電廠的運行包括兩方面的要求：（1）運行平穩（質量）；（2）經濟性好（效率）。前者要求機組運行可靠、穩定，能及時發現故障及故障的前期征兆；后者要求機組運行效率高，能實時給出機組運行的經濟性指標。大型電廠設備多而復雜，許多設備處于高溫高壓下工作，發生異常或故障的幾率較大。在傳統操作方式下，運行人員無法及時、準確預測機組性能的變化及故障的發生，以致影響了機組的經濟性、安全性。因此，研制在線的性能分析及故障診斷系統很有必要。
　　
　　一、系統整體結構
　　
　　整個系統由參數仿真、性能分析、故障診斷、運行指導、數據報表、數據追憶等模塊組成，其功能框架結構如圖1所示。
　　
　　該系統采用B/S（瀏覽器/服務器）3層結構模式。在終端（表示層）只需要支持ActiveX的瀏覽器即可。瀏覽器與中間層間使用COM+的通訊方式。中間層包括Web服務器和組件對象。它們通過OLEDB與歷史庫連接。數據庫層即歷史數據庫，其結構如圖2所示。　　
　　二、系統功能及其實現
　　
　　2.1傳感器故障診斷及參數仿真
　　
　　傳感器故障診斷模塊根據各個測點的特點選用時序判斷法、空間判斷法、上下限判斷法、智能方法（神經網絡、模糊識別等）等方法中的一種或幾種組合來診斷傳感器是否有故障。并將診斷結果附在測點數據的有效性標簽上，供參數仿真鑒別。
　　
　　參數仿真[1]對重要的失效數據進行仿真，以保證性能分析和故障診斷的順利進行。它分為仿真訓練和參數擬合兩部分。當發現測點數據的有效性標簽為失效時，則尋找相應的擬合系數。如果擬合系數存在，則由相關數據擬合出仿真數據；如果不存在，則從歷史數據庫中取出一段時間的相關數據進行仿真訓練，從而得出擬合系數。
　　
　　2.2性能分析及運行指導
　　
　　性能分析包含熱力分析和能損分析兩部分內容。
　　
　　熱力分析是根據熱力學原理以及能量平衡、物量平衡等理論，由一次數據得出各點蒸汽（或水）的熱力參數以及各抽汽口的抽汽份額，進而得出各機組的相對內效率、各缸的效率、整機效率、汽耗、熱耗等經濟性指標。
　　
　　能損分析是以等效焓降法[3]為基礎，對機組運行的可調參數進行在線偏差分析。分析由于某參數偏離目標值而帶來機組效率、熱耗率以及煤耗率的變化。
　　
　　運行指導則是在性能分析和故障診斷的基礎上提出當前提高機組運行安全性、經濟性的調節方案。其可指導運行人員調整運行參數，使得機組始終在安全、的狀態下運行，從而提高電廠的安全性、經濟性。
　　
　　2.3故障診斷
　　
　　故障診斷模塊以模糊神經網絡[4]作為故障診斷模型。系統由模糊化層FL、神經網絡層和去模糊化層DFL組成（圖3）。其中神經網絡層選用BP網（即誤差逆傳播神經網絡）。
　　
　　該故障診斷系統的運行分為2個階段：
　　
　　（1）訓練階段將故障樣本集輸入網絡，對網絡進行訓練。網絡經過多次迭代后，其權值與閥值逐漸穩定，網絡也逐漸向訓練樣本靠近。訓練后的網絡通過記憶各個結點的權值與閥值得到隱含在網絡內部的故障隸屬函數。　　
　　（2）應用階段這時系統在特征數據的激發下實現記憶信息的轉換操作，對輸入作出響應，從而對故障做出診斷。2.4數據表及追憶
　　
　　數據報表功能根據要求，可將各種數據（一次數據、經濟性指標、故障數據等）進行分類、歸檔，按所需的時間間隔打印輸出，減少運行人員繁瑣的抄表工作；同時也可將各種數據以曲線的方式打印輸出，供有關人員進行分析、決策以及保存；還可輸出小指標，如一些競賽報表。
　　
　　一個完整的系統還必須建立機組運行長期數據檔案，保護機組歷史資料；數據追憶正是長期數據檢索的有力工具；它包含機組運行一次數據檔案，經濟性指標檔案，歷史報警檔案，歷史故障檔案等，也有數據報表和輸出兩種形式。
　　
　　三、應用實例
　　
　　電廠在線性能分析及故障診斷系統已于2001年4月在吉林某電廠應用。經過一年多調試后，運行穩定，并通過驗收。實踐證明該系統基本能反映機組運行實際狀況，為電廠的經濟運行提供了良好的指導。
　　
　　表1是該廠某工況能損分析結果。由表1可見，凝汽器壓力升高太多，也即凝汽器真空度下降太多。結合其它相關數據，該診斷系統提出：真空度下降太多可能是凝汽器管路結垢或堵塞。經過檢查，凝汽器管路的確結垢嚴重，影響了傳熱效率。該診斷表明，在相同冷卻條件下，結垢厚度達到1.3mm左右時，真空度將下降大約6.3kPa，使得煤耗增加（10～13）g/（kW.h）。
　　四、結論
　　
　　（1）電廠在線性能分析及故障診斷系統從熱力學出發，分析熱力系統的運行狀態，并對各可控參數進行能損分析，同時給出運行指導，使電廠的節能降耗工作得以有效進行。
　　
　　（2）基于模糊神經網絡的故障診斷模型，不必事先給出故障隸屬度函數，它能借助于本身的自學習能力，從故障樣本中自動獲取故障隸屬函數，因而具有廣闊的應用前景。
　　
　　（3）采用計算機監控管理系統后，可以減少抄表、統計等工作人員，提高了勞動生產率。