大功率电站汽轮机作为现代电力系统的核心设备，其运行可靠性和寿命直接影响电站的经济效益与供电稳定性。随着能源结构转型和电力负荷需求增长，汽轮机长期处于高参数、复杂工况下运行，关键部件易出现蠕变、疲劳、腐蚀等老化问题，导致性能退化甚至突发故障。本课题聚焦大功率电站汽轮机的寿命预测与可靠性设计，通过多学科交叉方法（如材料损伤机理分析、数字孪生仿真、机器学习预测模型等），建立高精度的剩余寿命评估体系。同时结合概率风险分析（PRA）和优化设计理论，提出基于可靠性的部件强化方案与维护策略，实现从“故障后维修”到“预测性维护”的转变，为提升机组服役周期与安全运行水平提供关键技术支撑。研究内容涵盖：高温部件损伤建模、全寿命周期数据融合、不确定性量化、可靠性驱动设计等，适用于新建机组优化与在役机组延寿改造，对保障电力系统韧性和低碳化运行具有重要工程价值。
