智慧电厂里，大数据设备诊断是如何实现的？

针对我国能源发展和能源结构转型的需求，为了更好地提升能源转换效率，国家发布了《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，明确指出促进能源和信息深度融合，“智能发电、智慧电厂”的构建是发电企业提升管理、提升市场竞争优势的创新变革举措，是将管理与当前先进技术高度融合的成果。

行业推动智慧电厂产品进入快速发展期

目前，整个行业在发展过程中面临许多挑战：

一是能源结构调整不断深入。新能源产业快速发展，冲击传统的火电，使得火电经营压力越来越大，必须转型升级；

二是资源环境约束逐渐增大。国家对整个行业的污染物排放要求越来越高，企业每年投入大量的环保成本；

智能电厂是个前几年提出的一个电力行业运营模式，经过这几年的发展，大部分电力企业或多或少都向这个方向走，毕竟这是个技术趋势。之前一般的行业都会迎来“智能”两个的加成，然后就好像走在行业的前沿，不落后时代。其实智能化革命的这几年确实对各个行业特别是相对传统的行业的影响确实很大，特别是大数据概念和技术的普及应用，带来了不少效率上的极大提高。这里的电力行业也是如此，之前其实电力各个大小设备都能实现智能电子化，但许多的各级终端设备信息数据都静静的躺在机器中，只会有限的应用于自身监测最多能上报上级设备状态，总的来说没有拿出来好好的进行诊断预测和联动分析之类。赶上大数据这一波浪潮，这些数据终于迎来了开发，能发挥自己的潜力了。

电力行业涉及面很广，大数据在这里的应用也是多方面，这里先只谈谈大数据背景下的电力设备诊断方面。首先得了解下具体电力设备的基础结构，然后才能整体上的这个问题。

1. 电力设备技术构造