智慧电厂的关键技术教学总结
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析
智慧电厂一体化大数据平台关键技术及应用分析随着能源行业的不断发展和智能化技术的快速进步，智慧电厂一体化大数据平台成为电力行业的关键技术和应用之一。
该平台通过大数据技术的应用，为电力企业提供了更加智能、高效、安全、可靠的生产运营管理模式，实现了能源生产和利用的优化配置，为电力行业的可持续发展提供了有力保障。
本文将对智慧电厂一体化大数据平台的关键技术及应用进行分析。
1. 大数据采集与存储技术智慧电厂一体化大数据平台需要采集和存储大规模、多样化的数据，包括电力设备生产运行数据、环境参数数据、能源消耗数据等。
大数据采集与存储技术是实现智慧电厂的关键技术之一。
目前，常用的采集技术包括物联网技术、传感器技术等，而存储技术则采用分布式存储、云存储等技术，以满足大规模数据的安全、高效存储需求。
2. 数据清洗与处理技术采集回来的原始数据需要进行清洗和处理，以提高数据的质量和可用性。
数据清洗与处理技术包括数据清洗、数据转换、数据集成等，通过这些技术可以对原始数据进行去噪声、去冗余、去异常值等处理，使得数据更加准确、完整、可靠。
还可以通过数据处理技术实现对数据的挖掘和分析，发现数据中的规律和价值信息。
3. 数据分析与建模技术智慧电厂一体化大数据平台需要对大规模数据进行分析和建模，以实现对电力生产运营的智能化管理。
数据分析与建模技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，通过这些技术可以对数据进行分析预测和建模优化，提高电力设备的运行效率和可靠性，降低能源消耗和生产成本。
4. 数据可视化与应用技术智慧电厂一体化大数据平台需要将处理好的数据信息以直观的方式呈现给用户，以便用户进行数据分析和决策。
数据可视化与应用技术可以通过图表、报表、仪表盘等形式将数据信息直观展现出来，使用户能够更加直观、全面地理解大数据信息，从而更好地进行运营管理和决策支持。
1. 电力设备状态监测与预测智慧电厂一体化大数据平台可以通过采集和分析电力设备的大量生产运行数据，实现对电力设备状态的实时监测和预测。
智慧电厂关键技术分析及实战探讨
智慧电厂关键技术分析及实战探讨智慧电厂是指利用先进的信息技术、自动化控制技术和互联网技术，实现电力生产的智能化、数字化和网络化管理的一种电力生产形式。
智慧电厂的建设需要涉及多个关键技术，下面将对其中几个关键技术进行分析及实战探讨。
首先是物联网技术。
智慧电厂中的各类设备和系统需要实现互联互通，通过物联网技术可以实现设备之间的连接和数据的传输。
物联网技术可以建立一个智能的监测与控制系统，对电厂设备进行远程控制和监测，实现电厂运营的数字化、自动化和智能化管理。
物联网技术可以实现电厂设备的在线监测和预测性维护，提高电厂的运行效率和安全性。
其次是大数据分析技术。
智慧电厂中会产生大量的数据，包括电厂设备的监测数据、能源消耗数据、生产计划数据等。
利用大数据分析技术，可以对这些数据进行统计分析和挖掘，提取其中有价值的信息和规律。
通过分析数据，可以优化电厂的生产计划，提高能源利用效率，减少能源消耗和排放。
大数据分析技术还可以对电厂设备进行故障预测和优化，提高设备的可靠性和可用性。
再次是人工智能技术。
智慧电厂中，人工智能技术可以应用于电厂的运行管理、设备控制和优化决策等方面。
通过人工智能技术，可以建立电厂的智能化控制系统，实现设备的自动调节和优化控制。
人工智能技术可以对电厂的生产计划进行智能化调整，根据供需状况和电价变化，自动优化电厂的生产计划，实现电厂的经济性运营。
最后是网络安全技术。
智慧电厂建设中要求设备之间的互联互通，数据安全和网络安全就成为一项关键技术。
