达99.3%，剩余使用寿命预测RMSE≤1.5，提前7-14天预警。

02深度学习模型：水文与负荷预测基于LSTM、GRU等深度学习模型，融合历史水文数据、气象数据，实现精准预测。例如，洪水预报提前72小时准确率达89%，电力负荷预测误差控制在±5%以内，为优化调度提供支持。

03物理信息神经网络：大坝安全监测融合水文地质参数与边界条件硬约束，应用于渗流监测等静态场景，减少对观测数据的依赖，平均决定系数可达0.978以上，提升大坝结构安全评估精度。

04计算机视觉技术：智能巡检与环境监测通过YOLO等目标检测模型，训练漂浮物、大坝裂缝、设备缺陷等专属数据集，实现实时识别与定位。如大坝垃圾漂浮物识别准确率超90%，表面裂缝检测效率提升90%，误报率降低至5%以下。数字孪生技术融合方案三维虚拟电站构建

按照等比例复刻现实水电站，构建三维数字化模型，实现物理实体与虚拟镜像的精准映射，实时投射发电运行数据，助力运维人员直观掌握电站状态。全生命周期数据驱动

在工程建设阶段，利用数字孪生技术模拟分析设计方案，调整大坝结构参数、优化厂房管线布局，缩短建设周期并降低成本；运行阶段实时整合多源数据，支撑智能决策。多维度监测数据集成

整合传感器、卫星、激光、物联网等多源监测数据，构建“地水空天”一体化监测网络，如羊曲水电站近7万个实时数据点汇聚成“三维智慧电站”，消除信息孤岛。智能运维与故障预警

通过数字孪生平台实现生产过程精确仿真、运行故障自动排查、业务系统智能联动，推动“事后抢修”向“事前预测性维护”转型，提升电站智慧化管理水平。智能监测与设备健康管理03系统部署架构部署微型光纤传感器（直径2毫米）捕捉20Hz-20kHz全频段声波，听力范围是人耳的1000倍，实现水轮机等关键设备的非接触式状态监测，通过5G专网实时传输至边缘计算节点。核心技术突破传感器国产化：MEMS传感器成本降低至进口的1/10，灵敏度提升3倍；AI算法工业适配：构建1200种故障“声波指纹库”，早期故障识别准确率达98.7%；边缘计算低延迟：数据处理延迟控制在10秒内。典型应用案例构皮滩水电站应用“水电站全域设备声纹监测与智能诊断应用”，实现对水轮机组运行状态的实时感知，故障诊断准确率超90%，预计每台机组年均运维成本降低10%-15%。实施成效相比传统人工巡检，可提前发现设备异常，如某水电站系统捕捉到2350Hz异常振动，23秒内定位3号导水机构滑轮裂纹，避免机组停机；某百万千瓦级水电站引入系统后，年节省运维成本超3000万元。全频段声学监测系统应用发电机组故障预测与诊断

多维度数据采集与预处理通过部署微型光纤传感器、声振温传感器等设备，采集设备温度、振动、噪声、压力等多维度实时数据，如某水电站全息监测系统集成20万个测点数据，实现全时段、全方位状态感知。

AI故障特征提取与模式识别基于大数据分析技术，从多维度监测数据中提取故障特征，如轴承早期磨损时振动信号中0.01-0.02mm的微弱波动。构建1200种故障“声波指纹库”，结合机器学习算法实现故障模式识别，早期故障识别准确率可达98.7%。

智能预警与分级响应机制AI系统对设备运行状态进行实时监测和分析，设置三级预警机制。一级预警通过APP推送至运维人员；二级预警自动生成维护工单，智能匹配维修资源；三级预警触发紧急干预，避免故障扩大。如某水电站系统捕捉到2350Hz异常振动，23秒内定位3号导水机构滑轮裂纹。

