主要技术:故障智能预警技术:智能预警模型能及早发现监视设备的潜在故障，大幅提高预警时间窗口并尽早分析处理，确定必要的运行或者检修措施，从而尽可能地减少损失，防止非停事故的发生。 故障智能诊断技术:主要包含了故障机理分析、智能算法等，内核算法包含了机组实时仿真模型、神经网络、逻辑推理等。机组指标基准库建设:通过基于热力学仿真模型的变工况计算方法建立全负荷工况下、多边界条件下的基准值模型。故障寿命分析技术:可靠性研究中寿命分布模型的建立，与决策问题和各种优化问题有着密切的联系，因此要对可靠性指标和寿命分布模型进行分析，以便在不脱离实际情况的条件下解决问题。知识产权:发明专利1项;技术论文6篇;软件著作权1项;实用新型专利3项. 技术指标:通过对机组运行过程进行剖析，对燃机发电设备运行中产生的安全风险进行剖析，对机组运行过程中运行系统及设备本身存在的安全风险、控制措施、存在问题，即关注当前燃机状态分析和故障诊断，又能根据数据分析，进行故障预测，以其得到燃机发电设备安全稳定运行的条件。应用推广:目前，燃机智能感知决策系统及相关技术已经应用于江东电厂1号、2号两套机组，并且已在杭州华电半山发电有限公司、华电浙江龙游热电有限公司、江苏华电扬州发电有限公司等多家电厂推广应用。本项目具有较强可复制性，项目实施步骤和方法等可以形成成熟的操作模式，在行业内大力推广，带动传统发电行业在数字化领域的深入技术研究与应用，对于加强发电企业的生产、维护、检修管理，提升电力行业数字化应用水平，形成电力行业应用软件产业化发展格局，产生重要的示范推动作用。