基于大数据智能控制一体化平台架构的智慧监盘关键技术研究

耿林霄; 郭亦文; 杨猛; 高林; 王林; 周俊波; 周东阳; 万松森

doi:10.19666/j.rlfd.202103047

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基于大数据智能控制一体化平台架构的智慧监盘关键技术研究

数据技术在火电领域的应用 | 更新时间：2025-09-28

- 基于大数据智能控制一体化平台架构的智慧监盘关键技术研究
- Research on intelligent monitoring technology based on architecture of big data intelligent integrated control platform
- 热力发电 2021年50卷第9期页码：43-48
- 作者机构：
  
  1. 西安热工研究院有限公司
  2. 华能铜川照金煤电有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19666/j.rlfd.202103047
  中图分类号： TM621;TP311.13
- 纸质出版日期：2021
- 稿件说明：
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耿林霄, 郭亦文, 杨猛, 等. 基于大数据智能控制一体化平台架构的智慧监盘关键技术研究[J]. 热力发电, 2021,50(9):43-48.

GENG Linxiao, GUO Yiwen, YANG Meng, et al. Research on intelligent monitoring technology based on architecture of big data intelligent integrated control platform[J]. Thermal power generation, 2021, 50(9): 43-48.
耿林霄, 郭亦文, 杨猛, 等. 基于大数据智能控制一体化平台架构的智慧监盘关键技术研究[J]. 热力发电, 2021,50(9):43-48. DOI： 10.19666/j.rlfd.202103047.

GENG Linxiao, GUO Yiwen, YANG Meng, et al. Research on intelligent monitoring technology based on architecture of big data intelligent integrated control platform[J]. Thermal power generation, 2021, 50(9): 43-48. DOI： 10.19666/j.rlfd.202103047.

摘要

为应对火电领域的智慧化发展需求

提出大数据智能控制一体化平台架构。从现场设备层、基础控制层、大数据智能控制层以及智能管理层4个层级出发

依次对其结构特点及建设方向进行了分析说明。将智慧监盘技术作为大数据智能控制层级的未来发展方向之一

以智慧监视、智慧报警、智慧识别、智慧指导4个功能为基础提出智慧监盘技术架构

并在此架构之上针对4个功能的关键技术进行了探讨

为发电机组的智慧化升级改造提供了有效参考。

Abstract

In response to the demand for intelligent development in thermal power field

a big data intelligent control integrated platform architecture is proposed. The structural characteristics and construction direction of this platform

on field equipment layer

basic control layer

big data intelligent control layer and intelligent management layer

are introduced and analyzed in this paper. The smart disk monitoring technology is regarded as one of the future development directions of the big data smart control level. On the basis of four functions such as smart monitoring

smart alarm

smart identification and smart guidance

the smart disk monitoring technology architecture is proposed

and the key technology of the four large functions is discussed. The result provides an effective reference for intelligent upgrade and transformation process of the generator set.

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