电厂需要建立起一个完善的网络安全体系，包括访问控制、数据加密、入侵检测等措施，保护电厂设备和数据的安全。
还需要加强对网络攻击和数据泄露的风险评估和监测，及时发现和处理潜在的安全威胁。
在实际的智慧电厂建设中，需要综合运用这些关键技术，根据电厂的具体需求和特点，进行系统的选型和规划。
需要考虑技术的可行性、成本效益、操作性等因素，并结合实际情况进行实施。
智慧电厂的建设还需要注重培养相关技术人才，提升员工的技术水平，以适应新的智能化和信息化管理模式。
智慧电厂与智能发电典型研究方向及关键技术综述
智慧电厂与智能发电典型研究方向及关键技术综述摘要：随着“智慧电厂”概念的提出，传统电厂向着智能电厂发展成为大势所趋。
目前我国部分省市出台了智能发电相关的指导文件，以智慧电厂、智能发电为目标开展相关研究与试点工作。
为更好地服务智慧电厂与智能发电的建设，中国电力科学研究院在2017年提出了“智慧电厂与智能发电”的概念。
本文结合实际情况对智慧电厂和智能发电的典型研究方向及关键技术进行了梳理总结，以期为后期相关研究提供参考。
关键词：智慧电厂；智能发电；典型研究方向；关键技术一、智慧电厂与智能发电的概念智慧电厂（Smart Plant）是指以智能技术为基础，将人、机、料、法、环等要素全面融合，以提高能源利用效率和降低能耗为主要目标，实现发电过程高度智能化的一种新型电厂。
智能发电（Smart Generation）是指在传统的发电基础上，利用现代信息技术和人工智能技术，实现从发电、输送到使用等一系列环节的智能化运行。
智慧电厂和智能发电都以智能化为主要特征。
智慧电厂是在传统电厂基础上利用新一代信息技术对设备管理、生产过程控制、企业管理以及客户服务等多个领域进行智能化改造，实现生产过程智能化、信息资源共享化、生产运行自动化、管理决策科学化和客户服务便捷化。
智能发电则是将人工智能技术与电力系统相结合，在现有基础上对发电过程中的各个环节进行智能化升级。
以人工智能技术为基础，对发电过程中的各设备进行远程实时监控和预测性维护；以信息资源共享为核心，实现生产管理与决策的智能化；利用大数据技术建立科学合理的绩效评估体系，从而达到降低能耗、提高运行效率和服务质量的目的。
二、电网侧电网侧目前已开展了智慧电厂典型研究方向和关键技术的探索工作，如综合能源系统、智能配电网、储能、配电自动化、电能质量治理等。
1.综合能源系统。
针对目前综合能源系统的发展趋势，重点开展智能微电网、分布式发电和可再生能源并网运行等研究，构建基于电力市场的多能耦合调度体系，实现多种能源协同优化调度。
智慧电厂关键技术分析及实战探讨
智慧电厂关键技术分析及实战探讨智慧电厂是指应用物联网、人工智能、大数据等信息技术在电力行业中进行智能化改造，并实现以智能化技术为基础的高效、安全、可靠的电力生产运营模式。
智慧电厂的建设需要依赖一系列关键技术，下面将对其中几个关键技术进行分析和探讨。
物联网技术是智慧电厂的基础。
通过在设备上部署传感器和通信模块，实现设备之间的互联互通，实时采集和传输各类数据。
物联网技术可以实现对电厂设备的远程监控、故障诊断等功能，提高电厂的运维效率和设备利用率。
人工智能技术在智慧电厂中扮演着重要角色。
人工智能可以对电厂的海量数据进行深度学习和分析，实现对电厂的智能优化和决策支持。
通过分析历史数据和实时数据，提前预测电厂设备的故障，并进行相应的维护措施，提高电厂的可靠性和安全性。
大数据技术也是智慧电厂的核心技术之一。
电厂产生的大量数据包含了丰富的信息，通过对这些数据进行采集、清洗、存储和分析，可以揭示出潜在的运营问题和隐性规律。
大数据技术还可以实时监控电网的负荷情况、电厂的实时运行状态等信息，为电力调度和能源管理提供决策支持。
虚拟仿真技术也是智慧电厂的重要技术之一。
通过将电厂的各个环节建立起精确的数学模型，并使用仿真软件进行仿真运行，可以实现对电厂的全生命周期管理和优化。
