抽水蓄能电站是为了解决电能在时间上分配不均的供需矛盾而发明的。除此以外,抽水蓄能电站还担负调相调频和旋转备用等功能。故其成为电力系统运行的重要组成部分,他可以有效保障电网安全、经济运行,尤其在国家大力提倡绿色能源的大背景下,就需要更好的发挥抽蓄电站的上述作用来保证电力系统安全稳定运行。水泵水轮机作为抽水蓄能机组中的核心装置,其运行工况多变且频繁启动,机械、水力和电气因素相互耦合,故障成因复杂。故传统的计划维护和事故维护并不能有效的预防水泵水轮机的故障,并且当故障发生时,难以快速准确的进行定位。为构建的抽水蓄能机组预知维护体系,达到诊断与预诊断的功能,从而实现由传统的计划维护和事后维护到预知维护的转变,有必要构建水泵水轮机的故障诊断模型,对其进行有效、准确的故障分析与定位,并据此做出维护决策,采取有效的维护措施,达到在故障扩大前将其消除的目的。本文为了解决目前水泵水轮机故障诊断方法综合性不强,工程可实施性不强的问题,对多种诊断手段和模型算法展开了研究,创新性地构建了水泵水轮机故障诊断模型,并利用Java程序将课题成果应用于实际电站中。本文研究的主要内容及创新性成果有下列三点:(1)面对当前水泵水轮机故障诊断方法与工程实际联系不够紧密的问题,通过收集水泵水轮机的典型故障记录并剖析故障背后的关联参数,建立了符合工程实际的典型故障关联耦合体系;进一步,结合电站监测系统运行历史数据与相关专家的实际工作经验,建立起故障树分析诊断模型。(2)针对以往基于故障树分析法的水泵水轮机故障诊断方式不够准确,一般情况下依赖专家经验或者简单计算隶属度的情况。为此,本课题引入概率神经网络模型,结合故障树最小割集划分,将二者综合对水泵水轮机当前和历史运行状态进行故障诊断,并计算该故障的发生概率。在此基础上,运用水泵水轮机故障树定量分析算法,给出相关故障的关键重要度,给运维人员提供检修建议,开发了水泵水轮机故障诊断模型。(3)在某实际运行的电站监控系统数据库的基础上,运用水泵水轮机故障诊断模型,对水泵水轮机历史运行数据参数展开了故障诊断,验证了水泵水轮机故障诊断模型的有效性。之后,开发了基于浏览器/服务器架构的水泵水轮机故障诊断软件系统,成功地将课题的研究成果应用于某抽蓄电站中。