1、数据中心
公司数据中心由担任中国电信数据中心的团队根据我公司业务现状和未来发展规划进行设计咨询。
硬件由72套曙光服务器及配套软硬件组成，软件包含了目前主流的Hadoop生态圈组件、组件管理系统、曙光方舟大数据管理平台、paas平台等。
1.1大数据技术架构
我公司采用了基于Hadoop生态圈的大数据处理平台和技术，保障系统的前瞻性、先进性，并且在行业内处于领先水平。图1是平台中大数据处理关键平台和技术逻辑结构图
图1 大数据处理平台逻辑架构
1.2大数据应用环节
2、健康管理系统
公司设有远程健康管理中心，以RNN、CNN等人工智能技术为核心，实现设备在线健康管理，并通过网络与客户进行信息交流，并为用户进行设备“健康状态”分析，将传统的事后故障诊断，改为了事前的健康管理。
2.1、常规业务
在SOA构架下，在油水气机电统一视觉下，对水电站常规业务进行梳理，以管理制度和岗位职能为主线，对水电站管理系统进行共性提取和个性细化。
2.2、初级智能
应用人工智能技术，在水电站综合管理平台上实现数据推送、业务推送和知识推送，实现数据驱动。
2.3、高级智能
智能系统的广泛应用将是本系统的显著特征，让机器拥有智能，是人类永恒的追求。智能水电站的建设不能单纯地等待硬件条件的成熟和知识体系的完善，主、辅机厂应该做的是根据现有的硬件条件，让采集的数据去驱动系统，把主、辅机厂的知识融进系统，通过非单调逻辑和真值维护系统，使智能水电站系统给主、辅机厂正确的决策。
2.4、典型应用场景
Ø大量报警信息导致光字牌闪烁，无法判断主要原因，无法理清信号的相互关系，一般就是关闭闪烁页，形成安全隐患。我公司用机器学习的方法对数千个信号历史数据全相关计算，进行数据纵剖，在数千个伴随出现的信号量中发现关联性，推送报警原因。
Ø目前状态下，未来一段时间内哪个信号会报警，真正实现预警：“为之于未有，治之于未乱”。在所有的历史工况中发现相似工况：
1）、可观察此工况的后续变化。
2）、可自动弹出其运行日志，帮助运行人员决策。