通过虚拟仿真技术，可以对电厂的运行、设备的性能进行模拟和预测，为电厂的设计和运营提供参考依据。
云计算和边缘计算技术也在智慧电厂中发挥重要作用。
云计算可以提供强大的计算和存储能力，将电厂的数据进行整合和共享，实现跨地域、跨部门的协同工作。
而边缘计算则可将计算和存储功能移至离数据产生源头更近的地方，提高数据处理和响应速度，适应对实时性要求更高的场景。
智慧电厂建设离不开物联网、人工智能、大数据、虚拟仿真、云计算和边缘计算等关键技术的支持。
随着技术的进一步发展，智慧电厂将会在提高电力生产效率、降低运营成本、改善能源利用效率等方面发挥越来越重要的作用。
电厂技术终工作总结二
7. 培训与交流：参加各类技术培训，提升自身业务能力。同时，与其他电厂开展技术交流，借鉴先进经验，为电厂技术改进借鉴。
二、工作亮点
在本阶段电厂技术工作中，以下方面可视为工作亮点：
1. 成功实施技术改造：参与并成功完成了多项技术改造项目，如锅炉燃烧器改造、汽轮机通流部分优化等，提高了设备性能和能效水平，降低了能源消耗。
电厂技术终工作总结二
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电厂技术终工作总结二旨在回顾和总结我在电厂技术岗位上的工作经历，提炼经验教训，提升自身专业技术水平。随着我国电力行业的快速发展，电厂技术的更新迭代速度不断加快，作为一名电力技术人员，我深知不断学习和积累的重要性。本章节将重点梳理我在电厂技术工作中的关键环节，总结经验，为今后工作的持续改进和提升奠定基础。
一、工作回顾
在本阶段电厂技术工作中，我主要参与了以下几个方面的工作：
1. 设备维护与检修：负责电厂设备的日常巡检、定期维护及故障抢修，确保设备安全、稳定运行。通过对设备性能的深入了解，针对设备隐患及时提出整改措施，降低了故障率。
2. 技术改造：积极参与电厂技术改造项目，推动设备升级换代。在项目实施过程中，严格遵循技术规范，确保改造质量。
1. 技术创新：以技术创新为核心，关注行业前沿动态，积极探索新技术、新工艺在电厂的应用，助力电厂技术升级和产业转型。
2. 安全生产：始终将安全生产放在首位，强化风险防控意识，严格执行安全规定，确保电厂安全稳定运行。
3. 节能减排：持续关注节能减排工作，通过技术优化和管理创新，降低能源消耗，为我国电力行业的绿色发展贡献力量。
智慧电厂关键技术分析及实战探讨
智慧电厂关键技术分析及实战探讨随着科技的不断发展，智慧电厂作为能源行业的新兴技术，正逐渐改变着传统电厂的运营模式和管理方式。
智慧电厂通过引入先进的信息技术，实现了设备之间的智能联通和数据的高效管理，为电厂提供了更高效、更可靠的运营手段。
本文将对智慧电厂的关键技术进行分析，并深入探讨其在实际应用中所面临的挑战和解决方案。
1. 智慧电厂的关键技术1.1 物联网技术智慧电厂的核心在于物联网技术的应用。
通过传感器、控制器等设备的部署，实现对电厂内各种设备的实时监测和数据采集。
物联网技术能够将传感器获取的大量数据传输到云端，通过云计算进行处理和分析，为电厂决策提供准确的数据支持。
1.2 大数据分析在智慧电厂中，大量的数据需要被及时、准确地分析，以提供决策依据。
大数据分析技术通过对历史数据和实时数据的挖掘，能够为电厂管理人员提供更深入的洞察，帮助他们做出更明智的决策，提高电厂的运营效率。
1.3 人工智能与机器学习人工智能和机器学习在智慧电厂中发挥着关键作用。
通过对大量数据的学习和分析，机器学习模型能够预测设备的运行状态，提前发现潜在的问题，并进行预防性维护。
这有助于降低设备故障率，提高电厂的稳定性和可靠性。
1.4 云计算与边缘计算云计算和边缘计算为智慧电厂提供了强大的计算能力和存储能力。
云计算能够对大规模数据进行高效处理，而边缘计算则能够在设备端进行实时处理，减少数据传输的延迟。
