针对水电站设备状态监测中固定阈值报警滞后、SCADA历史数据利用不足以及异常定位依赖人工经验等问题，提出一种通信数据驱动的SOM-KPI预测性维护方法。该方法利用水电站实时通信系统采集的多源运行数据、时间戳和数据质量标识，构建标称工况样本库，并通过自组织映射神经网络计算状态失真度及KPI下控制限；同时引入变量贡献率，实现异常源定位。两座水电站一年多的运行验证表明，该方法共识别22条异常记录，其中高等级异常3条；在运维闭环确认样本上，SOM-KPI的F1-socre值为0.83

AUC值为0.91，较Hotelling t2控制图具有更低误报和更稳定的提前预警能力。典型案例表明，该方法可在传统报警阈值触发前20天发现高压变压器异常，为水电站预测性维护提供可复现的工程实现路径。