大型燃煤電站智慧企業建設實踐

［摘 要］當前，發展智慧燃煤電站已成為電力行業數字化轉型的必然趨勢和重要方向。國家能源集團岳陽發電有限公司以“建設自然生態、智能智慧、高質高效的世界一流示范電站，創國家優質工程金獎”為總體目標，深入推進“云大物智移”等新一代數字技術與電力生產技術及管理業務深度融合，通過技術創新和組織流程優化，實現了電廠生產與管理的智能化，為大中型燃煤電站智慧企業建設作出了有益探索。

［關鍵詞］燃煤電站；智慧企業；數字化轉型

一、公司簡介

國家能源集團岳陽發電有限公司（簡稱“岳陽電廠”）成立于2017年，地處湖南省岳陽市華容縣東山鎮，東接天井山，西傍桃花山，南望洞庭湖，北依長江，規劃總裝機容量4×1000MW，一期工程建設2×1000MW超超臨界燃煤發電機組。

近年來，根據國家能源集團《火電智能電站建設規范》要求，岳陽電廠以“建設自然生態、智能智慧、高質高效的世界一流示范電站，創國家優質工程金獎”為總體目標，深入推進“云大物智移”等新一代數字技術與電力生產技術及管理業務的深度融合，通過技術創新和組織流程優化，持續推動生產經營全面提質增效，為企業高質量發展提供了有力支撐。

二、實施背景

數字經濟時代，工業互聯網、大數據、云計算、人工智能、移動應用等先進技術的深入發展，給工業生產帶來了革命性的變革。2021年國務院印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》指出：“加快能源領域數字化轉型。實施電廠領域設備設施、工藝流程的數字化建設與改造。”

隨后，國家能源局印發《電力安全生產“十四五”行動計劃》明確提出：“加快電力安全生產數字化轉型升級。適應數字化發展趨勢，探索數字化治理手段，推進數字化技術賦能‘四個安全’治理，逐步實現安全業務數字化，以技術驅動電力安全業務轉型升級。”

這為電力企業數字化發展指明了方向。

另外，國務院印發的《中國制造2025》和工信部印發的《兩化深度融合創新推進2016專項行動實施方案》為企業進一步明確了智慧建設方向和重點。

當前，智慧燃煤電站建設已成為電力行業數字化轉型的必然趨勢和重要方向。國內各個發電集團均開展了相關建設。其中，國家能源集團對智慧電站建設進行了全面部署，并取得了初步成效。如國能京燃熱電、國能東勝電廠、國能宿遷電廠在電站智能化建設方面均取得了突破，并得到了國內同行的一致好評。

三、主要做法

（一）建設的目標

岳陽電廠依據智慧企業建設的整體架構設計，利用互聯網、物聯網、大數據分析、人工智能和專家系統等技術手段，將傳統電力生產、管理全過程與先進信息技術深度融合，通過深度發掘工業數據，自主優化生產過程，有效改善機組運行靈活性、經濟性，實現機組清潔高效發電，全面提升電廠生產經營管理效能和市場競爭力。

岳陽電廠按照國家能源集團智能電站建設相關要求，規范開展頂層設計，系統謀劃，確定了以“兩平臺三網絡”為整體架構，通過開展智能發電運行控制系統和智慧管理公共服務系統建設，對電廠應用與數據進行集成，統一管理；通過加強對生產過程的管控與分析決策，實現運營效率的穩定提升；通過數據挖掘分析技術與管理相結合，開展設備狀態檢修管理，有效提升設備管理能力，建成能充分體現時代特征、湖南公司特色、岳陽電廠特點的智慧燃煤電站。（如圖1所示）

（二）實施內容

1. 智能發電運行控制系統（ICS）

智能發電運行控制系統（ICS）技術架構包括基礎設施層、平臺層、應用層和交互層。（如圖2所示）

基礎設施層為平臺層和應用層提供基礎支撐，主要包含網絡和工業控制設備。網絡為生產控制網、管理信息網、工業無線網、網絡交換設備等；工業控制設備為DCS、PLC的基礎硬件、網絡安全管理相關服務器等硬件資源。