两者的结合使得智慧电厂能够更好地应对不同场景下的需求。
2. 智慧电厂的实战探讨2.1 能效管理智慧电厂通过实时监测设备的运行状态和能耗情况，可以精准地进行能效管理。
通过大数据分析，识别出设备的能效低谷和高峰，优化设备运行模式，提高电厂的整体能效水平，降低能源消耗，实现可持续发展。
2.2 预测性维护借助机器学习技术，智慧电厂可以实现对设备的预测性维护。
通过对设备历史数据的学习，模型能够预测设备未来的故障概率，并提前通知运维人员进行维护。
智慧电厂关键技术分析及实战探讨
智慧电厂关键技术分析及实战探讨智慧电厂是指利用先进的信息技术、云计算、大数据等技术手段来优化电力生产、调度和管理的一种电力生产模式。
在智慧电厂中，通过将各类设备和系统进行网络连接，并通过传感器和智能算法对各类数据进行实时采集和分析，实现电厂的自动化运营和智能管理，提高电厂的生产效率和运维水平。
智慧电厂的关键技术包括以下几个方面：1. 云计算技术：智慧电厂需要处理大量的数据，包括电力生产数据、设备状态数据、气象数据等。
云计算技术可以实现数据的存储、处理和计算，并提供灵活的资源调度和弹性扩展能力，满足智慧电厂对计算资源的需求。
2. 大数据技术：智慧电厂需要处理大规模的数据，并从中提取有价值的信息，用于优化电力生产和管理决策。
大数据技术可以实现对数据的高速采集、存储、处理和分析，实现对电厂运营的全面监控和分析。
3. 物联网技术：智慧电厂需要将各类设备和系统进行网络连接，实现设备之间的信息共享和协同工作。
物联网技术可以实现设备的远程监控和管理，提高电厂的运维效率和可靠性。
4. 智能算法技术：智慧电厂需要对各类数据进行实时分析和处理，并通过智能算法进行优化和判断。
智能算法技术可以实现对电力生产过程的优化调度、故障预警和风险控制，提高电厂的生产效率和安全性。
1. 数据采集和传输：智慧电厂需要从各类设备和系统中采集大量的数据，并将其传输到数据中心进行处理和分析。
如何实现设备和系统之间的数据采集和传输的稳定和可靠是智慧电厂实施的重要问题。
3. 系统安全和可靠性：智慧电厂的实施需要保障系统的安全和可靠性，防止系统被黑客攻击和故障导致的停机和损失。
如何建立安全和可靠的系统架构，防范系统安全风险是智慧电厂实施的重要问题。
4. 人员培训和管理：智慧电厂的实施需要培养专业的技术人员和管理人员，提高他们对智慧电厂技术和管理的理解和应用能力。
如何进行人员培训和管理，提高人员的专业素质和技术能力是智慧电厂实施的关键问题。
智慧电厂的实施需要依靠先进的信息技术和管理手段，解决关键技术和实施问题，提高电厂的生产效率和运维水平，实现电力行业的转型升级。
电力信息化关键技术总结
电力信息化关键技术总结随着科技的飞速发展，电力行业也迎来了数字化、信息化的变革。
电力信息化旨在通过先进的技术手段，实现电力系统的高效运行、可靠供电以及智能化管理。
在这个过程中，一系列关键技术发挥着至关重要的作用。
一、智能电网技术智能电网是电力信息化的核心架构之一。
它通过融合先进的传感器技术、通信技术和控制技术，实现了电网的智能化监控、优化调度和自愈能力。
传感器技术的应用使得电网中的各种设备和线路能够实时感知运行状态，包括电压、电流、功率等参数。
这些数据通过高速通信网络迅速传输到控制中心，为决策提供依据。
通信技术则为智能电网的数据传输提供了坚实的保障。
从传统的有线通信到如今的无线通信、光纤通信等多种方式的结合，确保了数据的快速、准确和可靠传输。
控制技术使得电网能够根据实时数据进行智能决策和调控。
例如，在电力供需出现不平衡时，能够自动调整发电和负荷，实现电网的稳定运行。
二、电力大数据分析技术电力系统在运行过程中产生了海量的数据，包括电力生产、传输、分配和消费等各个环节。
电力大数据分析技术的出现，为从这些数据中挖掘有价值的信息提供了可能。