预测性维护与寿命预测采用LSTM+GRU双向融合模型等AI算法，对设备剩余使用寿命（RUL）进行预测，RMSE≤1.5。实现从“事后维修”“定期检修”向“预测性检修”转型，某百万千瓦级水电站应用智能系统后，年度维护成本降低38%，停机损失近乎归零。大坝安全毫米级监测技术01多源感知网络构建整合卫星遥感、激光测量、北斗定位及水下机器人等技术，形成"地水空天"一体化监测网络，如大渡河流域瀑布沟水电站布设89个毫米级监测点，实时捕捉坝体变形与沉降。02智能数据处理与预警采用深度学习模型对多源监测数据进行实时分析，分钟级识别异常渗流、结构应力等安全隐患，较传统人工分析效率提升超10倍，预警响应速度显著提高。03三维数字孪生应用构建与实体大坝等比例的三维数字化模型，同步更新传感器采集的水位、渗压、雨量等数据，实现大坝"健康状况"可视化管理，支持远程全域管控与故障预判。04典型案例成效国家能源集团大渡河公司智能水电管理平台应用后，设备故障率下降40%，大坝安全监测实现"无人值守、有人监管"，保障高坝大库在复杂地质环境下的安全运行。档案数字化与标准化建设建立覆盖设备采购、安装调试、运行维护、退役报废全流程的数字化档案，统一数据格式与元数据标准，支持CAD图纸、操作手册等附件上传，确保档案完整率提升至95%以上。多维度分类与智能检索按设备类型、重要性、运行状态等多维度分类管理，支持自定义标签与时间轴式履历追踪，实现设备全生命周期操作日志自动记录，将传统30分钟的档案查询时间缩短至2分钟内。与AI预测性维护联动档案数据与AI故障预测模型深度融合，关联设备历史故障记录、维修策略与剩余寿命预测结果，为预测性维护提供数据支撑，某水电站应用后过度维修成本降低25%。全生命周期成本追溯分析自动归集设备采购成本、运维费用、备件消耗等数据，生成全生命周期成本分析报表，辅助设备更新决策，羊曲水电站通过该系统优化设备采购计划，建设周期缩短15%。设备全生命周期档案管理水文预测与智能调度优化04基于AI的水文气象预测模型多源数据融合与预处理技术整合卫星遥感、地面气象站、雨量站、水位站等多源异构数据，通过KNN插值填补缺失值、小波去噪消除干扰，提取时域（均值、峰值）与频域（频谱峰值）特征，为AI模型提供高质量数据输入。深度学习预测模型架构采用LSTM+GRU双向融合模型，结合数值天气预报（NWP）数据，捕捉水文气象要素的非线性关系和长短期依赖特征，实现提前72小时的高精度洪水预测，部分模型准确率可达89%以上。预测模型效能提升案例某流域应用AI水文预测系统后，洪水预报误差率降低至5%以下，较传统物理模型响应时间从45分钟缩短至2.1小时，为防汛调度争取了宝贵时间，有效减少了灾害损失。动态优化与实时校正机制基于实时监测数据与预测结果的偏差，通过强化学习算法动态调整模型参数，结合滚动预测机制，持续优化预报精度，使短期（1-3小时）内涝风险预测准确率保持在90%以上。发电效率智能优化策略

基于AI的水能资源精确预测通过对大量历史数据的分析和预测模型的建立，AI技术能够实现对电力需求和水能资源的精确预测，为水电站优化运行方案提供数据支持，最大限度利用水能资源。

机组运行参数智能寻优AI技术可学习和优化算法，实时分析水轮机进口流量、水头、导叶开度等参数，动态调整机组运行状态，提升水电站设备的运行性能，降低故障率，延长设备寿命。

梯级电站联合优化调度AI助力水电与风电、光伏等新能源协同调度，如雅砻江流域水风光一体化基地通过智能管控提升系统效率，国家电网某区域调度中心新能源消纳率提升15%，实现整体发电效率最优。

