智慧电厂是以传统物理电厂为基本，以数字化电厂为基点，在现有的技术、管理水平的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术，加强信息管理和服务，包括及时正确地采集生产数据、掌握生产流程、提高生产过程的可控性、减少人工干预，同时融入了现代先进管理和先进技术形成的新型电厂平台，实现了从数字化到智慧化的跨越，改变了以往的运行管理模式，实现了从人工决策到机器决策的过程 。
（一）节能与能耗 锅炉燃烧优化利用深度强化学习技术，将锅炉燃烧的物理过程结构化建模，嵌入到AI模型中，综合考虑排烟温度、排烟氧量、飞灰含碳量等多种因素，给出机组运行时的优化指导策略，对锅炉燃烧热效率进行综合优化。
采用机器学习，根据各级受热面设计参数，使用锅炉运行数据、吹灰时段、次数等数据，结合锅炉烟温、壁温等历史数据建模，给出长吹、短吹、空预器吹灰最佳间隔和时长，优化吹灰逻辑，实现锅炉全负荷智能吹灰，减少定期吹灰的蒸汽浪费和过吹损害问题。
磨煤机运行优化通过机器学习技术，给出磨煤机的经济运行参数，在保证合适的煤粉细度和均匀指数的情况下,提高制粉系统出力,降低制粉系统单耗,从而提高机组运行的经济性。
通过对运行数据识别技术和智能预测技术，判断合理加钢球时间周期和数量，保证磨煤机处于最佳出力，提高磨煤机运行效率。
配煤掺烧通过运行数据识别技术和负荷预测计算，综合考虑配煤方案的安全性、经济性和环保性，兼顾存煤、输煤、制粉和燃烧等多方面的因素建立智能配煤决策模型；根据当前的存煤和燃烧情况自动寻优计算，得到实时的最优配煤方案。
冷端智能管理利用数据挖掘技术，通过冷端能耗偏差在线监控，从原因入手，给出相应的指导措施或改造建议，提高冷端设备的效率及出力，降低循环水温度,提高机组真空，解决冷端系统效率低下造成的机组运行效率不佳的问题。
超低排放脱硫脱硝运行优化使用人工智能算法，建立多关联的脱硫脱硝优化模型。
预测烟气中Nox和SO2浓度水平，考虑各参数停留时间，建立相关参数的最优调整办法，实现环保设备经济、稳定运行（二）智能安全智能图像识别利用人工智能识别技术，建设一套面向全厂的智能监控与智能视频识别信息系统，监视的范围包括重要的无固定值班区域对监控视频范围内的作业人员、设备状态、环境安全进行24小时在线的智能监控。
通过AI人脸识别技术，对授权用户自动身份识别通行，违章人员自动报警推送并禁止通行生产区域；自动分析安保视屏监控数据，对厂区人员违章违规行为自动抓取两票安全操作利用人工智能识别技术，监控视频系统可与生产系统、应急指挥系统、安全管理系统等进行集成与联动，自动锁定跟踪重要工作票、操作票执行人员的运动轨迹与操作过程，自动对准事故、异常发生现场进行记录。
另外，可对员工安全防护用品穿戴情况进行检查与记录。
重要场所安全利用图像识别技术，对重要场所（油库、氢站、氨站、泵房等场所）人员行为进行识别和非法抓拍，实现不安全行为的告知与报警,对重要场所设备外观、重要设施进行异常、移位识别等。
通过人工智能图像识别技术，实现人员考勤功能和在厂人员统计功能以及安全管理系统的联动无人值守利用人工智能识别技术，对包括升压站、循泵房区域内外等重要的无固定值班区域内的作业人员、设备状态、环境安全进行24小时在线的智能监控。
用图像识别技术，车辆识别装置和一体化系统实现数据交互，实现数据进入一体化系统。
输煤皮带撕裂跑偏通过图像识别技术，实时监控输煤皮带，防止皮带撕裂与皮带跑偏。
（三）预防性维护 重要辅机劣化分析（磨煤机、送风机、引风机、一次风机）利用机器学习及数据挖掘技术，综合辅机设计、及维护等过程参数，各类转动机械设备的数据挖掘提炼，结合设备故障特征+专家经验，形成人工AI矩阵模型。
动态分析各重要辅机的运行状态及出力状况，分析计算重要辅机的性能，做到重要辅机的预防性维护。
四管泄漏与超温预警利用大数据建立防磨防爆预警、风险评估和寿命评估体系。
通过建立四大管道数字孪生仿真模型，以深度学习为基础，计算管道关键点金属应力情况及蒸汽温度分布，监测氧化皮的生成情况，在线诊断是否存在超温及金属劣化情况。
空预器故障诊断及智能管理运用机器学习技术，实现漏风率在线评价及空预器堵塞预测，运行经济调度和智能检修决策，减少漏风及堵塞损失。
磨煤机磨辊磨损预测通过煤粉细度软测量、负荷、磨煤机电流以及相关参数，采用数据挖掘技术，实现磨辊在线智能监测，减少磨辊损坏或过修问题。
（四）知识图谱火电知识图谱化基于知识图谱技术、分布式全文搜索技术，对火电领域专业制度、运行及检修规程、设备手册、系统图纸，以及火电厂信息信息等多源数据，围绕设备、生产、安全、检修等多领域知识构建火电知识图谱，并通过与前台应用系统深度集成，实现火电知识在应用系统中的自动推送、辅助应用系统功能展现及实现知识图谱的自动更新。
智能检修基于知识图谱技术、自然语言处理(NLP)技术，基于对缺陷现象、原因、处理措施等缺陷信息，检修工作中应提前识别的安全措施，检修工作中可能的危险源及相应措施等，构建生产决策知识图谱，支持缺陷消除过程中的缺陷原因提示、处理措施决策辅助、两票流程中的安全措施及危险源的提示与智能核查等流程，强化安全生产。
技能图谱与智能匹配围绕火电厂技能、人员等相关实体构建图谱，范围涵盖资质、培训、教育、技能履历等静态数据，以及点巡检、消缺、检修、定期工作等动态生产数据。
利用图谱搜索、多维分析技术对人员、技能、专业、设备进行统计、分析，形成技能矩阵，利用用户画像技术对人员进行技能画像，可应用于工单智能指派、疑难问题的专家匹配、应急团队建设、培训计划辅助、人员招聘与岗位轮换管理等多种应用场景。
（五）机器人爬壁机器人利用机器人取代人工，对有需求设备进行清洗除渣、宏观检查、厚度检查、无损检测、数据测绘等。
管道机器人为管道维修、护理提供全方位的数据资料，通过分析软件处理从而了解管道内真实生产现状及异物异体的活动情况。
滑轨机器人通过铺设铝合金轨道，机器人能够快速稳定的运行在环境复杂的隧道中，搭载高清的相机及热成像镜头，对关键巡检点进行定时的巡查。
无人机通过无人机进行锅炉系统、地面工作站和控制装置的巡检。
智慧电厂的系统软件架构自下向上由接口软件、数据库软件、计算引擎、应用软件和客户端软件组成。
应用功能软件部分采用组件技术开发的通用平台，各种功能及业务逻辑均以组件方式开发，实现“软件总线”和“热插拔”的功能，保证系统能够快速地开发和部署。
