大数据模型深度挖掘数据间关系，构建智能识别模型，而智能预测模型则实时追踪参数变化，通过将预测值与实际值对比分析，识别边界条件，依据设备运行标准，诊断参数的健康状况并量化评估。另一方面，机理模型基于热力特性、性能试验数据和设备投入条件等固定公式，综合进行安全性、经济性、数据偏差、系统故障和设备自动联锁投入率等五个方面的评分分析。

       通过边界识别技术，将参数的运行健康水平转化为一条量化的健康指标曲线。利用计算机对海量参数指标曲线进行不间断扫描分析，将指标的异常结果进行有效呈现，以实现参数异常事件的早发现、早处理。这种方法将运行中可能出现的事故处理措施进行前置，实现从传统的事后处理转变为事前的模型分析、偏离预计，提前防范

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