2023 年（第六届）电力设备管理智能化技术研讨会 - 38 - 据库的建设，缺少基于大数据、云计算的智能分析 系统的使用，还无法实现数据的深度分析，进而导 致对数据的挖掘度存在不足，并且数据融合的深度 也达不到实际的要求，最终影响智慧电厂的建设与 发展。 2.2 未充分利用互联网技术 目前，具体的经营管理、故障诊断、设备运行、 检修维护等方式还相对简单，导致互联网的科技智 慧还得不到有效的应用，无法将工作业务与智能化 的互联网管控相互结合起来，这样就会影响自动管 控，无法得到技术层面上的支持。在实际的经营生 产之中，针对问题的解决措施相对较少，无法快速 的反应，进而影响的实际的工作效率。所以，在今 后的智慧电厂建设与发展中需要格外关注对互联网 技术的有效应用。 2.3 疑难问题缺少人工智能支持 由于传感器与智能调节机构的数量有所不足， 这样就可能导致检测控制偏向于粗放性的状态。对 于生产现场的高温、高压、腐蚀等危险区域进行检 查时，发现存在大量重复、周期、繁琐的工作项目， 还需要人工智能的支持，以满足自动化的预警与监 测要求，提高人员与设备的安全可靠性，并且能够 减少人员的劳动，实现工作效率的提高。 针对智慧电厂建设的实际管理，需要了解其整 体的架构，然后通过具体的管理建设方案的落实来 满足智慧电厂的实际发展需求。 3.1 整体架构 对于智慧电厂的建设，主要是涉及到发电企业 的各个部门，囊括了业务信息，覆盖了人、财、物 等基本要素。在面对复杂的要素时，智慧电厂是否 能够有效建设的关键就在于建设项目的架构体系。 针对智慧电厂的实际建设而言，基本架构见图 1 所示。 3.2 智慧电厂建设方案 基于智慧电厂建设整体架构的实施，在智慧电 厂建设的具体方面需要重点考虑到落实全生命周期 数据集成平台的建设、生产信息一体化管控平台的 建立、三维数字化移交三个方面的内容与要求，这 样才能够真正迎合智慧电厂的实际建设所需。 图 1 智慧电厂建设整体架构