基于大语言模型的动态故障树分析在水电设备诊断中的创新实践
黄开泰 雷潇霄

丹江口水利枢纽小水电有限公司，湖北省丹江口市，442700；

摘要：针对我国中小水电站设备老化、诊断技术滞后与多源数据割裂等痛点，本文提出并实践了一套“边缘感知—LLM中枢—业务应用”的三级智能化架构，形成以大语言模型与故障树分析（LLM-FTA）为核心的动态诊断体系。应用实证显示：平均诊断耗时由4.1小时降至26分钟（提升89.4%），诊断准确率由68.5%升至90.2%，早期预警率由53.8%升至88.6%；全年减少非计划停机5次、直接经济收益约300万元，并带来1,500万kWh的年增发电量与28%的备件库存成本下降。系统通过等保2.0三级认证，满足《能源领域数据安全指导意见》，在2024年汛期实现调峰“零延误”。本文同时提出“基础版—进阶版—旗舰版”的分级推广策略与标准化/政策衔接方案，为中小水电的规模化智能升级提供可复制路径。

关键词：中小水电；LLM-FTA；动态故障树；多源融合

参考文献

[1]丹江口水利枢纽管理局.机组增容改造与智能化升级报告[R].2024.

[2]国家能源局.水电站设备智能运维系统建设指南（NB/T11037-2023）[S].2023.

[3]张明等.基于大语言模型的电力设备故障诊断方法[J].中国电机工程学报，2024,44(10):3567-3575.

[4]长江水利委员会.汉江流域水电开发与运行评估[Z].2024.