大数据 技术 在火电厂 智能化定位中
的应用
摘要:随着科技的飞速发展,新兴技术引领传统行业走向更高效更多元更便
捷的安全生产工艺。国内的火力发电企业随着环保政策的管控,上大压小的取缔,
形成了以 600MW 为主力机型并向 1000MW 容量机组发展的趋势。以上机组的发电
原理及设备构成大同小异,排除区域性自然条件不同及各地政府政策更细致的影
响,全国火力发电厂在节能减排、挖潜增效等方面几乎站在同一起跑线上进行对
标。AI 技术的日渐成熟,火力发电智能化代替人工化,减少人为操作,加大智能
化程控操作凸显出了其高效稳定安全的特征,成为这几年火力发电企业争相改造
优化的重点课题,那么改造的结果如何呢?资金和设备的投入到位后,是否取得
了应有的绩效呢,没有统一标准,没有投资回报率的计算,那哪一家电厂的智能
化趋于国际一流水平呢??在百家争鸣的时代,彼此都有特色,但是难分伯仲。
这正符合了大数据运用的标准,有足够多的样本,不问过程怎么优化,不问资金
投入多少,只通过部分看似无关却实际上能精确反应智能化水平高低的某些指标
来评价某电厂真实智能化水准,全国有足够多的样本为我们提供分析数据,在此
基础上通过大数据技术管理应用,帮我们更高效的开展智能化电厂的优化改造工
作,并通过最后的数据分析,模型计算,确定出智能化水平高低的分档线,为全
国火力发电智能化定下行业标准。
关键词:大数据;智能化;有效操作值;评比标准
0 前言:
2007 年南加利福尼亚大学马丁希尔伯特教授估测,人类大约存储了超过了
300 艾字节的数据。(一般记作 EB,相当于 2 的 60 次方)2009 年谷歌利用大数
据技术对 30 亿条检索指令的分析,提前 14 天预测出冬季流感高发的区域。数据
存储设备容量的指数级提升,使得计算机可供模拟运算的数据不再具有上限。当
今世界科学技术日新月异,伴随着网络大数据时代的到来,大数据技术的运用在