目前雖然有許多診斷方法和診斷系統應用于火電廠設備的故障診斷，并取得了很好的應用效果，但在實際應用時也存在著不少的問題，主要表現在以下幾個方面。

    1、檢測手段
    故障診斷的推理機制已經達到很高的水平，但征兆的獲取成為了一個瓶頸，即大的問題是檢測手段不能滿足診斷的需要，不能真實地反應故障的特征。

    2、復雜的故障機理
    對故障機理的了解是準確診斷故障的前提。目前，對電廠某些設備的復雜故障，很難從理論上給出解釋，對其機理的了解并不深刻。

    3、人工智能應用
    專家系統作為人工智能在電廠主要設備故障診斷中的應用已獲得成功，但仍有一些關鍵的人工智能應用問題需要解決，主要有知識的表達與獲取、自學習、智能辨識、信息融合等。

    4、診斷方法的單一性
    當前火電廠設備的故障診斷系統所用的診斷方法有模糊邏輯法、故障樹分析法、專家系統、人工神經網絡等。但是單一的診斷方法往往難以達到期望的診斷效果。

    5、故障定位
    目前的故障診斷系統常常只是進行到故障類型識別這一部分，不能確定故障的具體位置，且對設備的狀態進行預測的功能研究不夠。