Существует тенденция, заключающаяся в переходе от планово-предупредительных ремонтов к ремонтам по техническому состоянию. В соответствии с Приказом Министерства энергетики Российской Федерации ремонт по техническому состоянию возможен в случае, если на гидроэлектростанции имеется автоматизированная система, которая позволяет осуществлять диагностирование и прогнозирование технического состояния оборудования на основе исторических данных о состоянии оборудования. В настоящее же время подобные системы на гидроэлектростанциях отсутствуют.
В ходе исследования сформулирована концепция системы предиктивной диагностики технического состояния основного оборудования ГЭС. В основе концепции лежит принцип моделирования на основе подобия (SBM) с использованием машинного обучения и диагностических правил. В работе были разработаны две модели машинного обучения для системы охлаждения обмотки статора гидрогенератора Саяно-Шушенской ГЭС. Работа моделей была проверена на реальном дефекте. Проведен сравнительный анализ моделей между собой и с простым алгоритмом, разработанном в ходе исследования