通过数据采集和整合，将来自不同系统和设备的数据汇聚到一起，形成统一的数据仓库。
然后，运用数据分析算法和模型，对数据进行深入挖掘。
例如，通过分析用户的用电行为数据，可以为用户提供个性化的用电方案，实现节能减排。
对于电力企业来说，可以预测电力需求的变化趋势，优化电力资源配置，提高经济效益。
同时，大数据分析还能够帮助发现电网中的潜在故障和安全隐患，提前采取措施进行预防和修复，保障电网的安全稳定运行。
三、电力物联网技术电力物联网将电力设备、人员和信息系统连接成一个有机的整体，实现了万物互联和智能化管理。
在电力生产环节，物联网技术可以实现对发电设备的实时监测和远程控制，提高发电效率和可靠性。
在输电和配电环节，能够对线路和变压器等设备进行状态监测，及时发现故障并进行定位，减少停电时间和损失。
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智慧电厂的关键技术一个人走的更快，一群人走的更远！分享给好友一起讨论吧~智慧电厂的本质是信息化与智能化技术在发电领域的高度发展与深度融合，体现在大数据、物联网、可视化、先进测量与智能控制等技术的系统化应用，主要特征是泛在感知、自适应、智能融合与互动化。
智慧电厂也称为智能电厂或智能电站，其技术核心是信息融合与智能发电技术，目前在水电、燃气轮机电厂及新能源电站均有不同程度的研究与应用，智能核电概念也已提出，但范围最广、复杂程度最高的常规燃煤火电厂的智能化发展才是智慧电厂研究与应用的最重要领域，以下主要就常规火力发电厂的智能化技术展开讨论。
智能制造的本质就是机器代人，通过人与智能化的检测、控制与执行系统实现对人类专家的替代，体现在生产制造过程的柔性化、智能化和高度协同化，将数据挖掘、遗传算法、神经网络和预测控制等先进的计算机智能方法应用于工程设计、生产调度、过程监控、故障诊断、运营管控等，实现生产过程与管理决策的智能化。
在发电厂智能化技术的系统性研究与应用方面，国内外都还处于起步阶段，国外研究重点更倾向于新能源发电，如旨在有效运用分布式发电资源的VPP （虚拟电厂）技术，可提高分布式发电的可控性。
而对于常规火电厂，西门子、GE 等部分制造厂商，则将关注重点集中在区域数据共享与可视化辅助运维技术的应用方面。
国内在技术体系方面的研究进展较快，部分关键技术已逐步进入应用研究，自主研发的技术进步显著。
一、智慧电厂的研究方向随着电力转型发展与市场化改革的需要，清洁、高效、安全、电网友好型的智能发电技术是近阶段的重点研究方向，伴随先进检测与控制、人工智能、以及数据利用与信息可视化技术的快速发展，在以下的一些技术领域将首先获得应用性成果，推进火电厂的智能化进程。
1 三维空间定位与可视化智能巡检随着计算机运算能力与软件应用水平提高，大范围的三维空间设计建模成为可能。
通过三维空间定位，实现设备、管道、仪表取样点及隐蔽工程信息可视化。
可体验逻辑操作场景与实际物理场景信息互动的感受，将传统运行人员的操作界面在物理维度上延展，共享智能巡检系统的现场信息。
基于WIFI 或RFID 无线自组网技术的三维定位结合巡检人员智能终端，借助图像识别与无线通信技术，实时关联缺陷管理数据库，可实现现场设备的智能巡检与自动缺陷管理。
借助设备与人员定位，还可同时实现智能安防与区域拒止等智能管理功能。
在技术成熟时，借助各类型机器人的应用，可实现无人化的智能巡检方式。
其中涉及的关键性技术还包括设备参数自动识别、信息可视化记录存取、异常数据实时归档、巡检人员实时定位、现场风险预警、数据加密传输等。
2 炉内智能检测与燃烧优化控制基于光学图像、光谱、激光、放射、电磁、以及声学、化学的各种先进检测机理的炉内测量技术实用化研究进展较快，在炉内温度测量、煤粉分配、煤种辨识、参数分布、排放分析等方面为多目标全局闭环优化控制创造了条件。