平臺層以信息全集成為基礎，通過各信息系統的集成，實現信息資源共享。主要包括構建數據分析環境、智能計算環境、智能控制環境、應用開發環境和大數據平臺、算法學習平臺等。

應用層以滿足不同應用場景下的工業應用需求為重點，提供安全可靠的應用服務，體現平臺的最終價值。主要包括各類智能應用模塊。

交互層主要通過操作員站、工程師站、高級值班員站完成數據監視、指令下達、邏輯畫面組態下裝等操作，實現人機監控交互。

智能發電運行控制系統（ICS）在分散控制系統（DCS）基礎上，通過數據分析、人工智能、先進控制等技術與燃煤電站發電技術深度融合，將工業數據分析和人工智能處理能力賦予傳統分散控制系統（DCS），實現發電過程的深度分析、智能控制，形成發電生產的“新大腦”。

在數據融合與互聯互通的基礎上，靈活運用各種智能算法（人工智能、數據挖掘和模式識別算法），深入挖掘數據中蘊含的特征、信息和規律，使數據充分發揮價值，實現“智能分析”“智能監盤”“智能報警”“智能運行”“智能控制”功能，滿足火力發電機組參數、設備及系統的狀態性能監測、故障診斷、智能報警及預警的現實需要，有效提升運行控制水平，從而提升電廠機組高效經濟運行的能力。

（1）智能監盤

分別對測點、設備、控制回路以及子系統進行在線監控，并將其量化評分，最終根據各子系統得分進行加權平均，得到各分系統以及設備整體健康度，實現設備、系統及機組健康度的可視化展示。

①控制回路品質監測。在線實時監測機組主要控制回路的品質，利用絕對誤差積分計算被調量與設定值之間的誤差，并將計算的誤差量化為0-100的得分，最終給出指標評價結果，供運行人員直觀查看。

②閥門性能監測。根據閥門以往故障的現象和運行人員的經驗，建立閥門及執行機構性能判斷專家知識庫。依據專家知識庫，對機組主要執行機構（閥門）的工作狀態進行實時計算并監控，并給出分類提示，供運行和檢修人員直觀監控，同時輔助決策。

③泛在感知數據網。將生產現場不同類型的數據，如無線溫度、壓力、振動、沖擊脈沖、油液品質、紅外信號、超聲波信號、音視頻流診斷數據、手持終端數據等，采用先進的測量技術，通過有線形式和無線形式統一納入ICS系統，構建成“泛在感知數據網絡”，實現發電過程信息的廣泛、深度感知和互動，形成后續分析和控制流程的數據基礎。

④三維可視化大型輔機在線監測。根據被檢測設備的不同形式，以三維可視化的方式提供監測設備參數設置，進行實時數據監測，實現對廠區大型輔機的在線監測及故障診斷。

（2）智能報警

①滋擾報警抑制。通過濾波、延遲、死區、多變量輔助判斷等技術，減少滋擾報警，聚焦重要報警信息。

②智能預警。采用機理建模、數據分析、人工智能等方法，根據設備運行狀況或參數本身的變化趨勢，在故障發生的早期或是潛在階段，提前發現異常并發出故障預警，及時消除系統運行的潛在隱患。

智能預警算法讀取ICS歷史數據和實時數據，進行模型的自學習、滾動優化，并根據實時數據給出未來的預警信息。

③故障診斷。通過專家知識故障庫的建立，實現對電廠實際運行數據的故障診斷。

（3）智能運行

①定期工作自動執行。基于運行操作流程，將機組定期工作的流程以邏輯形式固化下來，按照設備輪換管理要求，根據設備的運行時間和運行順序，通過視頻聯動技術手段，自主結合參數報警輔助判斷，實現設備的定期輪換運行。

