??傳統(tǒng)電廠智慧升級的背后是各種技術的快速發(fā)展和成熟應用。建設“安全、環(huán)保、高效、靈活”的智慧電廠，需要具備“自我分析、自我學習、自我優(yōu)化、自我診斷、自我收集”的能力。那么，哪些技術可以賦予智慧電廠這種能力呢？它在各種智慧電廠解決方案中依賴何種技術？本文結合市場上主流的智慧電廠解決方案，整理了當前智慧電廠中應用的技術，以便于人們對智慧電廠有更深入的了解。整理的技術包括3D可視化、UWB定位、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、智慧機器人、深度學習和聲音感知。
??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的效率，正是因為人性喜歡無思維的直觀信息傳遞。VR三維可視化技術可以將平面和文本數(shù)據(jù)轉換為三維建模，這在一定程度上改變了信息高效傳輸?shù)姆绞健τ陔姀S來說，通過廠區(qū)的立體化改造，不僅可以將真實的環(huán)境生動地展現(xiàn)在我們面前，還可以將實際的生產業(yè)務無縫集成到三維模型中，實現(xiàn)企業(yè)的智慧化、精細化管理。
??超寬帶定位
??超寬帶（UWB）技術是一種無線載波通信技術，主要用于厘米級高精度定位。通過UWB定位技術，電廠可以實時定位現(xiàn)場操作員的具體位置。通過隔離危險區(qū)域的電子圍欄，實現(xiàn)實時報警，避免員工誤操作造成的安全隱患。作為專注于電力安全領域的企業(yè)，云庫科技將UWB技術應用于電廠人員的安全管理。
??數(shù)字孿生
??所謂數(shù)字孿生模型是指物理資產、過程或系統(tǒng)以及工程信息的數(shù)字表示，以便我們理解和建模性能。數(shù)字孿生模型是“實時”或不斷更新的，它跨越了設備的整個生命周期。在發(fā)電廠，數(shù)字雙模型可以優(yōu)化設備、系統(tǒng)和生產過程的運行和維護。數(shù)字孿生技術的重點是如何使孤立的數(shù)據(jù)相互連接，并通過現(xiàn)代手段將數(shù)據(jù)從設計擴展到施工和運營，從而產生更多的價值。
??大數(shù)據(jù)
??大數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)集組成，可以通過計算機進行統(tǒng)計、比較和分析，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)略意義不在于掌握海量數(shù)據(jù)信息，而在于專業(yè)地處理這些有意義的數(shù)據(jù)。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一個行業(yè)，這個行業(yè)盈利的關鍵在于提高數(shù)據(jù)的“處理能力”，通過“處理”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。對這些信息資產進行專業(yè)化處理有助于提高電廠運行的可靠性和經(jīng)濟性。
??云計算
??從技術上講，云計算和大數(shù)據(jù)之間的關系就像硬幣的正面和背面一樣不可分割。大數(shù)據(jù)不能由一臺計算機處理，必須進行分發(fā)。只有依靠云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術，才能挖掘大數(shù)據(jù)的價值。通過云計算，可以在幾秒鐘內處理數(shù)萬個數(shù)據(jù)，實現(xiàn)強大的網(wǎng)絡服務。用戶可以輕松地通過網(wǎng)絡獲得無限的資源，而不受時間和空間的限制。
??物聯(lián)網(wǎng)
??物聯(lián)網(wǎng)（IOT），即“萬物相連的互聯(lián)網(wǎng)”，是基于互聯(lián)網(wǎng)的擴展網(wǎng)絡。它將各種信息傳感設備與互聯(lián)網(wǎng)相結合，形成一個巨大的網(wǎng)絡，實現(xiàn)人、機、物在任何時間、任何地點的互聯(lián)？？?！拔锫?lián)網(wǎng)就是物聯(lián)網(wǎng)”。
??發(fā)電廠通過物聯(lián)網(wǎng)技術收集、交換和分析數(shù)據(jù)，以提高生產力和效率，并產生其他經(jīng)濟效益。物聯(lián)網(wǎng)是分布式控制系統(tǒng)的演進。它使用云計算來改進和優(yōu)化過程控制，從而實現(xiàn)更高程度的自動化。與其他技術相比，物聯(lián)網(wǎng)技術是各種技術的綜合應用。它是智慧電廠的必然技術，具有非凡的意義。
??智慧機器人
??智慧機器人在電廠的應用主要包括感知環(huán)境因素，識別和解決儀表智慧識別、紅外測溫、氣體檢測、振動檢測、聲音分析、高清視頻監(jiān)控等問題，實現(xiàn)電廠關鍵設備狀態(tài)的全覆蓋，協(xié)助電廠運維人員，使運維人員能夠及時控制設備的運行狀態(tài)。
??深度學習
??深度學習是機器學習中基于數(shù)據(jù)表示學習的一種算法。到目前為止，一些深度學習框架，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度置信度網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，已經(jīng)在語音識別、自然語言處理、音頻識別和生物信息學等領域得到了應用，并取得了很好的效果。
??聲音感知
??聲感知技術是結合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、深度學習等技術的深層次技術應用。其作用是提取設備聲音特征值，建立聲音識別模型，實現(xiàn)設備狀態(tài)監(jiān)測和故障報警，確保設備安全穩(wěn)定運行。
??機器聲音獨特而細微。通過智慧聲紋識別技術，可以幫助電廠運行人員進行早期故障診斷。
??各種技術相互補充，相互獨立，相互關聯(lián)，涵蓋智慧電廠的設計、制造、基礎設施和運營。它們?yōu)殡姀S的設備智慧、控制智慧、管理自動化、連接聯(lián)網(wǎng)和信息共享提供了堅實的基礎，滿足了電廠更加安全可靠、清潔高效、低碳、環(huán)保、經(jīng)濟靈活的時代要求。