同时随着计算机技术的快速发展，先进智能控制技术也逐步进入实用化阶段，伴随各类灵活可靠的优化控制平台载体的推广应用，电站控制参数的智能优化技术得到了快速的发展，并推动了DCS （分散控制系统）的功能改进与能力提升。
声波测温技术原理图通过系统性整合基于先进机理的检测技术、智能控制算法、软测量及智能寻优技术，实现燃煤锅炉炉内温度、氧量、一氧化碳浓度等燃烧参数空间分布的实时测量与自动调整、燃烧器煤种在线识别、风煤参数与布局自动配置、锅炉效率在线软测量、效率环保指标综合寻优、最优目标预测控制等技术手段，最终达到安全环保约束条件下锅炉燃烧效率的实时闭环最优控制。
3 数字化煤场与燃料信息智能互动煤是燃煤电站的主要成本输入，煤场物理空间广，采制与管理工作量大，同时用煤种类繁多，变化频繁，配煤掺烧与适应性调整操作繁琐。
利用图像识别与信息可视化技术可实现数字化煤场三维空间与时间动态的4D 信息管理，智能优化煤场空间布局与运行计划。
采用数据利用技术实现锅炉和煤场的智能信息互动与自动燃料配置，与燃烧优化控制系统实时关联，实现煤种的智能混烧。
4 信息挖掘与远程专家诊断预警发电厂机组故障分析与操作记录文档是宝贵的信息资源，利用结构化存储与检索调用技术可以形成可用资源，结合语义识别等数据利用技术，关联机组运行的实时、历史数据，实现故障诊断与实时预警。
同时利用远程专家AR （增强现实）互动平台系统，引入云平台数据挖掘资源，可便捷实现跨地域的专家共享与数据共享。
在厂内知识信息管理、技术监督远程数据平台、专家网络移动式互动共享平台等技术载体支撑下，利用数据挖掘与风险预测、实时风险预警设置、全局风险预警设置等技术手段，实现区域或集团层面的设备状态智能管控系统。
5 网源协调结合与电力市场辅助决策智能发电衔接智能电网体系，实现网源协调互动与策略最优。
电力市场实施后，机组调峰调频功能都与发电厂效益相关，通过功能优化与效益寻优，使机组在竞价上网的决策中实现利益最大化。
系统整合调频调峰能力预测、调频调峰策略配置、节能调度、竞价上网效益寻优与APS 快速启停等灵活发电技术，实现机组AGC （自动发电控制）深度调峰全程智能控制、深度低频负荷快速提升、兼顾机组经济性的混合调频技术、AGC 指令节能分配、辅助服务与电量效益寻优等技术目标。
6 沉浸式仿真培训与AR 辅助检修维护在VR （虚拟现实）技术发展逐渐成熟的前提下，可以逐步开展虚拟现实与增强现实在培训与作业中的应用研究，提升专业人员的培训感受，提高设备检修维护工作效率与操作规范性。
设备虚拟拆解培训与检修操作可视化辅助技术在计算机运算能力足够支撑设备细节与流畅互动的情况下，对改善培训与检修质量所带来的效益是非常值得期待的。
二、智能发电技术的典型应用1 基于高效节能目标的智能燃烧优化控制技术利用高效节能控制策略与智能优化技术实现机组的经济运行是智慧电厂建设的首要目标。
随着风电、光伏等新能源发电容量的实质性增长，大量的调峰需求均需由煤电机组来承担，特别是在东部沿海经济发达地区，特高压区外来电占比很大，燃煤机组年平均利用小时数已从接近6000 h 下降到了4000 h 左右，大量机组处于非额定设计工况低负荷运行，难以保持最优的经济运行状态。
而基于高效节能目标的智能燃烧优化控制技术正可发挥其优势，利用先进的检测技术与智能算法，在投资增加不多的前提下达到提升运行经济性的目标。
目前较为典型的基于煤种辨识的燃烧优化方案可通过以下技术路线实现。
（ 1 ）通过煤质在线检测获得当前燃烧煤种的情况，根据煤种情况结合锅炉参数，采用软测量技术在线计算锅炉效率。
（2 ）以氧量、各类风门开度以及煤量分配等参数为输入，锅炉效率和SCR （选择性氧化还原）入口NO X 含量等参数为输出，利用锅炉燃烧简化数学模型，通过模糊算法进行智能建模，获取机组的燃烧优化模型。
（ 3 ）采用免疫遗传、非线性规划等算法对优化模型进行智能寻优，获取最优的参数从而对机组进行燃烧闭环优化，不断提高锅炉效率。
