传统电厂智慧升级的背后是各种技术的快速发展和成熟应用。建设“安全、环保、高效、灵活”的智慧电厂，需要具备“自我分析、自我学习、自我优化、自我诊断、自我收集”的能力。那么，哪些技术可以赋予智慧电厂这种能力呢？它在各种智慧电厂解决方案中依赖何种技术？本文结合市场上主流的智慧电厂解决方案，整理了当前智慧电厂中应用的技术，以便于人们对智慧电厂有更深入的了解。整理的技术包括3D可视化、UWB定位、大数据、云计算、物联网、智慧机器人、深度学习和声音感知。
三维可视化
在传递信息的过程中，图像的效率大于图片，图片的效率大于文字的效率，正是因为人性喜欢无思维的直观信息传递。VR三维可视化技术可以将平面和文本数据转换为三维建模，这在一定程度上改变了信息高效传输的方式。对于电厂来说，通过厂区的立体化改造，不仅可以将真实的环境生动地展现在我们面前，还可以将实际的生产业务无缝集成到三维模型中，实现企业的智慧化、精细化管理。
超宽带定位
超宽带（UWB）技术是一种无线载波通信技术，主要用于厘米级高精度定位。通过UWB定位技术，电厂可以实时定位现场操作员的具体位置。通过隔离危险区域的电子围栏，实现实时报警，避免员工误操作造成的安全隐患。作为专注于电力安全领域的企业，云库科技将UWB技术应用于电厂人员的安全管理。
数字孪生
所谓数字孪生模型是指物理资产、过程或系统以及工程信息的数字表示，以便我们理解和建模性能。数字孪生模型是“实时”或不断更新的，它跨越了设备的整个生命周期。在发电厂，数字双模型可以优化设备、系统和生产过程的运行和维护。数字孪生技术的重点是如何使孤立的数据相互连接，并通过现代手段将数据从设计扩展到施工和运营，从而产生更多的价值。
大数据
大数据由数据集组成，可以通过计算机进行统计、比较和分析，形成海量、高增长率、多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握海量数据信息，而在于专业地处理这些有意义的数据。换言之，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。对这些信息资产进行专业化处理有助于提高电厂运行的可靠性和经济性。
云计算
从技术上讲，云计算和大数据之间的关系就像硬币的正面和背面一样不可分割。大数据不能由一台计算机处理，必须进行分发。只有依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，才能挖掘大数据的价值。通过云计算，可以在几秒钟内处理数万个数据，实现强大的网络服务。用户可以轻松地通过网络获得无限的资源，而不受时间和空间的限制。
物联网
物联网（IOT），即“万物相连的互联网”，是基于互联网的扩展网络。它将各种信息传感设备与互联网相结合，形成一个巨大的网络，实现人、机、物在任何时间、任何地点的互联？？。“物联网就是物联网”。
发电厂通过物联网技术收集、交换和分析数据，以提高生产力和效率，并产生其他经济效益。物联网是分布式控制系统的演进。它使用云计算来改进和优化过程控制，从而实现更高程度的自动化。与其他技术相比，物联网技术是各种技术的综合应用。它是智慧电厂的必然技术，具有非凡的意义。
智慧机器人
智慧机器人在电厂的应用主要包括感知环境因素，识别和解决仪表智慧识别、红外测温、气体检测、振动检测、声音分析、高清视频监控等问题，实现电厂关键设备状态的全覆盖，协助电厂运维人员，使运维人员能够及时控制设备的运行状态。
深度学习
深度学习是机器学习中基于数据表示学习的一种算法。到目前为止，一些深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络、深度置信度网络和递归神经网络，已经在语音识别、自然语言处理、音频识别和生物信息学等领域得到了应用，并取得了很好的效果。
声音感知
声感知技术是结合物联网、大数据分析、深度学习等技术的深层次技术应用。其作用是提取设备声音特征值，建立声音识别模型，实现设备状态监测和故障报警，确保设备安全稳定运行。
机器声音独特而细微。通过智慧声纹识别技术，可以帮助电厂运行人员进行早期故障诊断。
各种技术相互补充，相互独立，相互关联，涵盖智慧电厂的设计、制造、基础设施和运营。它们为电厂的设备智慧、控制智慧、管理自动化、连接联网和信息共享提供了坚实的基础，满足了电厂更加安全可靠、清洁高效、低碳、环保、经济灵活的时代要求。