通过对大渡河海量多源异构数据进行多维分析研究，基于“机理+数理”双驱动的方式，打造实时运行风险识别及运行优化支持体系，实现对数据异常风险、调度运行风险的智能识别以及运行优化指导，确保电站长周期安全稳定运行。

图：项目总体框架

 数据异常识别中心：对海量调度运行数据进行深入分析，实现对数据死点、跳变、越限以及数据关联逻辑不合理等数据异常情况的自动识别，为运行风险与优化指导提供高质量的数据基础。

 运行风险识别中心：围绕运行风险管控需求，构建运行控制、运行方式、设备动作、设备健康相关模型，实现对调度运行风险的全面感知和智能预警，有效减轻调度运行人员监视压力，提升风险识别的实时性和准确性。

 运行优化分析中心：针对梯级电站调度运行优化需求，围绕下泄流量、水位控制优化、开机组合等场景，构建运行优化指导模型，为调度运行人员进行运行优化策略调整提供支撑，实现经验决策向数据决策的转变。

 运行业务指导中心：构建“低代码、一站式”实时运行风险决策系统，实现流域运行风险的智能巡视、实时预警及一站式处理，并提供运行调度控制策略的智能预演，为梯级电站运行风险识别与优化指导提供坚实技术支撑，守护电站安全、经济运行。

图：实时预警

通过项目建设，成功打造了国内首个梯级电站实时运行风险识别决策系统，精准破解梯级电站实时运行风险管理难题，显著提升大渡河公司实时运行风险管控成效，并经中国水力发电工程学会鉴定，项目建设成果总体达到“国际领先”水平。

 风险全面感知，保障运行安全性。打造“安全－经济”双目标风险评价体系以及相关算法模型，实现对梯级电站实时运行安全风险的全面感知，帮助运行人员更早、更全、更准的识别运行风险，为电站安全运行保驾护航。

 运行优化支撑，推动发电效益提升。融合人工智能与大数据技术，打造水位控制、负荷控制等数十种运行优化指导模型，辅助调度人员科学决策，提升电站经济运行水平。

 减轻人员负担，促进人员效能释放。围绕日常值班、交接班等工作场景，打造智能预警、智能巡屏等功能，将调度运行巡屏时间从每天3小时缩短至0.5小时内，显著提升运行人员工作效率。

图：技术鉴定结果为总体达到国际领先水平