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火力发电在未来较长时期内仍将是我国电力工业发展的主力,火电机组也因此成为节能减排的重点领域。与传统的优化方法相比,基于智能计算的锅炉燃烧系统优化方法具备独特的优势,特别是在单机容量不断提高、参数不断增多、热工过程和系统变的愈加复杂的情况下,基于智能计算方法对电站锅炉燃烧系统的建模和优化问题进行研究,将为火力发电机组实现高效率、低排放运行提供有效解决方案。本文围绕大型锅炉优化运行的智能建模与优化方法展开,主要内容包括：(1)对电站锅炉配煤系统建模与优化问题进行研究。讨论了动力配煤技术中对煤灰熔点进行预测的重要性,给出了煤灰熔点预测模型的建模流程和性能评价指标,比较了不同模型的优劣,基于较优的模型实现了煤灰熔点的优化。(2)对330MW四角切圆燃煤锅炉燃烧系统优化运行方法进行研究。讨论了影响锅炉热效率和NOx排放的主要因素,利用该锅炉在满负荷下进行单因素轮换法得到的热态数据建立了燃烧系统的模型,给出了模型结构,验证了模型的有效性,基于该模型搜索得到可调整运行参数,得到了对应工况的优化运行方案。(3)对1000MW超超临界锅炉燃烧系统优化运行方法进行研究。进行了负荷、总燃料量、燃烧器摆角、燃尽风门开度和二次风配风模式、燃烧器运行组合方式和煤种等因素的实炉燃烧调整实验,取得了有效的热态数据。建立了该锅炉燃烧系统的共享模型,对锅炉热效率和NOx排放的预测取得了令人满意的结果。基于该模型进行运行方式寻优,得到了对应工况最优的可调运行参数组合,分析了优化结果。(4)对智能建模和智能优化方法进行研究。对支持向量机回归方法进行研究,提出了一种适用于燃烧系统多输出建模的回归方法,并对模型参数进行优化以提高其预测性能。对两种群体智能优化方法进行研究,为了使之适用于锅炉燃烧系统的优化,首先对蚁群算法用于求解连续函数优化问题进行研究,提出了一种可用于连续域函数优化的蚁群算法,给出了算法框架；对粒子群优化的改进方法进行了研究,以加快收敛速度、增加种群多样性并增强局部搜索能力。针对上述问题展开研究的过程中,取得了一定的创新性成果：(1)提出了一种330MW四角切圆燃煤锅炉燃烧系统优化运行的方案。(2)提出了一种1000MW超超临界锅炉燃烧系统优化运行的方案。(3)提出了一种用于燃烧系统建模的最小二乘支持向量机回归方法,提出了一种用于连续域函数优化的蚁群算法和一种改进的粒子群优化算法。