一种基于数字孪生的水电站备件库存智能预测方法及系统

本发明属于水电站运维管理技术领域，涉及一种基于数字孪生的水电站备件库存智能预测方法及系统。本发明根据水电站设备的历史故障数据与实时监测数据预测设备关键部件的剩余寿命，通过融合历史故障数据和实时监测数据，能够更全面、准确地了解设备关键部件的运行状况和健康程度。根据设备关键部件的剩余寿命，结合设备维护计划及供应链周期，输出未来时间段内各备件的预期需求，综合考虑设备关键部件的剩余寿命、设备维护计划和供应链周期等多个因素，使备件预期需求的预测更加全面和合理。根据各备件的预期需求动态调整安全库存阈值及采购优先级，实现设备损耗预测与备件需求的匹配，优化库存结构，减少备件资金占用，使库存管理更加灵活和高效。