智能水电工程建设。基于多源遥感数据融合和智能机器人等
人工智能技术，建立水电工程地质智能化勘测设计体系，实现机组设备数字化智能化安装调试，提升水电工程智能化施工管理水平。
气象水文联合预测。基于流域气象水文双向耦合预测大模型，构建洪旱极端事件风险量化工具，充分融合气象知识、水文知识和流域地理信息，提升气象水文预报精度和预见期。
流域综合调度。基于流域站群联合智慧优化调度、风险控制和模拟仿真等关键技术，建设精准调度决策优化智能应用，实现对水资源调度方案执行情况的实时监测、分析和评估，在时间和空间上对水资源分配进行优化，提高水能利用率，增加发电效益。
设备智能运检。基于物理场、声学、视觉、智能传感器等多源数据以及知识图谱、大模型等技术，推动水电关键设备实现状态全息监测、全生命周期健康管理、智能运维和状态检修等业务领域全流程智能化升级，实现运维知识结构化管理与基于大模型-智能体的智能辅助决策系统。
大坝高质量运行。构建大坝典型病害特征数据库与知识图谱，结合大坝智能感知-融合-诊断-防控理论方法，实现多元驱动的大坝安全状态早期识别-自诊断-自适应预警-智能馈控，确保水电站大坝运行安全，支撑水库大坝高质量运行管理。
（五）人工智能+火电。围绕火电清洁降碳、安全可靠、高效调节、智能运行的发展方向，在燃料管控、生产运行优化与智能控制、设备全生命周期管理等业务场景，协同开展人工智能赋能及技术创新。加快火电数字化设计建造和智能化升级，推动火电运行控制系统智能化发展和应用，提升火电关键装备全生命周期智能监测及健康管理能力，助力火电支撑保障能力进一步提升。
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