随着我国经济的快速发展,对于能源的消耗有着极大的需求,我国的能源消耗以煤炭为主,并且大部分煤都用来发电。由于煤炭的存储分布和经济发展不协调,同时煤炭运输能力不足,运费价格升高,导致了许多电厂燃用煤种混杂,实际燃用煤种偏离了锅炉的设计值,而且各地区的煤质质量差别较大,大部分的煤种的煤质往往不能满足电厂的燃煤要求。动力配煤技术可以根据煤种的煤质,配出满足锅炉热效率高、结渣少、发电经济等条件的煤质,从而满足电厂的要求。本文以芜湖电厂为背景。针对该电厂的锅炉热效率和结渣问题,建立了以煤的发热量、挥发分、水分、灰分、氧量为输入参数,对应输出参数为锅炉热效率的高斯过程回归（GPR）预测模型。建立了以Fe₂O₃、MgO、CaO、TiO₂、AL₂O₃、SiO₂、K₂O、Na₂O为输入参数,对应输出参数为煤的软化温度的高斯过程回归（GPR）预测模型,使用相应的混煤数据来验证已建立的软化温度预测模型,使用粒子群优化算法（PSO）寻找高斯过程回归的最佳参数。结果表明,建立的模型具有较高的精度以及较好的泛化能力。提出了以配煤的发热量、挥发分、硫分、水分、灰分、灰熔点、锅炉热效率为约束条件,以配煤价格为目标函数的配煤数学模型。在配煤数学模型的基础上应用了C++开发了电厂锅炉配煤软件系统,使用该系统提高了电厂的经济效益。