经济运行分析与决策支持AI优化发电参数与运行策略，实现节能减排。长江电力某水电站应用AI后，发电效率提升8%，年增发电量超5亿千瓦时，结合“零弃水”目标，水量节约与电量增发显著。梯级电站协同调度系统多源数据融合预测模型整合气象卫星、水文站、水库水位等多源数据，构建基于LSTM+Transformer的混合预测模型，实现72小时径流预测准确率达89%，为梯级调度提供精准数据支撑。经济运行优化算法采用强化学习算法动态优化梯级电站出力分配，结合电力市场电价波动与来水预测，实现梯级年发电量提升8%，如雅砻江流域水风光一体化基地通过智能管控提升系统效率。数字孪生协同决策平台构建流域级数字孪生系统，实时映射梯级电站群运行状态，支持多场景模拟推演，如大渡河流域实现“无人值守、有人监管”模式，设备故障率下降40%，调度响应时间缩短至分钟级。跨区域应急联动机制结合5G专网与边缘计算技术，建立跨区域调度数据共享通道，实现与上级电网调度中心的协同响应，在2023年某流域洪水期间，通过AI优化调度避免3起严重故障，保障电网安全稳定运行。多能互补与新能源消纳方案水风光多能互补系统架构构建以水电为核心，融合风电、光伏的多能互补系统，通过智能管控平台实现出力协同。如雅砻江流域水风光一体化基地，提升新能源消纳率15%。AI驱动的联合调度优化基于深度学习模型预测新能源发电功率与负荷需求，动态调整水电站运行策略。某省级电网AI调度系统将风电/光伏预测误差率分别降至5%/3%以下。储能协同与调峰技术应用AI优化储能充放电策略，平抑新能源波动。锂离子电池储能系统结合AI算法，实现“低买高卖”，某项目年节省电费超1.5亿kWh。虚拟电厂(VPP)聚合管理AI聚合分布式能源与可控负荷，参与电力市场交易。某新能源企业通过AI交易系统，年度交易电量提升15%，绿电收益增加10%。安全管理与生态保护智能化05大坝周边漂浮物智能监测传统人工巡检的局限性传统依靠人工巡检的方式效率低、存在监测盲区，难以实时全面地掌握漂浮物情况，无法及时应对潜在风险。智能监测方案架构借助EasyCVR视频汇聚平台与TSINGSEE青犀AI算法中台构建智能化监测方案，包括前端感知层、网络传输层、视频管理平台及AI算法中台。核心功能实现AI算法对视频流进行帧级分析，实现漂浮物实时监测与智能告警，推送包含抓拍图片、时间戳的信息；支持多级协同管理，数据共享至水利、环保等上级监管部门，形成闭环管理流程。系统优势与价值提升水电站大坝漂浮物监测的自动化与智能化水平，通过多维度数据整合与协同管理，为水利设施的安全运维和生态保护提供高效技术支撑，满足安全稳定运行及生态环境保护需求。智能安防与周界入侵检测

智能视频监控系统架构部署高分辨率摄像头及环境感知设备，覆盖大坝水面、闸口、库区等重点区域，设备支持国标GB28181、RTSP/Onvif等协议，兼容主流厂商设备。采用有线光纤、4G/5G无线网络保障视频数据实时传输至EasyCVR视频管理平台，实现多终端实时监控。

AI图像识别关键技术应用基于YOLO等目标检测模型训练水利专属数据集，实现对漂浮物、冰凌、大坝裂缝、非法入侵人员及船只的实时识别与定位，如对大坝垃圾漂浮物识别准确率高，可计算覆盖面积，误报率低至5%以下。

多场景联动预警机制结合周界入侵检测、船只识别等算法，当检测到异常情况时，AI算法对视频流进行帧级分析，自动触发告警，推送包含抓拍图片、时间戳的信息至管理平台，并支持语音播报提醒，实现多级协同管理与闭环处理流程。

典型应用案例成效某水电站应用EasyCVR平台与AI算法中台构建的智能化监测方案，对大坝周边水域垃圾漂浮物实现高效监测，同时防范非法倾倒行为，提升了水电站安全稳定运行及生态环境保护水平，系统响应及时，预警准确率高。水生态环境监测与保护

大坝周边漂浮物智能监测系统部署高分辨率摄像头及环境感知设备，覆盖大坝水面、闸口、库区等重点区域，采用EasyCVR视频汇聚平台与AI算法中台，精准识别塑料、垃圾、水藻等漂浮物，计算覆盖面积并联动周界入侵检测、船只识别等算法，实现实时监测与智能告警。

