随着互联网的飞速发展与普及，万物互联的思路也可以逐步实现。对于基础的热电联产工业企业来讲，热电数据的收集、处理与应用，进而提高热电系统运行效率，变得尤为急切。
大数据，是最新最宝贵的资源。而实际上，我们真正需要的，或者说真正能提高系统效率的数据，关键点不是在“大”，而是在“活”，唯有“活数据”才能给我们提供整理、分析与优化的基础。
那什么是活数据呢？
“活数据”指的是工业企业的生产运营过程中产生的海量数据中，具备“在线、可靠、相关、有效”四个特性的数据。
所以我们首先要做的是从海量数据中提取出有价值的“活数据”来，依靠在线的有效数据，做出合理的控制模型，实现分析与控制的最终目的。
对于热电系统数据的应对策略，应该是“先补后活再挖掘”。
目前热电系统的现状是，已经安装的MIS系统大多数停留在事务处理阶段，大多数已经安装的SIS系统停留在数据搬运与统计阶段，没有分析与支持，更谈不上智能优化控制。
第一步，全面考量各个系统，从“可靠性、经济性、环保性”角度出发，列出应该自动获取到哪些在线数据清单，然后对照目前的DCS系统，找出缺乏的数据点，安装相应智能仪表，从而补齐数据采集的需求。
第二步，从海量数据中自动提取“活数据”，生成热电系统优控数据库。
第三步，对“活数据库”所有数据进行数据挖掘工作，进行相关性分析，获得热电系统优化控制模型。
实现路数上，可以从热电系统的分系统入手，从小处起步，采取农村包围城市的方法，逐步来推进。
当整个热电系统的数据模型建立后，就可以进入数据应用阶段，即热电系统的智能优化控制阶段。
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