采集机组实时在线监测数据和大量历史数据，并利用机组的设计参数和现场试验数据，应用机理模型辨识、机器学习、大数据分析等技术，对机组复杂非线性系统的全工况精确状态重构，建立包含混杂数据预处理、复杂热力系统建模、能耗决策规则与知识提取，实际可达优化目标值确定与在线诊断应用的智能运行优化管控体系。
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采用机理模型加数理模型相结合的方法，基于完全反平衡热力计算和生产事件寻因模型，提供稳态历史寻优指导，实现机组运行经济性全面节能诊断评价与优化。
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基于锅炉在线试验平台，实现主力煤、常用混煤等入炉煤质主要负荷工况下的运行优化；采用稳态寻优优化指导模型，开展锅炉配风和氧量控制优化。
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通过循环水动态模拟试验，结合循环水运行参数和日常水质化验参数，拟合循环水加药模型，确定最佳加药量和加药周期，通过水质分析不断优化加药模型。
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搭建机效监测试验平台，监测汽轮机效率变化。基于滑压试验平台利用完全反平衡热力计算模型，在线进行汽机热耗实时计算，提供最优滑压运行曲线。
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基于炉效试验平台，在线实时进行锅炉效率计算，采用大数据算法对运行数据开展深度挖掘，提供煤种与磨煤机运行方式之间的最佳组合。
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通过对循环水泵历史运行方式进行大数据分析，在线给出最佳循泵运行方式；监视冷端系统实时运行值，提供当前最佳的循泵调度方式。
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依据受热面积灰预警模型进行受热面污染程度判断，提醒吹灰操作，改变原有定期吹灰方式为按需吹灰，降低吹灰蒸汽损失，以及过度吹灰对受热面的损伤。
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基于机组历史运行数据，分析不同机组运行边界条件下的煤耗特性，构建厂内负荷优化分配模型，提供智能优化算法，在线进行机组最优分配方案决策。