水质安全智能预警机制通过部署水质传感器，实时监测水温、pH值、溶解氧等关键指标，结合AI分析模型，识别水质异常变化趋势，快速追溯污染源头，第一时间切断污染路径，保障居民用水安全及电站用水质量。

生态流量与鱼类保护优化利用AI技术分析水文数据与鱼类活动规律，结合数字孪生模型模拟不同流量下的水生态影响，优化泄洪调度方案，保障下游生态流量，为鱼类洄游等提供适宜环境，促进水生态系统平衡。多源数据融合的智能预警机制整合水位、雨量、设备状态、视频监控等多源数据，利用AI算法构建预警模型，实现对洪水、设备故障等突发事件的实时监测与早期预警。如某水电站系统提前72小时预测洪水，准确率达95%，为应急准备争取时间。数字孪生驱动的应急推演与决策基于水电站数字孪生模型，模拟各类事故场景下的演变过程，辅助制定最优应急处置方案。羊曲水电站数字孪生平台可实现运行故障自动排查与业务系统智能联动，提升应急决策的科学性和效率。AI辅助的快速故障定位与处置利用机器学习和深度学习算法，对设备故障特征进行智能识别与分析，实现故障的快速定位和原因诊断。例如，某水电站通过声纹监测系统，23秒内定位导水机构滑轮裂纹，避免机组停机。智能联动的应急资源调度AI系统根据事故类型、位置、严重程度等信息，自动评估所需应急资源，优化调度路径和方案，实现人员、物资、设备的高效调配。支持跨部门协同治理，形成闭环管理流程，提升应急响应速度。应急响应与事故处置智能化典型应用案例深度解析06羊曲水电站数字孪生智慧电厂

数字孪生技术架构构建与现实水电站等比例复刻的3D虚拟模型，实时投射发电运行数据，实现物理实体与虚拟镜像的精准映射，形成“三维智慧电站”。

智能感知与数据采集在水电站各关键部位安装不同类型传感器，实时采集设备运行状态数据，近7万个实时数据点汇聚至系统后台，支撑AI辅助分析与研判。

建设阶段应用成效工程设计阶段利用数字孪生技术对方案进行多次模拟分析，调整大坝结构参数、优化厂房管线布局，缩短建设周期并有效降低建设成本。

当前进展与未来规划截至2026年4月，数字孪生智慧电站项目建设进度超70%，后续将重点实现生产过程精确仿真、运行故障自动排查、业务系统智能联动。

战略定位与效益作为我国±800千伏“青豫直流”特高压外送通道的重要支撑调峰电源，已累计发电量超6亿千瓦时，助力青海打造清洁能源产业高地。构皮滩水电站声纹监测系统

核心技术架构部署微型光纤传感器或工业传声器，捕捉20Hz-20kHz全频段声波，通过5G专网实时传输至边缘计算节点，由训练过海量工况数据的AI模型分析，识别"异常声波指纹"。

关键技术突破传感器国产化：MEMS传感器成本降低至进口的1/10，灵敏度提升3倍；AI算法工业适配：构建1200种故障"声波指纹库"，早期故障识别准确率达98.7%；边缘计算低延迟：数据处理延迟控制在10秒内。

典型应用案例构皮滩水电站应用"水电站全域设备声纹监测与智能诊断应用"，实现对水轮机组运行状态的实时感知，故障诊断准确率超90%，预计每台机组年均运维成本降低10%-15%。

