缩进将工业无线WIFI、智能识别、虚拟现实、人员定位、移动互联、大数据等设备和*技术，融入到安全管理体系，构建安全风险管控平台，实现安全业务闭环管控、现场管理流程规范、安全数据深度挖掘、风险有效监控预防，确保作业过程安全、作业行为安全和系统设备安全。

缩进构架本质安全型的检修过程智能管控体系，以检修标准化为核心，结合线上线下交互模式，为设备检修提供多维度的指导支持，对发电设备维护和检修过程各环节进行科学化、标准化的管理，对检修工艺、流程、人员安排不断优化提升，奠定安全文明生产标准化基础。

缩进以设备完好标准化为核心，构建基于互联网+的设备全生命周期管控平台，对发电设备点检、运行、维护及检修各个过程进行标准化、移动化、智能化、可视化管理，确保现场生产设备的运行、维护等相关管理规程落到实处，保证设备可靠性运行。

缩进基于完整的设备数据采集，以提高设备运行性能为目标，结合设备健康状态诊断模型，进行主、辅机设备性能在线监控及性能劣化原因的分析，实现设备状态监测、故障诊断、预防性维护及状态检修。包含水轮机运行性能在线分析、水轮机故障预警、设备故障预警、发电机定子堵塞诊断、设备三维可视化等功能。 缩进应用大数据挖掘算法，对水头、导叶开度、效率、出力、空化系数、压力脉动等参数或指标的历史数据与实时数据进行计算和分析，得到水轮机运行性能与实时运行性能。实时在线监测水轮机运行情况，指导运行人员。 缩进利用设备历史数据、实时数据，结合专家库，运用机器学习算法，对水轮机振动、调速等方面进行在线故障诊断。实时对设备参数和指标进行监测和预测，预估报警和保护动作时间。对异常参数进行标识，提醒运行人员。 缩进设备故障在线预警平台应用*的智能检测设备和大数据技术，对影响设备安全运行的新监测数据和传统监测指标进行长周期分析和大数据建模，根据检测参数变化和发展趋势，结合故障诊断模型给出预警信息，实时协助运行值班员判断故障，杜绝重大事故。

缩进针对水电生产环境复杂性，如配电室、输电线路金具检查，形成集成现场检测与数据无线传输、信号分析、故障检测等功能的一体化智能巡检解决方案，提高检测精度与效率，减少巡检盲区。 缩进巡点检无人机可搭载可见光、红外等检测设备，并可根据需求融合气体、声音等多传感器技术，满足输电线路巡检、设备基础资料收集、故障调查取证、设备环境勘查、设备验收、勘探设计、清理异物等现场设备巡点检需求。

缩进采用工业大数据挖掘算法，结合*的监测技术和手段，对全厂重要经济指标进行准确计算和可视化监视，有效且直观地对现场生产状况进行实时反馈，为机组能耗指标的监控和诊断分析提供准确的数据支持。 缩进利用真实、完整的实时及历史数据实现指标管理，对各子公司指标进行监督、对标、分析、经营决策。将各子公司的机组参数上传至集团的中心监控室，实现集团总览、生产概览、实时监视画面、历史曲线查询、历史回放、工况分析、设备状态监测、指标参数统计等功能。 缩进运用高清视觉分析摄像头，内置图像识别智能大数据算法，自动对拦污闸水上及水下监视图像实时分析上传，判别闸口积污程度及拦污闸堵塞情况，当积污程度和堵塞状况达到一定程度时，系统自动发出清污、清堵告警信息，有效指导清污防堵工作。

缩进采集机组实时在线监测数据和大量历史数据，并利用机组的设计参数和现场试验数据，应用机理模型辨识、机器学习、大数据分析等技术，对机组复杂非线性系统的全工况精确状态重构，建立包含混杂数据预处理、能耗决策规则与知识提取，实际可达优化目标值确定与在线诊断应用的智能运行优化管控体系。 缩进通过对来水和发电进行统计与分析，将年末消落水位进行模式分类。在专家知识库和数据库的基础上，针对各种模式，采用大数据分析、规划、神经网络预测等方式进行消落水位预测模型与优选模型的建立。通过模型计算指导水电站对水库年末消落水位进行预测与优选，以使经济效益。 缩进结合基于来流量预报信息和电力系统负荷需求，制定对水电站可用水量或电量进行分配，实现发电量，经济优或调峰效益的水调优化方案。基于调度需求，以一定的发电量为目标，制定的机组启停组合与负荷分配，实现总耗水量最小的电调优化方案。结合水调优化方案和电调优化方案，制定调峰效益大、总发电水耗小的综合调度方案，实现总运行效益。 缩进采用大数据挖掘算法，建立包含水电站水头、引用流量、尾水位、机组出力的非线性回归模型，科学计算出机组运行与水库运行的耦合关系。考虑机组过水能力、水库容量、区间入流以及阶梯水库间的相互影响，采用数学规划和智能算法建立水库群运行优化调度模型，指导水库运行。

缩进通过对分析数据进行条件筛选，开展典型工况下的数据纵横对比，解决生产管理人员开展能效分析时受到负荷变动、天气变化等问题带来的干扰，实现设备性能诊断、性能分析、指标参数评价、检修前后考评等功能，并出具相应诊断报告。