人工智能在水电设备故障预测与维护中的应用效果分析

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城市设施智慧化 | 更新时间：2026-01-13

- 人工智能在水电设备故障预测与维护中的应用效果分析
- Analysis of the Application Effect of Artificial Intelligence in Fault Prediction and Maintenance of Hydropower Equipment
- 智能建筑与智慧城市 2025年第S2期页码：404-406
- 作者机构：
  
  1.国家电网公司东北分部
  2.国网东北分部绿源水力发电公司云峰发电厂
  3.国网东北分部绿源;水力发电公司太平湾发电厂
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13655/j.cnki.ibci.2025.S2.125
  中图分类号： TV738;TP18
- 纸质出版：2025-12-30
- 稿件说明：
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杨博瀚, 王子元, 史宏博. 人工智能在水电设备故障预测与维护中的应用效果分析[J]. 智能建筑与智慧城市, 2025,(S2):404-406.

YANG Bo-han, WANG Zi-yuan, SHI Hong-bo. Analysis of the Application Effect of Artificial Intelligence in Fault Prediction and Maintenance of Hydropower Equipment[J]. 智能建筑与智慧城市, 2025, (S2): 404-406.
杨博瀚, 王子元, 史宏博. 人工智能在水电设备故障预测与维护中的应用效果分析[J]. 智能建筑与智慧城市, 2025,(S2):404-406. DOI： 10.13655/j.cnki.ibci.2025.S2.125.

YANG Bo-han, WANG Zi-yuan, SHI Hong-bo. Analysis of the Application Effect of Artificial Intelligence in Fault Prediction and Maintenance of Hydropower Equipment[J]. 智能建筑与智慧城市, 2025, (S2): 404-406. DOI： 10.13655/j.cnki.ibci.2025.S2.125.

本研究构建融合长短期记忆网络（LSTM）与卷积神经网络（CNN）的预测模型，设计多源数据特征提取流程与模型训练机制，输出故障概率及剩余寿命指标，并嵌入在线监测平台，实现设备实时预警与维护策略自动生成，有效提升设备运行可靠性及系统智能化运维水平。

This study constructs a prediction model integrating Long Short-Term Memory (LSTM) Network and Convolutional Neural Network (CNN)

designs mechanisms for multi-source data feature extraction and model training

outputs indicators of fault probability and remaining useful life (RUL)

and embeds the model into an online monitoring platform to realize real-time early warning and automatic generation of maintenance strategies

effectively improving the operational reliability of equipment and the level of intelligent operation.

李清升，吴海涛 . 基于人工智能的电气设备故障预测与维护策略研究 [J ] . 中国设备工程， 2025 （ 5 ）： 26 - 28 .

雷庆连 . 探讨人工智能技术在汽车电器故障预测与维修中的应用 [J ] . 大众汽车， 2025 （ 2 ）： 130 - 132 .

汲晓飞 . 基于人工智能的水利水电设备状态监测与预测技术研究 [J ] . 中国高新科技， 2024 （ 10 ）： 31 - 33 .

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