实施成效相比传统人工巡检，可提前发现设备异常，如系统捕捉到2350Hz异常振动，23秒内定位3号导水机构滑轮裂纹，避免机组停机；某百万千瓦级水电站引入系统后，年节省运维成本超3000万元。某百万千瓦级水电站预测性维护实践全维度感知网络部署部署微型光纤传感器、声振温传感器等20万+测点，覆盖水轮发电机、主变压器等核心设备的温度、振动、噪声等多维度数据，构建“地水空天”一体化监测网络，实现7×24小时实时数据采集。AI故障预警模型构建基于10万小时工况数据训练AI模型，集成机器学习与深度学习算法，构建包含1200种故障特征的“声学指纹库”，早期故障识别准确率达98.7%，可提前7-14天发出预警，如捕捉到2350Hz异常振动并在23秒内定位导水机构滑轮裂纹。运维效能与成本优化成果应用智能预测性维护系统后，年度维护成本降低38%，人工成本占比从70%降至20%，非计划停机损失近乎归零，年节省运维费用超3000万元，设备综合效率（OEE）提升15%-20%。典型故障案例与处置流程通过声纹监测系统提前45天预警水轮机滑轮裂纹，避免机组停机72小时；针对轴承早期磨损，系统识别0.008mm微弱振动信号，指导维护人员及时更换润滑脂，降低直接经济损失超50万元。流域梯级电站智能管控平台平台架构设计构建“云-边-端”协同架构，整合空天地一体化监测数据，实现多源异构数据标准化接入与融合，支撑流域级智能决策。梯级联合优化调度基于深度学习模型预测流域来水与电力需求，动态优化梯级电站出力分配，某流域应用后弃水率降低12%，年增发电量超5亿千瓦时。设备状态集中监测部署声振温一体化传感器与数字孪生技术，实时监测梯级电站关键设备健康状态，故障预警准确率达95%，运维响应时间缩短至30分钟。跨部门协同管理打通水利、环保、电网等多部门数据壁垒，实现联合调度与应急联动，如某流域通过平台提前72小时预警洪水，协同泄洪避免经济损失超20亿元。效能提升与经济效益分析07运维效率提升量化指标

人工巡检效率提升AI驱动的智能巡检替代传统人工巡检，人均运维效率提升3倍，如云南澜沧江水电站6人2天的机组检查工作转为实时监测与异常推送。

故障响应时间缩短AI技术实现故障的实时监测与智能预警，故障响应时间从传统的4-6小时缩短至分钟级，某水电站系统23秒内定位设备异常。

设备故障诊断准确率基于AI的故障诊断模型准确率显著提升，如构皮滩水电站应用声纹监测系统，故障诊断准确率超90%，早期故障识别准确率可达98.7%。

年度维护成本降低AI预测性维护与优化调度有效降低成本，某百万千瓦级水电站应用智能系统后，年度维护成本降低38%，人工成本占比从70%降至20%。运营成本优化分析预测性维护降低检修成本AI预测性维护可避免传统定期检修的过度维修问题，某百万千瓦级水电站应用智能系统后，年度维护成本降低38%，人工成本占比从70%降至20%。智能调度提升发电效益AI优化调度方案，实现电力需求和水能资源精确预测，长江电力某水电站应用AI后发电效率提升8%，年增发电量超5亿千瓦时，间接降低单位发电成本。智能巡检减少人力投入AI驱动的智能巡检替代传统人工巡检，云南澜沧江水电站引入系统后，人均运维效率提升3倍，6人2天的机组检查工作转为实时监测与异常推送，降低人力成本。全生命周期运维成本下降AI技术应用于水电站全生命周期管理，某水电站实现全生命周期运维成本降低28%，构皮滩水电站应用声纹监测系统后，每台机组年均运维成本降低10%-15%。发电效益增长案例

羊曲水电站数字孪生智慧电厂羊曲水电站应用人工智能与大数据技术构建数字孪生智慧电厂，实现自主决策与自动运维。截至2026年初，累计完成发电量超6亿千瓦时，作为我国±800千伏“青豫直流”特高压外送通道的重要支撑调峰电源，有效助推“西电东送”能源战略实施。

长江电力某水电站效率提升长江电力某水电站应用AI优化发电参数与运行策略后，发电效率提升8%，年增发电量超5亿千瓦时，结合“零弃水”目标，实现水量节约与电量增发，显著提升经济效益。

某百万千瓦级水电站成本节约某百万千瓦级水电站应用AI预测性维护与优化调度系统后，年度维护成本降低38%，人工成本占比从70%降至20%，停机损失近乎归零，年节省超