②基于圖像識別的智能設備與ICS聯動。將視頻圖像無縫集成在EDPF-NT+系統操作畫面中，采用機器視覺、圖像識別技術，通過AI算法平臺將前端攝像頭采集的視頻圖像信息進行分析處理，抽取視頻源中關鍵有用信息，識別監控畫面中的異常情況，將相關信息通過視頻應用服務網絡接入機組DCS操作站，形成新一代的監控手段。

（4）智能控制

①AGC協調優化控制。采用模糊神經網絡、預測控制、自適應控制等先進的控制技術，為機組控制設計提供在30%～100%Pe負荷段（干態工況，下同）適用的包括AGC控制、一次調頻、協調控制優化、主汽溫控制、再熱汽溫控制優化控制功能的先進優化控制系統。

②干濕態切換優化控制（深度調峰）。采用模糊神經網絡、多模型預測控制等先進的控制技術，設計一套適用于本項目所涉及機組在19%～30%Pe負荷段（濕態工況）的 AGC控制、一次調頻、濕態協調控制優化、主汽溫控制、再熱汽溫控制、干濕態切換及深度調峰優化控制系統，同時需確保機組安全、高效運行。

③燃燒優化控制。采用模糊神經網絡、預測控制等先進的控制技術，設計一套軟硬件一體化的、控制功能完善的燃燒優化控制系統，并能完成規范書規定的各項優化控制指標，確保機組安全、高效運行。

④智能吹灰優化控制。鍋爐智能吹灰控制系統根據爐膛各受熱面的污染數學模型計算結果，結合鍋爐運行狀態，確定最佳吹灰頻率和不同負荷下的臨界污染潔凈因子，給出相應吹灰指令，控制相應吹灰器動作，實現鍋爐的智能吹灰。

2. 智慧管理公共服務系統（ISS）

智慧管理公共服務系統（ISS）系統以工業互聯網平臺為基礎，集成電廠所有應用和數據，打破數據孤島，實現對電廠各分系統的集中整體管控；建設“一個平臺，五個中心”，開展生產實時監控和設備狀態檢修兩大業務，通過大數據、人工智能、專家系統等技術手段，進行深度學習和關聯分析，實現設備故障預警、風險狀態評估、科學規劃檢修策略等，全面推進電廠業務管理智能化的橫向協同。

（1）統一管理平臺

平臺基于公共信息模型、插件式的應用組件等技術，提供一體化的、便利的辦公平臺，提高工作效率與業務響應速度。管理平臺主要由數據平臺、算法平臺、智能工作臺、智能報表、移動應用組成。

①數據平臺。采用先進技術，建立標準化、企業級的數據接入與數據匯聚存儲、數據計算與分析、數據治理體系，實現電廠智慧管理平臺各類數據的標準化接入與數據匯聚，為公司智慧安全管理、智慧運行管理、智慧檢修管理、智慧經營管理提供數據平臺支撐。

②算法平臺。基于智能管控系統平臺框架，研究部署AI算法平臺并進行二次開發，通過數據挖掘、建模、預測工具，為運行人員提供特征管理、算法開發、模型訓練、模型自學習、服務管理、監控等一站式算法服務，為業務應用提供算法支撐。

③智能報表平臺。智能報表支持跨系統間多源數據整合，實現數據統一管理、標準化管理。按要求定時自動采集數據、自動計算，最終自動生成覆蓋生產及經營管理的各類報表，減少人為干預，減少重復填報。智能報表支持對全廠指標數據的匯集，通過設置報表統計與分析、數據可視化以及數據填報等功能，挖掘數據的潛在價值。

④智能工作臺。智能工作臺通過對其他業務系統的整合，實現“人員集成、界面集成、流程集成、業務集成、消息集成”，為員工提供統一的信息資源訪問入口，提高辦公效率。

⑤移動應用。充分利用智能移動終端應用技術，及時處理待辦事件及現場突發事件，提高工作效率和管理水平，實現客戶服務流程的規范化、自動化和智能化，并加強現場作業指導和監管。智能移動應用平臺支持信息掃描查詢、現場在線作業、工作過程監控等。

