围绕水电机组运行稳定健康度评估体系展开，针对传统依赖人工判断和定期检修的不足，提出一种基于无监督自编码器(Autoencoder)的智能化评估方法。系统以振动、温度、油位等关键运行参数为基础，构建稳定性指标体系，并结合评分标准进行分级评估。采用Autoencoder模型训练设备运行数据，预测参数的稳定运行区间，并基于重建误差识别异常状态，从而量化设备健康度得分。得分结果依据权重汇总，形成单机组和大部件的整体健康评价，实现设备运行状态的实时监控和早期预警。应用实例表明，该方法可有效提升运维效率和故障预防能力。