水力资源是一种清洁高效的能源,利用水力发电不仅可以有效缓解我国不可再生能源的快速消耗,还能实现地区电网的调峰功能。目前水力发电已经是我国发电的重要组成形式。但是水电机组在运行过程中,经常出现故障,导致系统停机运行,严重影响地区电网的供电可靠性。而根据数据统计可知,在水电机组故障中,发生较为频繁的主要为温度异常故障和机组振动故障,为此需要设计相应的监测预警系统,来实时监测这两种故障情况,在故障发生前及时预警,避免机组出现停机运行现象。为了设计符合龙滩水电站实际需求的监测预警系统,本文首先分析了龙滩水电站常见的故障原因,明确了目前发生故障类型较多的是温度异常故障;其次,深入分析和研究了水电机组故障诊断方法,通过对比分析灰色度预测理论和BP神经网络预测理论的原理,明确两种方法的优缺点,并采用实际仿真来对比分析这两种方法的预测结果,通过分析对比可知,灰色度预测理论在预测过程中的精度更高,为此选择这种算法来实现机组温度故障的预测;接着,设计了故障分析及预警系统,通过对技术架构和应用架构的设计,为整体奠定了基础,并设计了系统的采集板硬件模块以及数据库部分,在数据库设计的过程中,为了避免误差数据的影响,对采集的数据进行预处理操作,进而提高系统的精度;最后,设计实现了预警系统的软件内容,根据龙滩水电站的实际情况,设计实现了灰色度预警算法和相应的逻辑,实现系统预警的基础,并对系统的服务器端、客户端以及系统功能模块进行了设计实现,并利用所设计的系统来实现温度异常故障和振动故障实验,通过实验结果验证本文所设计的系统能够有效完成水电机组运行故障预警功能。