（2）數據展示中心

①生產管理駕駛艙。主要反映公司生產運行情況、生產指標完成情況。主要包括廠用電率、發電量、發電進度、供電煤耗、負荷率、環保指標、缺陷數量、工單統計、點檢情況統計等相關數據的分析與展示。（如圖3所示）

一是性能計算。建立機組熱力設備及系統的性能數學模型，在線實時、準確地計算、分析、評價電廠技術經濟指標和設備的性能指標，計算的結果輸出到實時/歷史數據庫中保存。包括全廠、機組和設備三級性能指標在線計算功能，實現機組全方位的性能在線監測。同時，性能計算的結果也是進行優化運行和控制、經濟性分析以及操作指導等高級應用的基礎。

二是耗差分析。通過對機組運行中的關鍵參數進行實時監督，運用熱經濟診斷分析原理對影響機組熱經濟性的運行參數、運行方式進行計算和分析，確定機組主、輔機設備及熱力系統的熱經濟狀況。運行人員根據耗差分析的結果及時地對工況進行調整或維修，使機組的運行熱經濟性接近于最佳狀態。通過機組及廠級性能分析，為電廠高級管理人員提供決策輔助，實現運維及管理智能化。

三是智能對標。以電廠生產指標為分析對象，確立參與對標的指標體系及對比標桿，通過實際運行指標數據與標桿數據的對比分析，尋找差距，指導運行人員操作機組趨向最優，提高機組運行效率及管理水平。

②安全管理駕駛艙。通過統計分析了解安全管理各項工作落實情況，反映電廠安全風險狀態。涵蓋連續安全運行天數、風險管控、三級教育培訓統計、工作票統計、隱患排查情況統計、隱患整改率等數據的呈現。（如圖4所示）

③經營管理駕駛艙。包括利潤、成本、電量、實時負荷、市場動態行情、連續安全運行天數、績效考核、對標排名等生產經營核心指標集中展示。通過搭建可視化數字決策系統，全方位精準呈現、分析電廠經營現狀、走勢，實現以指標實時完成值、完成率、發展趨勢等形式反映企業生產經營現狀。（如圖5所示）

（3）運行監控中心

廠級生產實時監控按用戶要求進行實時畫面組態，并使系統的生產模擬圖與各生產控制系統的監控畫面一致。這些畫面包括機組DCS、水、煤、灰等所有實時監控系統的畫面，所見信息與各實時監控系統的畫面同步。同時還具有趨勢分析、過程回放、生產報表、啟停統計、超限統計等功能。

（4）巡檢管控中心

智能巡檢管控平臺基于視頻監控系統，采用“智能巡檢機器人+視頻監控攝像機”技術手段，通過機器視覺分析、紅外熱成像等先進技術，開展算法訓練學習，抽取視頻圖像中關鍵有用信息，識別監控畫面中的異常情況，并對異常情況發出報警，告知運行人員及時處理。巡檢機器人、智能攝像頭按照根據設備現場布置繪制的設備巡點檢路線圖定期自動完成巡點檢工作，實現電廠設備、環境全方位管控。按照既定模板自動形成巡點檢報表，判斷設備運行的健康水平，提供相應的維護、檢修建議，在平臺實現巡檢業務閉環。

（5）診斷維護中心

①設備知識平臺。基于設備臺帳、技術標準、設備出廠說明書、工藝、流程、檢修文件包、風險庫等資料的學習，構建設備智能知識平臺，實現知識提取、知識圖譜構建、知識圖譜查詢以及知識圖譜推理，并支持基于自然語言交互的知識圖譜應用，為工作票填報、設備資料檢索業務管理提供知識基礎。

