火电机组运行优化对于提升火电企业经济效益,推动我国能源低碳转型具有十分重要的意义。本文应用数据挖掘方法,围绕火电机组经济性诊断和厂级负荷分配等若干运行优化问题展开分析及研究,主要内容包括:首先,构建了基于层次划分的火电机组能耗指标体系,结合机理模型对锅炉、汽轮机等主要热力系统的关键能耗指标进行影响因素分析,为后续数据驱动建模提供了机理保障;在火电机组运行能量损耗理论的基础之上,提出了基于历史数据挖掘的火电机组经济性诊断模型和流程。其次,结合状态空间理论,提出了基于多维工况划分的机组运行优化框架。定义了利用历史运行数据挖掘最优目标值的数据模型结构,探讨了基于R-检验和FCM算法的多维稳态工况库的构建流程,提出了基于分位数回归的数据分层方法和基于LSSVM算法的基准值建模方法,以得到运行参数优化的目标值。针对回热系统的高压加热器下端差和锅炉排烟热损失展开优化分析,验证了所提运行优化框架的有效性。再者,针对稳态数据挖掘中原始数据利用率低下,动态数据浪费严重等现象,对于动态过程数据波动的原因和特性进行了分析,分别从数据校正和机理修正两方面给出了抑制参数波动影响的方法。针对多维稳态工况库中工况分布不平衡,稳态数据缺失等问题,分别从神经网络建模和近邻样本修正的角度提出了稳态数据补充的思路,并给出了两种补充方法在实际操作中的适用场景。最后,结合机理模型和数据挖掘方法,提出了基于能耗特性挖掘的机组运行优化方法,在对双抽供热机组变工况运行特性研究的基础之上,提出了基于实时能耗特性的热电负荷优化分配思路,以现场分配试验结果证实了该方法的可靠性。基于.net framework4.5框架、SQL Server关系数据库和EXA实时数据库开发了相应的厂级热电负荷优化调度平台,成功投入现场使用。