智慧電廠的複雜性

第一，基層建設的複雜性，包括泛在感知布置的難度、泛在感知帶來的數據量增加的問題。

首先，是泛在感知布置的難度問題，包括布置的精密組和感知的精度問題。在電廠生產過程中，有很多地方是不能夠布置傳統手段的檢測裝置的，如何採用一些新技術檢測原來用傳統手段不能檢測的地方來獲得，可能我們還要等待這方面的技術進步。再比如目前局限於技術發展，有些檢測精度不高，比如說我們比較常見的電廠中的氮氧化物濃度的檢測，目前現有的儀表檢測度不高。在這一點上要提高檢測精度我們仍然有待於一些新的技術的突破。

其次，泛在感知所來的數據量的顯著增加，就是一層數據層隨著泛在感知遍布網絡的應用和推廣，一次數據的應用量顯著增加，很有可能是幾何增加的數量級，非常巨大的，在這樣龐大的數據量體量下如何能夠保證數據有效實時的上傳到智慧體，為智慧體所使用，數據傳輸能力一定要跟上。所以，網絡的新設備、新技術的不斷進步和更新，是智慧化電廠建設的一個必要條件。

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第二，智慧層建設複雜性的問題。

隨著生產的發展，電廠規模越來越大，各子系統間得關聯也越來越緊密了，耦合越來越顯著。舉個例子，我們通常使用神經網絡來建模生產過程，這是很常用的工具，我們使用神經網絡，同各個神經元的連接模擬系統的耦合，從結構上來說是一個非常直觀有效的方式。但是你想用神經網絡來模擬如此複雜的一個大規模的耦合的實際系統，同時要考慮的條件和問題是非常多的，因此，所建模、所實現的精確度是很不容易保障的，我們要達到對這個過程較為準確的模擬，所要考慮的問題是非常多的。比如說我們需要一個多入多出的神經網絡，主源輸入可以由給煤、給水、給風，同時我們還要考慮主氣溫、主氣壓的變化。但是這裡面仍然有很多我們容易忽略的部分，比如說噴水減溫的噴水量、冷凝系統的輸出，因為系統是一個耦合系統，任何一個部分的變化都會引起其他部分的變化的。從這個角度可以看出，第二層智慧層建設難度不容小覷。

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第三，高層建設的複雜度問題

基層穩固上面才能建得好，一層、二層現在建設起來難度都不小，所以第三層大家想一想更不容易了。在第三層本身來講，包括深度的數據挖掘、數據利用，數據利用的質量怎麼樣，有沒有過挖掘的問題，都需要深度考慮。

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