火电企业技术改造是当今技术创新及应用研究的主流方向之一,其中,技术改造主要是通过改进物理结构或加装新设备来实现,如加装脱硫装置、对磨煤机改进等。然而,技术改造并非只有物理改造,还应包括电子技术的改进,如对控制算法、检测方法的改进。在这些方面,国内相关研究并不多。本文通过研究火电企业运行过程,发现在故障检测方面,国内绝大部分火电厂均使用固定的控制限来报错,而火电厂实际运行过程却并非持续稳态运行,这就导致了在火电厂增减负荷时系统出现误报或数据的丢失,严重影响监测的稳定性,从而影响火电企业的经济性。主元分析方法（PCA）作为多元统计方法的一种,其对过程控制的故障检测与诊断方法不依赖于系统的数学模型,因此是广泛应用在工业领域的统计检测方法。基于主元分析方法的过程检测方法,由于充分的利用了主元分析算法在处理线性相关数据时降维的功能,使得对多变量生产过程的检测可在低维变量控件实现。因此,考虑在火电企业故障检测中使用主元分析方法。故障检测中的PCA方法原理是在稳态过程中收集数据,用固定控制限的SPE、T₂和T_H²来监测。然而,对于那些过程暂态值必须考虑的系统（如火电厂运行系统）,用固定控制限会引起误报和丢失数据,这会严重影响监测系统的稳定性,并带来不必要的经济损失。本文立足于这一点,对主元分析方法进行改进,使得其能应用在动态稳态经常切换的火电厂运行系统。本文总结了在火电厂故障检测领域在的国内外的研究成果,指出了该领域需要深入研究的问题;针对目前存在的问题,提出了基于方差的自适应控制限的改进方法,从而来克服暂态过程中因条件改变而产生的误报问题;选取某火电厂的相关数据,利用matlab软件对该方法进行了仿真,验证了该技术改造的可行性;通过建立评价指标,运用层次分析法确定指标权重,运用模糊评价法来对方案进行综合评价。结果表明,该技术改造可以为火电企业获得经济效益与技术上的改进。