一是知識文庫。知識文庫對知識信息進行統一管理和服務，提供分類知識管理功能，通過對各類知識內容包括法律法規、標準管理、規章制度、設備技術參數標準、設備巡檢標準、試驗項目標準、作業指導書、作業危險點及措施庫等進行分類及欄目管理和服務，實現對工作文檔、工作經驗、工作資料、標準規范、政策法規等知識內容的統一管理、應用和積累。

二是知識圖譜。根據安全生產管理業務知識設計知識圖譜，構建相關的數據模型，建立支持基于自然語言交互的知識圖譜應用，同時，以設備為中心，構建基于知識圖譜的相關應用。工作票辦票過程中基于圖譜中故障、風險點、安全措施等相關知識，提供填寫提示和輔助建議，為設備資料檢索業務管理提供支撐。

三是知識模型訓練。快速構建各類專業業務知識訓練語料，基于專業標注語料的處理模型訓練與優化，支持分類模型訓練，主題詞模型訓練，中文分詞模型訓練，命名實體識別模型訓練。

②故障診斷與狀態評估。通過數據標記、機理建模、人工智能算法與專家知識結構化模型轉換，構建一系列專業模型，從而形成故障診斷中心。使用動態、實時、綜合的狀態評估方法，把設備狀態相關信息轉化為評估特征，引入科學的權重算法，建立動態評估體系。通過對電廠設備各種數據信息（如監測的參數、使用狀況、當前的環境和工作條件、早先的試驗數據和歷史經驗等）進行綜合分析，讓模型認知設備在不同工況下保持應有的狀態；通過模型的實時分析，并借助各種推理技術，采用對設備關鍵特征量的融合分析和數據驅動預警的方法，從多源多維數據中提取有效的特征量，動態輸出關鍵設備大量運行參數和狀態的健康基準曲線。當設備狀態偏離基準曲線時，及時發現劣化趨勢，并在趨勢變化異常時發出預警信號，提示生產運行、檢修維護人員做出及時響應。

通過數據處理技術與管理相融合的方式，對各系統的集成與融合梳理分析，以設備健康狀態評價支撐設備運維，搭建供領導決策的輔助決策中心，提高設備檢修的有效性、針對性。

為實現向基于數據分析、健康狀態驅動的設備狀態檢修模式轉型，在設備狀態評估的基礎上，增加經濟性維度（包括維修成本、備品備件及價格），建立檢修決策矩陣，對各決策維度賦權計算，量化決策評估得分，按照分值給出檢修建議（包括設備正常、監視帶病運行、擇機檢修以及立即檢修），進入檢修決策流程。

檢修維護人員結合設備風險因素和經濟因素，優化維修策略，改善維修計劃，合理安排檢修時機和內容，解決過修欠修問題，降低檢修成本，力求以最小的經濟代價及時發現并消除設備存在的風險與安全隱患，從而實現設備的預防性維護。

在積累經驗之后，參考系統提供的部件診斷報告、設備狀態評估報告，以及其他系統提供的相關資料，電廠人員可進行檢修策略的優化。如，檢修計劃的安排、檢修間隔的延長、檢修時間的縮短等。

（6）數字孿生建模中心

岳陽電廠開展的數字孿生電廠建設，是智慧電廠建設的重要組成部分。在數字孿生電廠的建設過程中，數字化移交是貫通基建期與運行期的重要環節，是數字化工程數據內容的匯總與應用，是作為運行期數據倉庫的基礎，是電廠主數據系統的重要組成部分。

數字化移交的內容主要包括三維模型、各專業設計內容（圖紙及文字說明）、采購文檔（包括采購合同和設備廠家圖紙、施工文檔、設計變更及單體試驗驗收或分系統驗收的主輔機設備調試記錄）、四大管道焊口質量驗收記錄等。

在設備模型拆解方面，對于關鍵主輔設備，以高精度三維模型、動畫、語音、文字、交互式操作等形式，進行設備的虛擬拆解和組裝，展示模型“從整到零，從零到整”的過程，實現對設備基本信息、結構組成、工作原理、標準操作等內容的培訓。

