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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ME</journal-id><journal-title-group><journal-title>Modern Engineering</journal-title></journal-title-group><issn>2996-6973</issn><eissn>2996-6981</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ME.2025050007</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>火电厂边缘计算实时数据采集与分析平台</title><url>https://artdesignp.com/journal/ME/2/5/10.61369/ME.2025050007</url><author>马战南,张宝宏,侯伟</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>5</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-05-20</published-time></date></history><abstract>火电厂作为能源系统核心单元，其运行效率与智能化水平直接影响国家能源战略实施。传统集中式架构在数据传输延迟、处理能力及实时性方面存在显著局限，难以满足新型电力系统对海量实时数据的响应需求。本文提出基于边缘计算的火电厂实时数据采集与分析平台，通过"边缘采集&amp;mdash; 云端调度&amp;mdash; 本地控制"三层架构，实现数据本地化处理与云端协同优化。研究采用多源异构传感器网络与分层冗余传输设计，结合IEEE 1588v2时间同步协议与前向纠错编码机制，确保数据采集的时空精度与传输可靠性。硬件层面构建模块化边缘计算终端，集成FPGA预处理单元与嵌入式分析平台，支持毫秒级响应的本地化数据处理。实验结果表明，该架构使控制响应时间缩短40%以上，数据丢包率控制在0.1%以下，显著提升系统实时性与可靠性。</abstract><keywords>火电厂,边缘计算,实时数据采集,数据分析平台,预测性维护</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 成佳慧. 基于物联网技术的火电厂高频电源智能监测系统研究[D]. 南京信息工程大学,2012.[2] 杜赢. 基于物联网的火电厂设备实时监测系统设计[J].自动化应用,2025,66(03):201-203.[3] 蔡俊龙. 基于边缘计算的某大型火电厂机组运行安全在线监测方法[J].机电技术,2024,(06):79-82+120.[4] 朱伟. 基于移动边缘计算的火电厂分散控制系统改造[J].电气时代,2024,(02):84-87.[5] 刘晓东, 黄生文. 基于边缘计算的火力发电厂振动专家系统研究与应用[J].机电信息,2021,(30):5-7.[6] 赵博石, 赵俊杰, 朱振武, 李磊. 边缘计算在智慧火力发电厂中的应用[J].集成电路应用,2021,38(06):140-141.[7]邢健. 基于云计算的火电厂电气二次设备状态监测方法[J].电气技术与经济,2024,(06):147-149.[8] 张继伟. 基于边缘计算的输电线路监测物联网多路数据协同采集方法[J]. 微型电脑应用 2024 10.3969/j.issn.1007-757X.2024.09.008[9] 龚广京, 周光, 郑涛, 陈时熠. 基于线性回归与BP神经网络的火电厂燃煤碳排放计算研究[J].热能动力工程,2024,39(03):73-81.[10] 孙娜, 张勤, 吴娜,谷薇. 改进火电厂锅炉热效率反平衡计算研究[J].节能,2023,42(11):14-17.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
