前言火力发电作为当前能源结构中的重要组成部分，其稳定、高效、安全的运行对于保障社会经济发展和人民生活用电需求具有不可替代的作用。随着技术进步和环保要求的日益严格，现代火力发电设备日趋大型化、复杂化和智能化，其运行管理也面临着前所未有的挑战。如何确保这些关键设备在严苛工况下安全可靠地运行，如何通过精细化管理提升运行效率、降低成本，如何利用先进技术手段实现预测性维护和故障预警，已成为发电企业亟待解决的核心问题。传统上，火力发电设备的运行管理往往侧重于经验和规程，在面对设备老化、运行环境多变以及市场波动时，其局限性逐渐显现。设备故障不仅可能导致巨大的经济损失，甚至可能引发严重的安全事故，威胁人员生命和公共安全。同时，居高不下的燃料成本和日益增加的维护费用，也对发电企业的盈利能力构成了持续压力。因此，建立一套系统化、科学化、信息化的火力发电设备运行管理体系，并积极探索和应用先进的监测技术，显得尤为迫切和重要。由于现代传感技术、人工智能算法以及三维激光扫描等先进监测手段的飞速发展，为火力发电设备的运行管理带来了新的机遇。这些技术能够实现对设备状态的实时、精准、全面感知，为运行决策提供数据支撑，推动设备管理从被动响应向主动预防转变。温度、压力、流量、振动等关键参数的精确监测，结合机器学习、深度学习等智能算法的深度分析，以及激光扫描对设备几何形态的精细捕捉，共同构筑了现代火力发电设备运行维护的新范式。