智慧電廠是以傳統物理電廠為基本，以數字化電廠為基點，在現有的技術、管理水平的基礎上，利用物聯網的技術和設備監控技術，加強信息管理和服務，包括及時正確地採集生產數據、掌握生產流程、提高生產過程的可控性、減少人工干預，同時融入了現代先進管理和先進技術形成的新型電廠平臺，實現了從數字化到智慧化的跨越，改變了以往的運行管理模式，實現了從人工決策到機器決策的過程 。
（一）節能與能耗
鍋爐燃燒優化
利用深度強化學習技術，將鍋爐燃燒的物理過程結構化建模，嵌入到AI模型中，綜合考慮排煙溫度、排煙氧量、飛灰含碳量等多種因素，給出機組運行時的優化指導策略，對鍋爐燃燒熱效率進行綜合優化。
採用機器學習，根據各級受熱面設計參數，使用鍋爐運行數據、吹灰時段、次數等數據，結合鍋爐煙溫、壁溫等歷史數據建模，給出長吹、短吹、空預器吹灰最佳間隔和時長，優化吹灰邏輯，實現鍋爐全負荷智能吹灰，減少定期吹灰的蒸汽浪費和過吹損害問題。
磨煤機運行優化
通過機器學習技術，給出磨煤機的經濟運行參數，在保證合適的煤粉細度和均勻指數的情況下,提高制粉系統出力,降低制粉系統單耗,從而提高機組運行的經濟性。通過對運行數據識別技術和智能預測技術，判斷合理加鋼球時間週期和數量，保證磨煤機處於最佳出力，提高磨煤機運行效率。
配煤摻燒
通過運行數據識別技術和負荷預測計算，綜合考慮配煤方案的安全性、經濟性和環保性，兼顧存煤、輸煤、制粉和燃燒等多方面的因素建立智能配煤決策模型；根據當前的存煤和燃燒情況自動尋優計算，得到實時的最優配煤方案。
冷端智能管理
利用數據挖掘技術，通過冷端能耗偏差在線監控，從原因入手，給出相應的指導措施或改造建議，提高冷端設備的效率及出力，降低循環水溫度,提高機組真空，解決冷端系統效率低下造成的機組運行效率不佳的問題。
超低排放脫硫脫硝運行優化
使用人工智能算法，建立多關聯的脫硫脫硝優化模型。預測煙氣中Nox和SO2濃度水平，考慮各參數停留時間，建立相關參數的最優調整辦法，實現環保設備經濟、穩定運行
（二）智能安全
智能圖像識別
利用人工智能識別技術，建設一套面向全廠的智能監控與智能視頻識別信息系統，監視的範圍包括重要的無固定值班區域對監控視頻範圍內的作業人員、設備狀態、環境安全進行24小時在線的智能監控。
通過AI人臉識別技術，對授權用戶自動身份識別通行，違章人員自動報警推送並禁止通行生產區域；自動分析安保視屏監控數據，對廠區人員違章違規行為自動抓取
兩票安全操作
利用人工智能識別技術，監控視頻系統可與生產系統、應急指揮系統、安全管理系統等進行集成與聯動，自動鎖定跟蹤重要工作票、操作票執行人員的運動軌跡與操作過程，自動對準事故、異常發生現場進行記錄。另外，可對員工安全防護用品穿戴情況進行檢查與記錄。
重要場所安全
利用圖像識別技術，對重要場所（油庫、氫站、氨站、泵房等場所）人員行為進行識別和非法抓拍，實現不安全行為的告知與報警,對重要場所設備外觀、重要設施進行異常、移位識別等。
通過人工智能圖像識別技術，實現人員考勤功能和在廠人員統計功能以及安全管理系統的聯動
無人值守
利用人工智能識別技術，對包括升壓站、循泵房區域內外等重要的無固定值班區域內的作業人員、設備狀態、環境安全進行24小時在線的智能監控。
