浙江
实现智能发电站的核心能力，必须充分利用当前的云端运算、大数据、物联网、移动应用程序等高级信息技术、发电站控制系统、工厂级监控系统、管理信息系统、辅助监控系统等，支持产业数据库平台、管理云平台和发电站SIS网络，并在智能设备层、智能控制层、智能监管层和智能决策层构建满足智能发电站要求的模型，从而形成智能发电站生产和管理系统，实现发电过程的全面感知、协同优化、预测预警和科学决策。
(1)智能设备层
智能设备层与发电厂生产经营要素紧密融合，是与物理世界进行虚拟世界交互与合作的关键，也是数字孪生的关键，为了实现全面认识，主要通过先进的测量技术，将发电厂所有设备状态、工艺参数、管理过程和环境条件转换为数字信息，并根据自我诊断要求进行适当的处理和高效的传输。此外，在智能控制层、智能监管层、智能决策层的指示下，可以准确分析和传达有关相应电站生产和运营要素的指示，以实现最小干预的闭环控制要求。
(2)智能控制层
智能控制层为了实现对发电厂各工艺过程的智能控制，必须通过物理实体的行为模型和规则模型、生产工艺数字孪生、主要是DCS本身的相关高级算法程序、边缘计算等高级信息技术等，形成工艺特性的自适应控制、预测控制、模糊控制、神经网络控制等具体程序，对生产工艺建模。综合智能设备层收集的信息和智能监督层的指示，形成满足发电站安全、经济、环境要求的控制指南，在各种燃料和环境条件下最大限度地提高发电站的安全性、经济性、环境性。
(3)智能监管层
智能监督层的重点是实现电站设备资产的智能化管理。基于生产工艺、工厂级监控资讯系统、整个工厂生产过程和管理数据和信息收集、集成、工厂级能效基准和评估、运营管理、智能巡检员、设备健康管理、设备远程诊断等预测报警功能、在发电厂级实现发电厂闭环时，建模的重点是设备的物理模型和运行维护的规则模型。对应于虚拟模型的物理实体包括设备资产本身和维护服务行为。智能管理层接收的输入信息包括控制层的生产实时数据、智能设备层的现场实时信息、智能决策层的执行策略和最优化模型信息。
（4）智能决策层
智能决策层借助生产制造、运营管理操作系统出示的海量信息展开大数据分析应用及有关功能模块的开发设计，推动管理数据信息与生产制造数据信息之间的互相整合，实现了辅助决策、仓储成本分析、智能供应链支持、绩效评估等战略决策，从而增强整个集团公司的精益化管理水平。智能决策层的核心是工业生产信息化大数据平台和管理云平台，智能决策层再加智能监管层基本上将发电站现场的所有生产运营要素都进行了数字化，是真正意义上的数字孪生。在这个等级，生产制造、运行、经营管理的管理行为等都生成了数字孪生体，甚至涉及智能监管层的实体模型创建行为。
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