宋满才,李 畅,郑红涛

数字孪生技术结合传感器数据与仿真模型，能够对水电站机组运行状态进行实时监控。机组在长期运行中容易出现设备磨损、异常振动等问题，传统维护方法难以及时发现潜在故障。通过构建数字孪生机组模型，采集运行数据并应用预测算法，实现对异常状态的提前识别与故障预测，提高机组运行可靠性和维护效率。实验结果显示，该方法能够显著降低故障率，优化维护策略，为水电站智能运维提供有效技术支撑。

数字孪生技术；水电站机组；状态监控；故障预测；智能运维

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