鉴于水电在能源结构中的重要地位及传统运维方式的局限，大数据技术成为提升水电站运维水平的关键。水电站设备运行数据具有量大、类型多样、实时性强及关联性复杂等特点，通过合理部署传感器及数据采集系统可实现数据获取，经数据清洗、标准化与特征提取等预处理，运用支持向量机、随机森林等机器学习模型以及长短期记忆网络、卷积神经网络等深度学习模型构建故障预测模型，并经训练与评估优化打造智能运维体系。智能运维体系采用分层架构，具备设备状态监测、故障预测预警、运维决策支持、维修工单管理及知识库管理等功能模块。某大型水电站案例显示，引入该体系后设备故障停机时间大幅缩短，运维成本显著降低，发电效率与经济效益得以提升。未来，随着新兴技术发展，该体系将朝着智能化、集成化、安全化方向持续完善。表2个。