大型超超临界凝汽式汽轮机组能耗分析与诊断的研究对于掌握汽轮机系统运行特性、提高机组经济性具有十分重要的意义。本文以某1000MW超超临界凝汽式汽轮机组为研究对象,应用数据挖掘方法,对汽轮机组的热耗特性进行分析及诊断研究。论文主要研究内容包括:首先,建立了热耗特征参数动态工况库和稳态工况库。对动态工况库,利用K-means算法挖掘热耗率受负荷和环境温度影响的关系,研究了升负荷和降负荷趋势下的汽轮机组热耗特性。对稳态工况库,利用K-means算法结合加权关联算法获取典型工况下热耗特征参数的目标值,并通过最小二乘法拟合建立了全工况下的目标值工况库。其次,建立了热耗偏差分析模型。提出了MFOA算法,建立了基于MFOA-GRNN的汽轮机组热耗特性模型,MFOA算法在传统FOA算法基础上增加种群规模和种群寻优空间,提高了热耗特性模型的精度。在MFOA-GRNN热耗特性模型以及目标值工况库的基础上,建立了热耗偏差分析模型,并利用具体算例对模型进行验证。再者,研究了汽轮机组能效状态监测以及诊断方法。深入分析了能效异常变化的特点,针对单一热耗率指标在评价能效变化方面存在的局限性,提出了能效偏离度指标,建立了基于MSET算法的分工况多参数估计模型,以热耗特征参数实际向量为输入,通过比较模型输入向量与估计向量之间的偏离程度判断机组能效状态。针对机组能效异常,提出了机组纵向对标诊断方法,比较不同时间段热耗特征参数的变化来分析异常原因。算例结果验证了能效状态监测模型以及对标诊断方法的可靠性。最后,根据本文所建的模型,开发了汽轮机组能耗分析与诊断软件。