在工藝流程仿真方面， 根據Pamp;ID圖和工況，模擬管道內介質流向、設備運行工況、閥門狀態等，在三維中展示設備及管線流向的動畫效果，達到工藝流程和設備原理的培訓目的。

創建四大管道和鍋爐廠范圍內管道、設備的三維模型，構建四大管道焊縫三維模型，錄入設計焊縫數據、施工焊縫數據，對焊縫進行信息管理和數據統計，實現焊縫的三維可視化管理。

3. 智慧電廠基礎設施建設

（1）生產控制網

生產控制網由實時控制網絡（A/B）、高級服務網絡（C網）和相關網絡設備、服務器設備及信息系統構成。信息系統主要包括：主輔網DCS系統、實時數據庫系統、數據分析系統、綜合審計系統和相關應用系統。生產控制網的設備和控制系統應按照等級保護要求分置于控制區（安全區I）和非控制區（安全區II），兩區之間由單向隔離網閘進行隔離。

（2）管理信息網

部署在管理信息大區，除作為內部辦公網基礎網絡外，還與辦公無線網、工業無線網、集團局域網、互聯網等網絡進行數據交互。

（3）工業無線網

采用i5GC下沉、頻率專享的獨立部署方式建設，構建獨立專網與外部隔離， 提升5G專網的安全性。專網用戶使用獨立的頻段/ 專用DNN+切片接入園區內網，提升專網內部安全保障。同時打造5G+視頻安防、傳送帶視覺檢測、園區數據采集、機器人巡檢等一系列應用，以點帶面將模式與方案推廣到整個智能電力領域。

通過三個“專用”+三個“定制化”，打造完全隔離、高安全性、高可靠性、深度定制的面向5G+工業互聯網全場景覆蓋的安全智慧電廠網絡。

三個“專用”：無線網絡，部署無線網專用基站，滿足電廠園區內專用；核心網，部署精簡專用5G核心網，體積減小80%；容災部署，保障業務不中斷；頻率選擇，采用獨立專用頻率，保障與公網互不干擾，支持靈活的上下行配置。

三個“定制化”：網絡架構，端到端全獨立組網，具備完整的5G通信能力，與公網完全隔離；接入定制，辦公與工業控制隔離，UPF物理隔離+切片端到端保障定制的接入策略設計；終端定制，5G工業網關和5G模組定制，滿足電網多種工業設備接入。

依靠5G高帶寬、低時延、廣連接的能力，開展基于5G無線網絡通信的工業控制與視頻監控的深度融合，在全廠區域室內外實現5G無線網絡覆蓋，著力推進生產控制、廠區安全監控和調度、設備點巡檢等典型應用場景的深度研究與應用。

四、主要創新點

（一）建設機組全系統、全工況的“三級智慧監盤系統”。以人工智能和數據可視化方法，將“參數級、設備級、系統級”智能監測信息進行特征分析、異常狀態評估診斷和可視化展現，實現全系統、全工況的趨勢預警、智能報警，實現少人值守。

（二）建設“全廠三維可視化主輔機設備診斷系統”。通過專家診斷數據建模，實現主、輔機設備全過程監測、故障診斷、狀態檢修。

（三）建設“現場AI設備聯動系統”。基于ICS系統“泛在感知網絡”，實現設備遠程操作與視頻聯動、機器人遠程協同。以ICS智能中心為“大腦”，將全廠的機器人、智能攝像頭作為“手、腳、眼”，通過系統協同聯動，替代人工巡檢和操作。

