在新型电力系统加速建设背景下，公司所辖电站越来越多，传统设备运维管理模式与人力资源、设备可靠性要求日益提升的矛盾日益显现，需要应用数字技术为业务赋能，推动电站设备管理数字化转型，提升管理效能。传统的抽蓄电站群运维管理存在以下问题： 1、设备数据集成体系不完善，各电厂数据分散、信息孤岛普遍存在， 缺乏统一完善的设备数据集成体系； 2、数据分析挖掘未成体系，数据分析缺乏成体系的系统架构，对运维决策支持力度不足； 3、传统的专家分析系统智能化水平偏低，数据分析场景与实际业务存在偏差。 根据上述问题，本成果开发了抽水蓄能电厂设备大数据决策分析与可视化系统，接入了南网储能公司管辖的七座抽水蓄能电站、两座常规调峰水电站的全量生产数据，且该系统的先进技术架构为未来抽蓄电厂爆发式增长预留了足够的资源，为抽蓄设备现代化信息化运维管理体系打造了战略性装备。基于本系统，还提出了多源数据融合的大规模电站群大数据分析技术体系、基于机器学习技术的抽蓄电站群设备关键物理量的趋势预判和安全边界技术等多方面内容，实现了机组状态精准分析定位预警、现场人工监测向云端数据智能分析转型、从机组到部件巡检全面应用数字运维等多项创新，解决了抽蓄电站群存在设备数据体系不贯通、数据分析不深入、智能化程度不高等难题，形成了一系列创新性成果和完备的技术体系。目前已在南网储能公司各运维单位得到了广泛应用，井且取得了良好的应用效果，成果经中国水力发电工程协会鉴定为“国际领先”（最高等级），具备很好的创新性和可推广性。在数字技术的赋能下，南方电网抽水蓄能设备维护策略得到大幅优化。试运行一年里，平台通过节约多项维护成本、减少检修发电增收，直接创造经济效益约1760万元，推广空间广阔。本项目研发的成套系统不仅可在国内抽水蓄能行业快速推广及部署，也可有效推广应用至电力行业，该项成果的成功应用将为行业的变革和进步作出重要贡献及技术支撑。