用圖像識別技術，車輛識別裝置和一體化系統實現數據交互，實現數據進入一體化系統。
輸煤皮帶撕裂跑偏
通過圖像識別技術，實時監控輸煤皮帶，防止皮帶撕裂與皮帶跑偏。
（三）預防性維護
重要輔機劣化分析（磨煤機、送風機、引風機、一次風機）
利用機器學習及數據挖掘技術，綜合輔機設計、及維護等過程參數，各類轉動機械設備的數據挖掘提煉，結合設備故障特徵+專家經驗，形成人工AI矩陣模型。動態分析各重要輔機的運行狀態及出力狀況，分析計算重要輔機的性能，做到重要輔機的預防性維護。
四管洩漏與超溫預警
利用大數據建立防磨防爆預警、風險評估和壽命評估體系。通過建立四大管道數字孿生仿真模型，以深度學習為基礎，計算管道關鍵點金屬應力情況及蒸汽溫度分佈，監測氧化皮的生成情況，在線診斷是否存在超溫及金屬劣化情況。
空預器故障診斷及智能管理
運用機器學習技術，實現漏風率在線評價及空預器堵塞預測，運行經濟調度和智能檢修決策，減少漏風及堵塞損失。
磨煤機磨輥磨損預測
通過煤粉細度軟測量、負荷、磨煤機電流以及相關參數，採用數據挖掘技術，實現磨輥在線智能監測，減少磨輥損壞或過修問題。
（四）知識圖譜
火電知識圖譜化
基於知識圖譜技術、分佈式全文搜索技術，對火電領域專業制度、運行及檢修規程、設備手冊、系統圖紙，以及火電廠信息信息等多源數據，圍繞設備、生產、安全、檢修等多領域知識構建火電知識圖譜，並通過與前臺應用系統深度集成，實現火電知識在應用系統中的自動推送、輔助應用系統功能展現及實現知識圖譜的自動更新。
智能檢修
基於知識圖譜技術、自然語言處理(NLP)技術，基於對缺陷現象、原因、處理措施等缺陷信息，檢修工作中應提前識別的安全措施，檢修工作中可能的危險源及相應措施等，構建生產決策知識圖譜，支持缺陷消除過程中的缺陷原因提示、處理措施決策輔助、兩票流程中的安全措施及危險源的提示與智能核查等流程，強化安全生產。
技能圖譜與智能匹配
圍繞火電廠技能、人員等相關實體構建圖譜，範圍涵蓋資質、培訓、教育、技能履歷等靜態數據，以及點巡檢、消缺、檢修、定期工作等動態生產數據。利用圖譜搜索、多維分析技術對人員、技能、專業、設備進行統計、分析，形成技能矩陣，利用用戶畫像技術對人員進行技能畫像，可應用於工單智能指派、疑難問題的專家匹配、應急團隊建設、培訓計劃輔助、人員招聘與崗位輪換管理等多種應用場景。
（五）機器人
爬壁機器人
利用機器人取代人工，對有需求設備進行清洗除渣、宏觀檢查、厚度檢查、無損檢測、數據測繪等。
管道機器人
為管道維修、護理提供全方位的數據資料，通過分析軟件處理從而瞭解管道內真實生產現狀及異物異體的活動情況。
滑軌機器人
通過鋪設鋁合金軌道，機器人能夠快速穩定的運行在環境複雜的隧道中，搭載高清的相機及熱成像鏡頭，對關鍵巡檢點進行定時的巡查。
無人機
通過無人機進行鍋爐系統、地面工作站和控制裝置的巡檢。
智慧電廠的系統軟件架構自下向上由接口軟件、數據庫軟件、計算引擎、應用軟件和客戶端軟件組成。應用功能軟件部分採用組件技術開發的通用平臺，各種功能及業務邏輯均以組件方式開發，實現“軟件總線”和“熱插拔”的功能，保證系統能夠快速地開發和部署。
