一种融合工况数据的水电机组智能预警方法及系统

本发明涉及设备监测技术领域，工况了一种融合工况数据的水电机组智能预警方法及系统，包括：接入多源异构运行数据，对数据进行格式统一与工况标签预处理；基于参数概率密度分析与高斯拟合方法，建立实时数据与机组运行工况之间的映射关系；构建多监测点行为关系模型，结合动态阈值分析、趋势分析与类比分析，识别系统异常并生成分级预警；基于神经网络评价模型，划分机组健康状态等级，包括正常、注意、异常与严重四级，并输出设备健康评估结果；构建工况‑行为模型，识别当前运行工况并预测机组未来行为，实现对异常状态的早期检测与预警；将工况‑行为模型集成至机组监控系统，实现实时工况识别、行为预测与模型自学习反馈。