（4 ）通过煤质在线检测获得各层燃烧器实时燃烧煤种，动态切换磨煤机煤粉细度和出口温度等重要参数，针对不同煤种调整设备状态，实现最经济运行。
2 基于深度调频与深度调峰的网源协调灵活性发电技术网源的协同特性决定了电网的安全可靠必须以电源的稳定可控为基础，智慧电厂在利用智能化技术提升机组运行经济性的同时，也为在发电供给侧加强电网友好型发电技术研究提供平台，通过网源协调与灵活性发电技术的研究应用，提高发电供给侧响应电网调度的能力和灵活性。
在电网负荷与频率控制环节，发电机组的AGC 与一次调频控制是电源为电网提供的主要辅助服务功能。
针对各种类型与容量的发电机组，研究与改善AGC 调节性能与一次调频动作能力，是智慧电厂顺应市场化服务的重要需求，通过面向锅炉、汽轮机以及辅助系统的各种蓄能利用与平衡技术，提高机组负荷响应能力，实现快速可控的负荷与频率控制策略。
同时采用机组群协同控制技术，使电源控制性能与电网控制目标合理匹配，集团或区域发电厂综合效益达到全局最优。
发电机组的深度调频与负荷快速控制技术可有效提高区域电网运行的容错性能与自愈能力。
目前较为成熟的负荷快速控制技术只有RUN-BACK 技术，在电源重要辅机故障时保障机组运行安全，减少负荷损失。
在电源点出线发生故障时，FCB 功能可以快速切除机组负载，保持机组带厂用电运行，为迅速并网恢复线路运行提供保障，但该技术受机组设备能力与运行方式限制，仅有少量应用。
另一项利用机组快速减负荷功能提高电网故障运行方式下局部线路输送限额的技术目前已有应用案例，通过设计验证机组在规定时限内快速减负荷的能力，使机组在线路故障时的出力上限得到拓展。
在大容量输电线路故障闭锁或大容量电源点故障跳闸的情况下，如何利用现有机组调节余量，快速升负荷支援电网的控制技术正在开展相关研究，这项技术的实现将最终为负荷快速控制技术带来对称的调节能力。
随着运行机组负荷率不断下降，电网越来越需要机组具备深度灵活调峰的能力。
如果机组能深度调峰至30% 额定负荷甚至更低时，对机组而言可以减少调停次数，对电网而言则能增加其备用容量，提升电网的安全性。
但该方式对机组辅机的正常运行是一个严峻的考验。
尤其针对超临界机组而言，除常规亚临界机组面临的低负荷稳定燃烧、环保装置低负荷投用等问题外，还带来了诸如低负荷干态运行区间延伸、湿态协调运行方式等一系列的问题。
因此通过采用双向解耦与多变量智能控制策略，解决深度调峰过程中机组干态转换时机与过程控制问题，可实现火电机组的深度调峰运行及控制过程优化。
同时通过磨组智能启停控制技术实现火电机组AGC 无断点智能连续运行，可提高机组AGC 深度调峰的工况适应性与智能化水平，降低机组运行操作风险，改善机组AGC 运行可靠性与灵活性。
3 基于智能终端与机器人应用的智能巡检系统发电厂智能巡检系统整合图像识别、非接触检测、多传感器融合、导航定位、模式识别、机器人应用等技术，实现对发电厂设备的自主检测。
智能巡检系统结构主要由以下部分组成：数据库服务器、图像识别及各种应用服务管理系统和移动智能终端。
智能巡检需要巡检设备在移动中处理数据和交互信息，因此稳定的无线网络也是必要的硬件基础。
系统可采用多种形式移动智能终端，包括手持工业巡检仪、智能采集终端、智能巡检机器人等。
智能巡检机器人可用于全厂范围开阔平坦地带重要设备状态巡检，对于智能巡检机器人不方便进入的狭窄空间，可由巡检人员佩戴智能采集终端进入巡检。
通过关联实时数据与历史趋势可提高智能巡检的预知性与互动性，巡检人员收集的现场设备运行状态和运行数据可为设备状态检修与在线评估提供有效数据支持，及时安排相应的检修、维护和保养，并通过数据的积累和挖掘为设备更新、选型作辅助决策。
为确保数据的安全性，系统需要具有自动备份数据功能，备份用户注册信息、设备台帐信息、历史缺陷数据等。