发电企业的数据来源复杂，SIS系统、MIS系统、燃料系统、财务系统各有各的数据格式和统计口径。市面上可供选择的工具不少——Excel、传统BI、零代码平台、SIS自带的报表模块，以及像行列视这样的生产数据应用系统。生产数据是系统自动产生的、高频的、海量的，不是靠人填出来的。复杂的指标计算、跨系统数据整合、灵活的报表设计——这些都不是SIS报表模块的强项。SIS管“采”，行列视管“用”，BI管“析”

例如，正常的查询语句通常遵循标准的 SQL 语法结构，若出现不符合标准语法的字符组合、不完整的语句或者异常的关键字使用，就可能是异常查询。另外，还可以使用自编码器等深度学习模型，让模型学习正常查询的特征表示，当新的查询输入时，计算其与正常特征表示的重构误差，若误差超过一定阈值，则判定为异常查询。当有新的查询语句进入数据库时，将其特征输入到训练好的模型中，模型根据学习到的模式判断该查询是否为异常。为

例如，通过对风机叶片、发电机等关键部件的振动、温度、压力等多维度数据的深度学习，建立故障预测模型，能够在设备出现故障前数周甚至数月发出预警，使企业有充足时间安排维护计划，避免突发故障导致的停机损失。在发电现场，通过在设备端或靠近设备的边缘节点部署边缘计算设备，可对设备产生的海量实时数据进行就地处理与分析。例如，在风力发电场，每台风机产生的运行数据可在边缘计算节点实时分析，快速判断风机运行状态是否正