將工業無線WIFI、智能識別、虛擬現實、人員定位、移動互聯、大數據等設備和先進技術，融入到安全管理體系，構建安全風險管控平臺，實現安全業務閉環管控、現場管理流程規范、安全數據深度挖掘、風險有效監控預防，確保作業過程安全、作業行為安全和系統設備安全。

構架本質安全型的檢修過程智能管控體系，以檢修標準化為核心，結合線上線下交互模式，為設備檢修提供多維度的指導支持，對發電設備維護和檢修過程各環節進行科學化、標準化的管理，對檢修工藝、流程、人員安排不斷優化提升，奠定安全文明生產標準化基礎。

以設備完好標準化為核心，構建基于互聯網+的設備全生命周期管控平臺，對發電設備點檢、運行、維護及檢修各個過程進行標準化、移動化、智能化、可視化管理，確保現場生產設備的運行、維護等相關管理規程落到實處，保證設備可靠性運行。

基于完整的設備數據采集，以提高設備運行性能為目標，結合設備健康狀態診斷模型，進行主、輔機設備性能在線監控及性能劣化原因的分析，實現設備狀態監測、故障診斷、預防性維護及狀態檢修。包含水輪機運行性能在線分析、水輪機故障預警、設備故障預警、發電機定子堵塞診斷、設備三維可視化等功能。 應用大數據挖掘算法，對水頭、導葉開度、效率、出力、空化系數、壓力脈動等參數或指標的歷史數據與實時數據進行計算和分析，得到水輪機最佳運行性能與實時運行性能。實時在線監測水輪機運行情況，指導運行人員。 利用設備歷史數據、實時數據，結合專家庫，運用機器學習算法，對水輪機振動、調速等方面進行在線故障診斷。實時對設備參數和指標進行監測和預測，預估報警和保護動作時間。對異常參數進行標識，提醒運行人員。 設備故障在線預警平臺應用先進的智能檢測設備和大數據技術，對影響設備安全運行的新監測數據和傳統監測指標進行長周期分析和大數據建模，根據檢測參數變化和發展趨勢，結合故障診斷模型給出預警信息，實時協助運行值班員判斷故障，杜絕重大事故。

針對水電生產環境復雜性，如配電室、輸電線路金具檢查，形成集成現場檢測與數據無線傳輸、信號分析、故障檢測等功能的一體化智能巡檢解決方案，提高檢測精度與效率，減少巡檢盲區。 巡點檢無人機可搭載可見光、紅外等檢測設備，并可根據需求融合氣體、聲音等多傳感器技術，全方位滿足輸電線路巡檢、設備基礎資料收集、故障調查取證、設備環境勘查、設備驗收、勘探設計、清理異物等現場設備巡點檢需求。

采用工業大數據挖掘算法，結合先進的監測技術和手段，對全廠重要經濟指標進行準確計算和可視化監視，有效且直觀地對現場生產狀況進行實時反饋，為機組能耗指標的監控和診斷分析提供準確的數據支持。 利用真實、完整的實時及歷史數據實現指標管理，對各子公司指標進行監督、對標、分析、經營決策。將各子公司的機組參數上傳至集團的中心監控室，實現集團總覽、生產概覽、實時監視畫面、歷史曲線查詢、歷史回放、工況分析、設備狀態監測、指標參數統計等功能。 運用高清視覺分析攝像頭，內置圖像識別智能大數據算法，自動對攔污閘水上及水下監視圖像實時分析上傳，判別閘口積污程度及攔污閘堵塞情況，當積污程度和堵塞狀況達到一定程度時，系統自動發出清污、清堵告警信息，有效指導清污防堵工作。

采集機組實時在線監測數據和大量歷史數據，并利用機組的設計參數和現場試驗數據，應用機理模型辨識、機器學習、大數據分析等技術，對機組復雜非線性系統的全工況精確狀態重構，建立包含混雜數據預處理、能耗決策規則與知識提取，實際可達優化目標值確定與在線診斷應用的智能運行優化管控體系。 通過對來水和發電進行統計與分析，將年末消落水位進行模式分類。在專家知識庫和數據庫的基礎上，針對各種模式，采用大數據分析、最優規劃、神經網絡預測等方式進行消落水位預測模型與優選模型的建立。通過模型計算指導水電站對水庫年末消落水位進行預測與優選，以使經濟效益最大化。 結合基于來流量預報信息和電力系統負荷需求，制定對水電站可用水量或電量進行分配，實現發電量最大，經濟效率最優或調峰效益最高的水調優化方案。基于調度需求，以一定的發電量為目標，制定最優的機組啟停組合與負荷分配，實現總耗水量最小的電調優化方案。結合水調優化方案和電調優化方案，制定調峰效益大、總發電水耗小的綜合最優調度方案，實現總運行效益最高。 采用大數據挖掘算法，建立包含水電站水頭、引用流量、尾水位、機組出力的非線性回歸模型，科學計算出機組運行與水庫運行的耦合關系。考慮機組最大過水能力、水庫容量、區間入流以及階梯水庫間的相互影響，采用數學規劃和智能算法建立水庫群運行優化調度模型，指導水庫最優運行。

通過對分析數據進行條件篩選，開展典型工況下的數據縱橫對比，解決生產管理人員開展能效分析時受到負荷變動、天氣變化等問題帶來的干擾，實現設備性能診斷、性能分析、指標參數評價、檢修前后考評等功能，并出具相應診斷報告。