[技术难度] 大渡河作为我国十三大水电基地之一，地处青藏高原和四川盆地过渡带，是长江流域防洪体系重要组成部分，其面临着库坝规模大、地震地灾频发、水情气象复杂等诸多安全挑战。 随着流域梯级电站开发程度越来越高，物联网、人工智能、云计算以及边缘计算的快速发展，多维度的智慧水电建设必将是未来水电行业发展的新趋势，而底层系统是数据采集的入口，是建设智慧水电的基础，边缘计算作为一个融合网络、计算、存储、应用的开放平台，是底层系统升级的重要研究方向和研究内容。为此，研究一套采集效率快、精度高、自适应能力强、成本低、设备健康可智能诊断的水电工程安全监测与预警一体化智能关键技术，具有十分重要的意义。 [先进性与创新性] （1）研发了基于PLC+及嵌入安全预警模型的大坝安全监测智能测控单元 通过融合边缘计算并嵌入安全预警模型，构建了基于边缘计算的数据可信度快速评判体系，从数据源头进行测值的可信度计算、评估、反馈、处理，为用户提供亚秒级响应，处理效率提高10倍以上。 （2）提出了“高压激励+低压扫频”复合测量技术 结合高压激励和低压扫频两种激励方式的优点，构建了复合测量模式，测量误差降低至规范允许值的0.14倍，获得更高精度的监测数据。 （3）提出了采样频率智能自适测量技术 提出了测量频次自适应主动监测模式，当监测本体发生异常变化时，实时对采集的数据进行可信度计算，并根据实时计算结果动态调整采样频次，确保安全风险管控无死角。 （4）研发了基于故障树理论的设备健康状态智能诊断技术 以故障树理论为基础，研发了数据采集系统健康状态智能诊断功能模块，实现了信息远程实时采集及设备故障自诊断和分级预警及应急处置，短时智能判断故障部位并指导定向消缺。 （5）实现了多类型传感器的智能管控和多预警信息的实时传输 研发了基于PLC+控制适配多类型监测传感器的智能管控装置，可以容纳以16为基数的几何级扩增通道，提升了大坝安全监测自适应水平；同时实现了采集数据同步高速上载公司云计算与大数据中心，实现多预警信息的实时化传输。 [可推广性] 本成果已在瀑布沟水电站试验投运并取得良好应用效果，系统运行稳定，采集数据可靠，数据质量和测量精度得到明显提升，在沙坪二级水电站全面推广应用。先后迎接工信部、长江委设计院、三峡公司、雅砻江公司等多家单位调研，受到行业内外高度肯定。本成果相关技术已纳入革什扎流域吉牛大坝及长引水隧洞、西藏多布电站监测系统改造中，同时为长江委设计院提供技术方案支持。 [经济社会效益] 在国家对水电工程及地质灾害风险管控的新形势下，本成果形成的软硬件产品将成为安全监测行业的必备品，可有效替代传统的监测传感器测控装置。本产品（可根据用户不同需求提供不同配置）每套利润约10万元，根据目前市场调研情况，预计每年出售40套，每年利润预期可达400万元/年。 采用本成果开展安全监测与预警工作，将大大提高数据采集效率，将地震、洪水等极端自然灾害情况下的应急响应自动化数据采集时间由数小时缩减至数分钟，有效提高包括水电工程在内的各领域工程安全保障能力，降低安全风险，在灾害发生时进一步保障人民群众的生命财产安全。同时本成果显著提升大坝安全监测智能化进程，推动行业进步，引领水库大坝安全管理迈向智慧化。 [推动行业进步] 目前新设备已形成定型化产品，有力推进了监测行业“感知-传输-识别-分析-应用”的全方位智能管控发展，降本增效明显，可推广至水电工程、地质灾害、矿山等监测领域，未来推广应用空间广阔。