缩进在电力行业，电力智能化的迅速发展使信息通信技术正以的广度、深度与电力生产、企业管理快速融合，让纷繁庞杂的各类生产管理数据成为电力生产企业新的财富，指导着电力生产和管理。
缩进 当前电力企业生产过程中sis系统记录着大量的生产数据，如发电量、电压、温度、耗煤量等方面的数据，如能充分利用这些实际生产数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。对此博晟科技针对电力企业生产行业进行深入研究，形成一整套大数据分析挖掘方法体系和大数据挖掘平台，来实现设备的故障预警与处理、发电机组间负荷优化分配，燃煤寻优等，为电力生产提供化指导，全面降低企业成本，加强风险管控能力。
缩进电力大数据技术包括：高性能计算、数据挖掘、统计分析、数据可视化等。 电力大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity），通过Hadoop分布式计算技术采用Spark框架建立分布式存储及计算集群，采用各种大数据挖掘方法以及TensorfFlow深度学习框架提供的深度学习方法分析大量数据，从大量数据中寻找规律，进行故障预警、诊断，以及燃料寻优，最终通过图形可视化清晰有效的传达信息的技术。
缩进电力行业数据在可获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面的表现均不尽人意，大数据挖掘希望解决在线的状态监测数据（时序数据和视频)，设备基本信息、实验数据、缺陷记录，人工日志信息等数据的高效、高可靠性、高实时性的企业级大数据分布式存储，并进行数据清洗整理、挖掘，保证数据的完整和高质量，提高数据的管控能力及数据价值，最终指导电力生产企业的生产运营。
缩进电力大数据挖掘充分利用资源，解决目前存在的系统功能分散、集成度低、维护工作量大等问题，构建以数据为中心的一体化监控系统，优化电力生产企业的运行方式，达到经济运行，还可以快速查找、隔离故障，缩短故障导致停产带来的损失，更包含故障预警、决策优化等高级应用功能。
缩进更加高效的需求侧管理。电力大数据可通过用户的用电量、环境温度、煤种等进行综合分析，确定运行和负荷控制计划、管理和控制，并通过能耗方式实现机组间的负荷分配，指导各机组运行操作，达到节能降耗的目的，从而降低生产成本。
