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傳統電廠智慧化升級的背后是各類科技技術的快速發展與成熟應用，要建設“安全、環保、高效、靈活”的智慧電廠，需要擁有“自分析、自學習、自優化、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、大數據、云計算、物聯網、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、文字性的數據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，通過對電廠廠區進行三維轉換，不僅可以將真實環境形象逼真地展現于眼前，更可以將生產實際業務無縫融合與三維模型中中，實現企業智能化、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，可以實時定位現場作業人員的具體位置，通過危險區域的電子圍欄隔離，可以實現即時報警，避免員工的誤操作引發安全隱患。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》。

數字孿生

所謂數字孿生（Digital twin）模型，即物理資產、流程或系統以及供我們了解性能并對性能進行建模的工程信息的數字化表示，數字孿生模型是“實時的”或可持續更新的，它跨越了設備的全生命周期。在電廠中，數字孿生模型能夠優化設備、系統和生產流程的運營和維護。數字孿生技術的著眼點在于怎么讓彼此孤立數據建立聯系，通過現代化的手段，讓數據從設計延伸到施工運營，以產生更多的價值。

大數據

大數據（Big data）是由數據集組成，通過計算機進行統計、對比、解析，形成海量、高增長率、多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。通過對這些信息資產的專業化處理，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）與大數據的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據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、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術才能挖掘大數據的價值。通過云計算，可以在短短幾秒鐘內完成對數以萬計的數據的處理，實現強大的網絡服務，用戶通過網絡就可以不受時間和空間的限制輕松獲取無限的資源。

物聯網

物聯網（IoT）即“萬物相連的互聯網”，是互聯網基礎上的延伸和擴展的網絡，將各種信息傳感設備與互聯網結合起來而形成的一個巨大網絡，實現在任何時間、任何地點，人、機、物的互聯互通  。“物聯網就是物物相連的互聯網”。

電廠通過物聯網技術進行數據收集、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。物聯網是分布式控制系統的演進，它通過使用云計算來完善和優化過程控制，從而實現了更高程度的自動化。與其他技術相比，物聯網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、高清視頻監測等，達到電廠關鍵設備狀態全覆蓋，輔助電廠運維人員，使運維人員及時掌控設備運行狀態。

深度學習

深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的算法。至今已有數種深度學習框架，如深度神經網絡、卷積神經網絡和深度置信網絡和遞 歸神經網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網、大數據分析、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，實現設備狀態監測和故障告警，保障設備安全穩定運行。

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，涵蓋了智慧電廠的設計、制造、基建直至運營的各個區間段，為電廠的設備智能化、控制智慧化、管理自動化、連接網絡化、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、低碳環保、經濟靈活的要求。