傳統(tǒng)電廠智慧化升級的背后是各類科技技術的快速發(fā)展與成熟應用，要建設“安全、環(huán)保、高效、靈活”的智慧電廠，需要擁有“自分析、自學習、自優(yōu)化、自診斷、自采集”的能力。那么哪些技術能夠賦予智慧電廠此類能力？在各類智慧電廠解決方案中所依托的又是何種技術呢？本文結合市場上主流的智慧電廠解決方案，并對目前各智慧電廠中所應用到的技術進行整理，方便大家更深入的了解智慧電廠，整理的技術包括三維可視化、UWB定位、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、智慧機器人、深度學習、聲音感知。
三維可視化
在傳遞信息的過程中，圖像的效率大于圖片，圖片的效率大于文字，只因為人類的本性就是喜歡不需要思考的、直觀的信息傳遞。VR三維可視化技術能夠將平面的、文字性的數(shù)據(jù)資料進行三維建模轉換，這從某種程度上來說，就是高效傳遞信息的方式轉變。對于電廠來說，通過對電廠廠區(qū)進行三維轉換，不僅可以將真實環(huán)境形象逼真地展現(xiàn)于眼前，更可以將生產實際業(yè)務無縫融合與三維模型中中，實現(xiàn)企業(yè)智能化、精細化管理。
UWB定位
超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）技術是一種無線載波通信技術，主要作用在于厘米級的高精度定位，電廠通過UWB定位技術，可以實時定位現(xiàn)場作業(yè)人員的具體位置，通過危險區(qū)域的電子圍欄隔離，可以實現(xiàn)即時報警，避免員工的誤操作引發(fā)安全隱患。云酷科技在電廠人員安全管理方面采用的就是UWB技術，具體可查看：《智慧電廠人員定位解決方案》。
數(shù)字孿生
所謂數(shù)字孿生（Digital twin）模型，即物理資產、流程或系統(tǒng)以及供我們了解性能并對性能進行建模的工程信息的數(shù)字化表示，數(shù)字孿生模型是“實時的”或可持續(xù)更新的，它跨越了設備的全生命周期。在電廠中，數(shù)字孿生模型能夠優(yōu)化設備、系統(tǒng)和生產流程的運營和維護。數(shù)字孿生技術的著眼點在于怎么讓彼此孤立數(shù)據(jù)建立聯(lián)系，通過現(xiàn)代化的手段，讓數(shù)據(jù)從設計延伸到施工運營，以產生更多的價值。
大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)（Big data）是由數(shù)據(jù)集組成，通過計算機進行統(tǒng)計、對比、解析，形成海量、高增長率、多樣化的信息資產。大數(shù)據(jù)技術的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產業(yè)，那么這種產業(yè)實現(xiàn)盈利的關鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。通過對這些信息資產的專業(yè)化處理，能夠為電廠運行的可靠性、經濟性提供幫助。
云計算
從技術上看，云計算（cloud computing）與大數(shù)據(jù)的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術才能挖掘大數(shù)據(jù)的價值。通過云計算，可以在短短幾秒鐘內完成對數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)的處理，實現(xiàn)強大的網(wǎng)絡服務，用戶通過網(wǎng)絡就可以不受時間和空間的限制輕松獲取無限的資源。
物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）即“萬物相連的互聯(lián)網(wǎng)”，是互聯(lián)網(wǎng)基礎上的延伸和擴展的網(wǎng)絡，將各種信息傳感設備與互聯(lián)網(wǎng)結合起來而形成的一個巨大網(wǎng)絡，實現(xiàn)在任何時間、任何地點，人、機、物的互聯(lián)互通 ?！拔锫?lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)”。
電廠通過物聯(lián)網(wǎng)技術進行數(shù)據(jù)收集、交換和分析，從而促進生產力和效率的提高以及產生其他經濟利益。物聯(lián)網(wǎng)是分布式控制系統(tǒng)的演進，它通過使用云計算來完善和優(yōu)化過程控制，從而實現(xiàn)了更高程度的自動化。與其他技術相比，物聯(lián)網(wǎng)技術是各類技術的綜合應用，是智慧電廠必然要用到的技術，具有非同一般的意義。
智能機器人
智能機器人在電廠的應用主要包括感知環(huán)境因素、識別和解決問題，如表計的智慧識別、紅外測溫、氣體檢測、振動檢測、聲音分析、高清視頻監(jiān)測等，達到電廠關鍵設備狀態(tài)全覆蓋，輔助電廠運維人員，使運維人員及時掌控設備運行狀態(tài)。
深度學習
深度學習是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。至今已有數(shù)種深度學習框架，如深度神經網(wǎng)絡、卷積神經網(wǎng)絡和深度置信網(wǎng)絡和遞 歸神經網(wǎng)絡已被應用在語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學等領域并取得了極好的效果。
聲音感知
聲音感知技術是結合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、深度學習等技術上的深層次技術應用，其作用在于提取設備聲音特征值并建立聲音識別模型，實現(xiàn)設備狀態(tài)監(jiān)測和故障告警，保障設備安全穩(wěn)定運行。
機器聲音具有唯一性和入微性，通過智能聲紋識別技術，輔助電廠作業(yè)人員進行早期故障判斷。
各類技術相輔相成，互相獨立又相互關聯(lián)，涵蓋了智慧電廠的設計、制造、基建直至運營的各個區(qū)間段，為電廠的設備智能化、控制智慧化、管理自動化、連接網(wǎng)絡化、信息共享化提供了扎實的底層基石，滿足時代對電廠更安全可靠、清潔高效、低碳環(huán)保、經濟靈活的要求。
UWB人員定位
有限空間管控
安全全過程管控
防止走錯間隔
鍋爐防磨防爆
智能安全帶
風險點警示儀
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人員定位
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