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        <journal-title>《科技研究》</journal-title>
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      <issn>ISSN:3079-9244（原2717-5480）</issn>
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        <publisher-name>华文科学出版社</publisher-name>
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      <article-id pub-id-type="doi">10.12421/kjyj3079-9244-2026-5-63</article-id>
      <article-id pub-id-type="publisher-id">28714</article-id>
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        <article-title>基于大数据分析的水电站发电设备健康状态评估</article-title>
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          <string-name>段艳清 张堡 （国能长源恩施水电开发有限公司 湖北省恩施市 445000）</string-name>
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        <year>2026</year>
        <month>5</month>
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      <issue>5</issue>
      <abstract>
        <p>小水电作为恩施公司清洁能源的重要组成部分，是保障偏远乡镇供电，促进乡村振兴、实现绿色低碳的重要抓手。发电设备的健康运行直接关系到小水电的供电可靠性、运营效益及生态保护，而现有的发电设备健康状态评估方法存在滞后性、主观性强、覆盖率小等问题，在适应分散布局的山区小水电复杂工况、运维能力有限等方面明显不足。本文根据恩施公司小水电的运营现状，运用大数据分析技术，对小水电发电设备健康状态评估进行了深入研究，提出了当前在发电设备健康状态评估过程中存在的问题，并提出解决对策，以供参考借鉴，为恩施公司小水电设备精细运维提升其设备健康水平提供有效、可行的方案措施，促进小水电绿色转型高质量发展。</p>
      </abstract>
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