本研究提出火力发电厂集控系统智能预警与故障诊断方法，构建边缘云端协同的四层架构实现设备状态全息感知。创新性融合 多源异构数据时空对齐、动态阈值自适应预警及知识图谱深度学习双驱动诊断机制，突破复杂工况下微弱故障识别、多设备耦合故障溯源 等关键技术瓶颈。通过数字孪生技术耦合多物理场仿真开发决策优化引擎，结合随机鲁棒混合优化理论生成安全经济协同的处置策略。工 业应用验证其提升故障预警时效性 40%、诊断准确率至 95%的核心价值，降低非计划停机损失 35%。未来将深化联邦学习厂际协同、量子 退火算法加速及神经符号 AI 融合，推动火电运维向预测性、自主化方向演进。