技术
3.2.2人工智能算法
人工智能分为强人工智能和弱人工智能，强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的智能机器将被认为是有知觉的，有自我意识的，目前，强人工智能的研究处于停滞不前的状态，全世界最先进的强人工智能智力水平能达到5岁儿童的智力。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(Reasoning)和解决问题（Problem_solving)的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。主流科研集中在弱人工智能上，并且这一研究领域已经取得可观的成就，本系统就是基于专家系统的弱人工智能系统。
目前，人工智能领域热衷于单一算法的研究，应用也较为单一，而水电站系统为油、水、气、机、电耦合的复杂巨系统，任何单一的算法都无法取得满意的效果，水电站综合管理平台涉及水轮机、发电机、调速器、阀门、励磁、气系统、水系统和操作人员等多个系统，是多主体计算，是大数据的大融合，同时，也是现有人工智能研究成果的大融合，由于是多主体，故采用分布式人工智能，各主体间协调、协作，为多领域知识多处理范型智能系统。基于多专业、多学科的专家系统程序包和工程经验，同时要考虑采集过程中信号数据的扰动，实现真值维护。系统采用模拟人类思维的产生式系统，实现约束传递，通过真值维护，实现智能回朔。对采集量进行滤波、降噪，用欧拉法解决数据的并行问题，用拉格朗日法解决数据的串行问题，充分考虑实时数据的并发特性，进行大数据处理。通过大数据，实现归纳学习、统计学习，通过操作人员的处理问题方式，实现强化学习。对水电站系统进行不同尺度的有限元化，用知识系统对各有限元进行规则关联，尊重事实，用数据说话，推崇知识和理性，用数据创新，给数据以生命，给系统以智能。
平台的核心在于真值维护。
平台的关键在于知识提取。
3.2.3业务实现
在SOA构架下，在油、水、气、机、电统一视觉下，对水电站常规业务进行梳理，以安全生产管理制度和岗位职能为主线，对水电站管理系统进行共性提取和个性细化。
主要业务内容：系统管理、数据中心、运行管理、梯级调度与优化运行、检修管理、设备技术管理、报表系统等。
3.2.4商务模式
传统的软件系统是作为商品来卖的，而通过几十年的软件产业的发展，单纯作为商品来卖的软件系统在世界范围内几乎都走到穷途末路，原因很简单，随着硬件技术的进步，需求的变化，客户在支付巨额的软、硬件维护、管理、升级的费用后，还得配备相应的计算机系统管理人员，这让客户很难接受。而软件的本质就是要不断地升级、维护，否则软件就会丧失先进性，如何解决这个难题，我们采用的是SAAS(Software-as-a-seruce），将软件的“所有权"从客户转移至供应商；将技术基础设施和管理等方面（如硬件与专业服务）的责任从客户重新分配给供应商；在大数据的支撑下，通过专业化和规模经济降低提供软件服务的成本；针对特征化的水电站个体做长期的技术支持、服务和咨询工作,SAAS模式更关注软件作为服务给企业所创造的经济利润，在这种模式下，如何积极主动地为客户提供更优质的服务，是软件企业的根本。
本平台项目不是传统意义上的卖产品、卖系统、卖软件，而是在计算机软件供应商和电站资深专业技术人员共同努力下，提供精深的水电专业运营、管理、服务平台，是基于大数据、云计算的物联网应用系统，是一种永续发展、永续完善和永续服务的商务模式。
4结论
中国水电经过改革开放30多年的建设发展，特别是2005-2007年的井喷式建设，目前水电厂开发建设已经进人饱和期，根据水电行业现状和西方成熟水电的发展规律，中国水电已进人运维时代。下一步面临的是设备的运行、维护与技术提升的需求。
自动化系统的目标是使电站更“强壮"，而信息化系统的目标是使电站更“智慧"。
我们的目标是推动水电产业关键数据的开放共享，构建面向领域的大数据开放平台，通过大数据激发平台参与者的创造性，让注册会员和注册专家的智慧在保证数据安全和知识产权的前提下，自主推动平台的永续发展，提升行业运行效率。
