立项背景、主要做法、功能效果（益）、创新亮点、实施应用前后效果（益）情况、推广价值及范围（简要介绍，1200字以内）。 当前，电力行业信息新技术与发电技术的融合认识不清晰，探索不系统，电厂大量数据未被深度挖掘、有效的利用，存在较为严重的数据壁垒；燃机数据的集成、分析和管理技术相对落后，发电机组启停率和故障率较高，影响机组性能与可靠性。针对这些问题，中国大唐集团公司同步采用物理模型和数据模型，建立了功能完善、覆盖范围广的燃机机群监测诊断分析平台，并首次实现了设备故障预警和机组级性能优化的有机融合。 项目采用企业内网络改造解决方案，混合应用工业以太网、边缘-中心计算等方法，实现电力生产的远程诊断、传感器监控、实时性能评估、管理系统等要素的互联互通。基于企业专线网络的私有云平台实现多个厂区的信息共享；利用云计算技术打破设备物理边界，构建设备数字边界，专注于机组机群的智能监测诊断和预测性维护。实现了5家电厂，11台机组的集中在线监视诊断，为燃机机群全生命周期提供故障预警、性能分析和运行优化指导，大幅度提高机组机群可靠性，优化运行经济性，有力地提升燃气轮机机组的管控能力。 项目以大型发电集团的自动化、数字化、信息化为基础，通过综合应用工业互联网+、云计算、边缘计算、网络审计准入等新兴信息技术，实现对5家电厂11台机组的状态性能进行不间断监视分析与诊断。应用系统涵盖安全生产、故障预警、热效率计算、集成事件管理等发电企业主要资源，负荷我国智慧电力的产业发展战略，为建设集团级智能发电模式做出了开拓性探索，系统应用价值巨大，市场空间广阔，经济效率和社会效益十分显著。 项目开拓性的将物理模型与数学模型相结合，提出一种包含多传感器参数比较的动态状态空间模型，以解决复杂系统状态和监测结果稳定性较低的难题。建立了通过热平衡原理进行计算的性能修正体系。并且融合应用基于物理模型的预测诊断技术，最终实现对燃气电厂全生命周期运行提供预警分析、故障诊断、性能优化服务。 项目实施后，通过对设备进行安全诊断分析，促使各设备始终处于较优的经济安全运行状态，及时发现故障隐患，消除设备缺陷，变事后控制为事前控制，减少问题的发生，减少生产的损失，减少设备检查、维护费用、降低非计划停机风险，提高燃气轮机和发电机组的可靠性。同时，在线热性能分析系统实时计算电厂机组及主设备性能指标，定位效能损失的部位，通过优化算法给出修正措施来改善或恢复性能，从而提高产出，可为电厂每年增加营收7000余万元。