随着我国经济的不断发展,我国能源需求也在不断上升,并且已经成为了世界上最大的能源生产国及消费国。基于当前我国能源现状,我们不仅要加速可再生能源关键技术的突破,争取取得能源行业建设性的突破,还应该充分运用当前可以使用的先进技术对传统火力发电效率低,污染高的部分进行改造,优化产能结构。随着近几年直接空冷技术的发展以及计算机技术在电力行业的广泛应用,其应用深度也在不断推进。基于以上背景,本文利用大数据方法对直接空冷机组的运行数据分析与优化方法进行了研究。首先介绍了本文案例机组汽轮机、空冷系统、数据系统的基本情况并且分别介绍了 BP神经网络,随机森林,GA遗传算法,PSO粒子群算法的基本原理,介绍了优化算法GA-BP,PSO-BP的优化算法逻辑,接着根据机组实际运行情况建立了最佳背压逻辑。在直接空冷机组运行中,背压是影响机组运行经济性及安全性的关键,最佳背压即在环境因素不变的情况下,合理地降低背压可以提高机组的发电功率,同时在直接空冷机组中冷端风机群耗功也会增加,当机组发电功率增量与风机群耗功增量之差在合理背压变换范围内达到最大时,此时机组的背压值我们称之为机组在当前运行工况下的的最佳背压,以此逻辑确定了 了机组实时数据运行优化的方法。随后基于最佳背压逻辑,对4种算法进行了模型性能分析对比,介绍了模型性能评估方法并对各算法超参数进行了调节对比分析,确定了各自算法超参数对模型性能的影响情况,以此对2020年全年工况中所选取的11个典型日进行了运行优化分析,对比分析了4种算法模型的运行优化结果,并在各典型日都取得了不错的节能效果。紧接着将11个典型日各算法模型输出结果进行了负荷,环境温度划分并统计对比了各区间下的节能情况,结果显示各算法在低负荷段节能效果明显,而在高负荷段节能效果较小,而BP神经网络以及随机森林算法模型仿真输出其节能效果随环境温度区间上升而提升,GA-BP,PSO-BP算法模型输出结果其节能效果从高到低以此为≥30℃,≤10℃,10℃～30℃。最后介绍了基于最佳背压逻辑的直接空冷机组实时运行优化方法开发的空冷岛智能优化综合平台及包括运行安全监测模块,运行优化模块,劣化分析模块在内的主要功能及实际软件平台画面,并取得了一定的实际优化效果。