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在互聯網信息技術爆發式發展的今天，各行各業的數據量都是海量增長。在這個時代，人工傳統的分析手段已經遠遠不能滿足于數據分析的需求，因此大數據分析手段已經成為一個必不可少的分析手段，尤其在智慧電廠之中。

隨著火電機組的裝機容量增加和信息化、現代化技術的發展，電廠內人員數量越來越少，但是實時的數據量是越來越大。因電廠規模的不同，每秒鐘每個電廠的數據量可能從1萬到10萬的等級，每天可能有上千萬甚至上億的數據量。這些數據量，雖然說相對于整個互聯網行業來說，達不到一個大數據的標準，但是對于傳統的火力發電廠數據分析來說，人工的分析手段已經無法駕馭這些數據，去挖掘潛在價值。如何對這些數據進行一個實時的深度分析，挖掘數據背后隱藏的價值用于提升生產，這都是一個亟待解決的問題。

目前來看，數據應用主要集中在三個方面：生產數據分析、設備可靠性分析、能耗分析。

生產數據

對于生產數據，電廠要更關注數據如何能實時地分析機組的健康狀態和機組的能效診斷，既安全和效益。安全方面，保證設備安全經濟運行，使機組實時地運行在一個經濟的工況，通過對生產數據的分析保證設備的可靠性和機組運行的經濟性，這個是數據分析的結果。

設備可靠性

對于設備的可靠性。電廠傳統的監測大部分還是基于一個報警和保護的作用，但實際上很多參數的變化在達到報警值之前，其實已經有明顯趨勢的變化。

監測系統有成百上千個數據實時顯示，靠人工的手段很難說實時監控到每個數據在什么時候偏離了原始值或者是我們的期望值。我們如何在這個數據開始變化的時候就能夠監測到，給人員以提醒，這個是數據分析的一個重要的應用。

能耗分析

另外就是對于機組實時的能耗分析。如何從機組運行過程中，成百上千個參數來綜合判斷機組的能耗水平是否偏離設計值，是哪個參數引起的，都需要通過這種數據分析的手段，實時地給運行以指導。

很多發電公司面臨這么幾個問題：一是海量的生產數據得不到有效利用。在信息化過程中，電廠有多套信息系統，例如檢修一體化、巡點檢系統、績效考核系統等等，這些系統都在實時采集數據，但是很多時候這些數據都只是存儲在硬盤里，而沒有用于指導生產。

二是設備的狀態檢修困難，缺乏科學判斷依據。很多時候電廠的設備檢修都是基于計劃檢修或者是故障檢修。

三是檢修人員對現場運行的判斷，沒有一個有效的手段，判斷設備運行在什么狀態。現場設備出現問題之前分析、解決問題的能力不足，沒有能夠有效在隱患發生之前及時發現。

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