火电厂作为能源领域的重要组成部分，承担着电力供应的重要任务。在现代化社会中，电力需求不断增长，因此提高火电厂的效率和可靠性成为了一个紧迫的课题。在这一背景下，热工自动化技术的应用愈加重要，它不仅能够提高火电厂的发电效率，还有助于降低能源浪费和环境污染。本文将深入浅出地探讨火电厂热工自动化中智能控制运用策略的研究。

火电厂热控系统是保障火力发电过程顺利运行的重要组成部分。本文针对热控系统存在的故障检测和诊断问题，结合现有技术手段和实际需求，提出了一种基于深度学习的热控系统故障检测与诊断方法，并进行了有效性验证。详细介绍该方法构建过程、模型选择及训练等关键环节，并通过矿场实测数据处理结果与准确度的评估证明了本文所述方法能够更加快速地发现潜在的系统故障源并作出之后的响应调整，为受损组件或设备精密化管理和协助平稳生产决策提供了可靠的技术支持。