电厂的运行包括两方面的要求：（1）运行平稳（质量）；（2）经济性好（效率）。前者要求机组运行可靠、稳定，能及时发现故障及故障的前期征兆；后者要求机组运行效率高，能实时给出机组运行的经济性指标。大型电厂设备多而复杂，许多设备处于高温高压下工作，发生异常或故障的几率较大。在传统操作方式下，运行人员无法及时、准确预测机组性能的变化及故障的发生，以致影响了机组的经济性、安全性。因此，研制在线的性能分析及故障诊断系统很有必要。
一、系统整体结构
整个系统由参数仿真、性能分析、故障诊断、运行指导、数据报表、数据追忆等模块组成，其功能框架结构如图1所示。
该系统采用b/s（浏览器/服务器）3层结构模式。在终端（表示层）只需要支持activex的浏览器即可。浏览器与中间层间使用com+的通讯方式。中间层包括web服务器和组件对象。它们通过oledb与历史库连接。数据库层即历史数据库，其结构如图2所示。
二、系统功能及其实现
2.1传感器故障诊断及参数仿真
传感器故障诊断模块根据各个测点的特点选用时序判断法、空间判断法、上下限判断法、智能方法（神经网络、模糊识别等）等方法中的一种或几种组合来诊断传感器是否有故障。并将诊断结果附在测点数据的有效性标签上，供参数仿真鉴别。
参数仿真[1]对重要的失效数据进行仿真，以保证性能分析和故障诊断的顺利进行。它分为仿真训练和参数拟合两部分。当发现测点数据的有效性标签为失效时，则寻找相应的拟合系数。如果拟合系数存在，则由相关数据拟合出仿真数据；如果不存在，则从历史数据库中取出一段时间的相关数据进行仿真训练，从而得出拟合系数。
2.2性能分析及运行指导
性能分析包含热力分析和能损分析两部分内容。
热力分析是根据热力学原理以及能量平衡、物量平衡等理论，由一次数据得出各点蒸汽（或水）的热力参数以及各抽汽口的抽汽份额，进而得出各机组的相对内效率、各缸的效率、整机效率、汽耗、热耗等经济性指标。
能损分析是以等效焓降法[3]为基础，对机组运行的可调参数进行在线偏差分析。分析由于某参数偏离目标值而带来机组效率、热耗率以及煤耗率的变化。
运行指导则是在性能分析和故障诊断的基础上提出当前提高机组运行安全性、经济性的调节方案。其可指导运行人员调整运行参数，使得机组始终在安全、的状态下运行，从而提高电厂的安全性、经济性。
2.3故障诊断
故障诊断模块以模糊神经网络[4]作为故障诊断模型。系统由模糊化层fl、神经网络层和去模糊化层dfl组成（图3）。其中神经网络层选用bp网（即误差逆传播神经网络）。
该故障诊断系统的运行分为2个阶段：
（1）训练阶段将故障样本集输入网络，对网络进行训练。网络经过多次迭代后，其权值与阀值逐渐稳定，网络也逐渐向训练样本靠近。训练后的网络通过记忆各个结点的权值与阀值得到隐含在网络内部的故障隶属函数。
（2）应用阶段这时系统在特征数据的激发下实现记忆信息的转换操作，对输入作出响应，从而对故障做出诊断。2.4数据表及追忆
数据报表功能根据要求，可将各种数据（一次数据、经济性指标、故障数据等）进行分类、归档，按所需的时间间隔打印输出，减少运行人员繁琐的抄表工作；同时也可将各种数据以曲线的方式打印输出，供有关人员进行分析、决策以及保存；还可输出小指标，如一些竞赛报表。
一个完整的系统还必须建立机组运行长期数据档案，保护机组历史资料；数据追忆正是长期数据检索的有力工具；它包含机组运行一次数据档案，经济性指标档案，历史报警档案，历史故障档案等，也有数据报表和输出两种形式。
三、应用实例
电厂在线性能分析及故障诊断系统已于2001年4月在吉林某电厂应用。经过一年多调试后，运行稳定，并通过验收。实践证明该系统基本能反映机组运行实际状况，为电厂的经济运行提供了良好的指导。
表1是该厂某工况能损分析结果。由表1可见，凝汽器压力升高太多，也即凝汽器真空度下降太多。结合其它相关数据，该诊断系统提出：真空度下降太多可能是凝汽器管路结垢或堵塞。经过检查，凝汽器管路的确结垢严重，影响了传热效率。该诊断表明，在相同冷却条件下，结垢厚度达到1.3mm左右时，真空度将下降大约6.3kpa，使得煤耗增加（10～13）g/（kw.h）。
四、结论
（1）电厂在线性能分析及故障诊断系统从热力学出发，分析热力系统的运行状态，并对各可控参数进行能损分析，同时给出运行指导，使电厂的节能降耗工作得以有效进行。
（2）基于模糊神经网络的故障诊断模型，不必事先给出故障隶属度函数，它能借助于本身的自学习能力，从故障样本中自动获取故障隶属函数，因而具有广阔的应用前景。
（3）采用计算机监控管理系统后，可以减少抄表、统计等工作人员，提高了劳动生产率。