本成果为设备状态智能分析系统，是面向能源电力行业的设备智能管理技术开发类成果，聚焦火电厂设备故障预警与态势感知核心需求。 随着电力需求持续增长，火电厂在能源供应体系中的保障性地位愈发关键，但传统设备管理模式存在诸多行业痛点：依赖专家经验与人工标注，故障预警阈值需手动设定，误报漏报率高、预警及时性不足；设备状态评价参数设定主观性强、评价维度单一；模型参数固化，无法适配设备磨损带来的工况变化；系统架构封闭，难以与电厂现有智慧平台融合，已无法满足现代电厂安全稳定运行的严格要求。 本成果以双向门控循环单元（Bi-GRU）深度学习技术为核心，构建了集设备工况监测、故障预警诊断、状态智能评价、运维决策辅助于一体的完整系统，经权威科技成果鉴定，整体技术达到国内领先水平。系统可实现设备故障提前20分钟精准预警，数据重构准确率超95%，同时通过华为鲲鹏+昇腾国产信创平台兼容性测试，具备优秀的国产化适配能力与可扩展性。 成果已在三处客户现场成功落地运行，可降低设备运维人力成本20%，每年为企业节约维修成本、提升发电收益合计超70万元，同时大幅提升设备运行可靠性，降低非计划停机风险，保障电力稳定供应，经济与社会效益显著。本成果可广泛适配各类火电厂核心设备管理需求，也可拓展至水电、风电等发电场景，具备极强的可推广性，为电力行业智能化转型提供了高效可靠的解决方案，有力推动电力设备智能管理技术的行业进步。