摘要：7月21日，大渡河公司“梯級電站實時運行風險識別技術研究與應用”項目通過驗收，國內首個梯級電站群實時調度風險識別系統正式投運。該系統結合大數據與人工智能技術，研發多源調度數據異常識別技術，建立風險識別體系和動態評估模型，覆蓋6000+模型，全面替代人工巡檢，自動生成優化建議，保障梯級電站安全穩定運行，提升經濟運行效益，具有廣闊推廣應用前景。
7月21日，大渡河公司“梯級電站實時運行風險識別技術研究與應用”項目高標準通過驗收，標志著國內首個梯級電站群實時調度風險識別系統正式投入運行。
大渡河是我國第五大水電基地，投產裝機約占四川統調水電裝機的四分之一。針對梯級電站群調度運行過程中點多面廣、監視難度大、巡屏耗時長、風險的不確定性以及風險防控手段弱等難題，項目立足于水電集控實際業務場景，將大數據、人工智能等新技術與傳統經驗方法相結合，研發了多源調度數據異常識別技術，多角度、深層次挖掘數據內在聯系，對海量實時運行數據異常辨識與動態關聯分析。建立梯級電站實時運行風險識別體系和多維動態風險評估模型，實時捕捉調度運行風險，開展風險—效益雙目標協同優化。構建了實時運行風險管控方案智能生成模型，對實時調度運行提供優化指導建議。并在技術研究成果基礎上打造全流域“風險畫像”與“經濟調度”雙驅并行的梯級電站實時運行風險識別系統，覆蓋數據異常診斷、實時調度安全、實時經濟運行3大核心領域12類應用場景，搭建流域梯級6000+模型，全面替代人工巡檢梯級電站運行數據、運行風險預判及調度優化工作，自動生成兼具安全性與經濟性的指導建議，助力梯級水電集群風險防控能力與經濟運行效益雙提升。
目前，該系統已在實際工作中應用并接受檢驗，有效解決運行風險防控難題，保障梯級電站長期安全穩定運行，創新打造智慧調度新范式，具有廣闊的推廣應用前景。
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