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在信息技術快速發展的今天，對數據的合理應用已不可或缺，然而傳統的數據應用手段已無法滿足實際的需求，因此大數據分析成為了必不可少的手段，尤其在智慧電廠之中。

隨著火電機組的裝機容量增加和信息化、現代化技術的發展，電廠內人員數量越來越少，但是實時的數據量卻越來越大。因電廠規模的不同，每秒鐘每個電廠的數據量可能從1萬到10萬的等級，每天可能有上千萬甚至上億的數據量。這些數據量，雖然說相對于整個互聯網行業來說，達不到一個大數據的標準，但是對于傳統的火力發電廠數據分析來說，人工的分析手段已經無法駕馭這些數據，去挖掘其潛在價值。如何對這些數據進行一個實時的深度分析，挖掘數據背后隱藏的價值是一個亟待解決的問題。

生產數據

對于生產數據，電廠要更關注數據如何能實時地分析機組的健康狀態和機組的能效診斷，既安全和效益。安全方面，保證設備安全經濟運行，使機組實時地運行在一個經濟的工況，通過對生產數據的分析保證設備的可靠性和機組運行的經濟性，這個是數據分析結果。以云酷科技鍋爐防磨防爆系統對數據應用為例：通過對過往鍋爐檢修數據的收集分析，形成有效的基于數據分析的防磨防爆管理體系，從體系建設、運行管理、檢修管理等多個維度入手，建立管理臺賬、動靜態設備臺賬、壁溫監控分析、算法補全熱力圖分析、大數據劣化分析、檢修推薦等功能，將數據應用與防磨防爆管理進行有效的融合，使生產數據發揮出真正的價值。

設備監測

電廠傳統的監測大部分還是基于一個報警和保護的作用，但實際上很多參數的變化在達到報警值之前，其實已經有明顯趨勢的變化。監測系統有成百上千個數據實時顯示，我們如何在這個數據開始變化的時候就能夠監測到，給人員以提醒，這個是數據分析的一個重要的應用。

云酷科技的基于聲學的設備智能監測系統運用物聯網技術，通過聲音傳感器采集設備的聲音數據，利用信號分析及神經網絡，提取聲音特征建立聲音模式識別模型，融合振動、溫度遙測數據，打造可聽、可視、可知、可控的設備智能管控平臺，實現設備狀態持續監測和故障告警，保障設備安全穩定運行。