（四） 建立“定期工作自執行”系統。基于DCS搭建定期工作邏輯，依托“泛在感知數據網絡”和“智能人機交換技術”實現定期工作的提醒、自動執行、視頻聯動。

（五）建立全廠主機、重要輔機、關鍵設備智能故障診斷與健康預警平臺，主機及主要輔機、重要電氣設備采用無線實時物聯網狀態監測及故障預警診斷系統。

（六）實現對汽輪發電機組、重要輔機、重要電氣設備運行狀態的智能分析，完成故障自動診斷和故障預警，并自動給出運行指導建議及故障處理方案建議。

（七）建立電廠主要生產設備正常參數精準基因模型、異常特征模型、故障特征數據模型數據庫，創新部件級診斷模型，實現高精密、高準確自動診斷。

（八）建立發電服務統一應用平臺。統一應用平臺集成電廠所有應用和數據，提供單點登錄、統一界面、快速訪問、個性化定制等功能，實現信息互通和知識共享。

（九）通過對電廠設備日常檢修管理和狀態檢修管理，包括對電廠設備的檢修計劃、檢修任務、檢修記錄、檢修評價等，提升電廠設備的可靠性和壽命。

（十）構建高水平的知識平臺，包含大量領域內專家的知識和故障機理研究成果，在數據-狀態-結果三者間建立緊密、科學的聯系，推進診斷效率和質量。

五、實施成效

（一）直接效益

1. 提高機組發電效率

采用了先進控制算法和優化控制系統，提高煤炭的燃燒效率，降低機組煤耗和耗汽率等，從而增加機組發電量，降低成本，提高企業的經濟效益。

2. 提高設備可靠性

采用了智能化的監測和管理系統，實時監測設備的運行狀態，及時發現和解決問題，保證了設備的可靠性和穩定性，從而提高了機組安全運行水平。

3. 降低電廠運營成本

通過建立智慧管理平臺，提高電廠智慧化管理水平。通過狀態評估掌握設備健康狀況，制定科學合理的維護保養計劃，解決設備檢修不足和檢修過剩的問題，延長設備使用壽命，降低設備的維護和維修成本。

4. 提高人員工作效率

通過自動化、信息化、智能化技術，優化人力資源配置，提高工作效率，有效降低運行檢修人員的工作難度和強度。

（二）間接效益

1. 帶動相關產業的發展

智慧電廠的建設和運營可以帶動煤炭采選、火電設備制造、建筑等相關產業的發展，促進產業鏈的形成和優化。

2. 促進科技創新和人才培養

智慧電廠建設離不開先進的技術和設備支持，這需要企業不斷進行科技研發和創新。同時，智能發電平臺的建設也需要高素質的人才，這可以促進人才的培養和就業。

3. 提高國家的能源技術和國際地位

智慧電廠建設可以提高國家在能源領域的技術水平和國際地位，為國家的現代化建設做出重要貢獻。

（三）社會效益

1. 有利于生態環境保護

智慧電廠高效的發電技術，減少了二氧化碳、粉塵、氮氧化物等污染物的排放，降低了對環境污染。

2. 有利于科技創新和進步

智慧電廠建設離不開科技公司和高等院校的大力支持。建設過程中采用了包括大數據、云計算、物聯網、人工智能在內的大量先進的信息技術，促進了電力行業整體的科技創新和進步，為未來能源行業高質量發展奠定了良好基礎。

3. 有利于提高市場競爭力

智慧電廠采用了先進的的技術和智能化系統，能夠更好地優化能源調度和提高發電效率，提高了市場競爭力。

六、展望

未來，隨著技術的不斷進步，智慧電廠將會更加高效、環保、可靠，為人類帶來更加美好的未來。

今后，岳陽電廠將把實施科技項目《大型燃煤電站智慧企業建設關鍵技術研發與應用》作為貫徹落實集團總體發展戰略的重要支撐，在集團公司、各大科技企業、各大高等院校的大力支持下，進一步加大工業大數據分析和人工智能處理等一批先進信息技術的深度融合創新力度，賦能燃煤電站生產技術和管理業務創新，努力打造燃煤電站智慧建設典范，為行業數智化轉型提供更多有益借鑒。