金 鑫

基于传统火电厂热控设备状态监测存在数据传输延迟长、实时性不足和集中式处理压力大等问题，本研究构建了一套基于边缘计算的状态监测优化方案。通过在现场部署边缘节点实现数据的本地预处理、特征提取和初步诊断，有效降低中心服务器负载，提高系统响应速度，并增强设备异常检测的准确度。研究内容涵盖边缘架构设计、数据处理流程优化、关键设备监测模型构建以及现场应用验证。实验结果表明，该方案能够显著提升关键设备运行状态的感知能力和故障预警效率，为热控系统的智能化运维提供可行路径，并为火电厂数字化转型提供可复制的技术框架与实践经验。

边缘计算；火电厂；热控设备；状态监测；故障预警

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