随着经济的快速发展和双碳目标的提出，清洁能源的在能源结构中的占比不断提高，而水电仍是当前阶段容量最大、最稳定的清洁电力能源，在国民经济中占据重要地位。传统水电设备的管理和维护主要依赖于传统的定期检修和故障检修模式，这种模式存在一些问题和不足之处。首先，定期检修可能导致过度维修，浪费资源和人力，而故障检修则可能在设备出现故障后才进行维修，这会增加设备的停机时间和维修成本。其次，传统的管理模式缺乏对设备当前运行状态与历史数据关联的考虑，无法实现设备的长期稳定运行。因此，本项目以水轮机为切入点展开研究，旨在解决上述问题和不足之处。 首先，提出了RCM与状态评价结合的维修决策管理方法。通过对RCM理论的研究发现，经典的RCM通常只关注设备的固有属性和潜在故障模式，而忽视设备的实时状态和运行条件。然而，在实际设备管理中，设备的当前状态对其维护和维修策略具有至关重要的影响。为此，本项目采用了一种新的方法并形成了标准，将设备的实时状态与RCM策略相结合，以更精确地评估设备的健康状况和预测潜在故障，这种方法不仅考虑了设备的固有属性，还充分考虑了设备的运行条件、环境因素以及历史维修记录等因素，为制定更有效的维护和维修计划提供了有力支持。 其次，试点项目在提高设备可靠性方面取得了重要突破。通过状态监测和RCM的结合，能够及时发现并处理潜在故障，有效减少了设备意外停机的情况，增强了设备的可靠性。在降低维修成本方面，本项目也取得了明显成效。通过将研究成果运用到某电厂5号机组的检修策略制定上，优化了检修项目，缩短了维修时间，降低了维修成本，提升了等效可用系数。 最后，搭建了一套基于RCM的水轮机数字化维修管理系统。将RCM与机组运行状态、智能预测算法有机结合，根据状态评价自动得出各部件的风险优先数，不但提高了机组运行的安全系数和设备可靠性，还大幅减轻了现场人员的工作负担，为水电行业设备管理可靠性的提升树立了标杆。