小水電站數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略主要包括以下幾個(gè)方面：

　　數(shù)據(jù)采集與整合：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（IoT）和智能傳感器，實(shí)現(xiàn)水電站設(shè)備（如水輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、變壓器等）的運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和監(jiān)控。這些數(shù)據(jù)包括振動(dòng)、溫度、壓力、電流等關(guān)鍵參數(shù)，通過云端進(jìn)行存儲(chǔ)和分析，形成全面的設(shè)備健康檔案。

　　設(shè)備管理與維護(hù)：建立設(shè)備全生命周期管理系統(tǒng)，包括設(shè)備臺(tái)賬管理、狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)。通過AI算法分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，提前預(yù)警潛在故障，減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，提高設(shè)備可靠性和運(yùn)行效率。

　　智能巡檢系統(tǒng)：利用無人機(jī)、移動(dòng)終端等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的巡檢管理。系統(tǒng)自動(dòng)排班、記錄數(shù)據(jù)并上傳至云端，生成整改工單，跟蹤至解決，提高巡檢效率和準(zhǔn)確性。

　　風(fēng)險(xiǎn)管理與預(yù)警：通過AI和大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)人員行為監(jiān)測(cè)、設(shè)備異常識(shí)別和數(shù)據(jù)異常檢測(cè)。智能告警系統(tǒng)能夠分級(jí)報(bào)警，及時(shí)推送至相關(guān)負(fù)責(zé)人，提高安全管理水平。

　　流域集控中心：建立流域集控分中心，實(shí)現(xiàn)集控運(yùn)行和全面集控，最終達(dá)到“無人值班，少人值守”的運(yùn)營(yíng)模式。通過數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)水電站運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決安全隱患。

　　生態(tài)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益共贏：通過數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)跨部門、多指令聯(lián)合協(xié)作的生態(tài)水電協(xié)同控制。利用電力調(diào)度部門與水利部門之間的數(shù)據(jù)共享，優(yōu)化水電站調(diào)度策略，提升電網(wǎng)調(diào)節(jié)能力，避免棄水現(xiàn)象，保障生態(tài)流量泄放和備用庫(kù)容，增加小水電站的發(fā)電經(jīng)濟(jì)效益。