随着我国能源结构的大力调整和电力市场体制的不断深化,传统分散、单一的机组节能优化控制方式已不能适应新的形势,发电企业数字化、精细化、统一化的节能优化控制逐渐成为主流需求。火电机组节能优化控制是一个综合课题,包括设备升级改造、操作方式优化、控制策略优化等,涵盖了机组生产的全过程。在借鉴智能发电厂理念的基础上讨论了火电机组节能优化智能控制系统,以集团公司、区域公司、厂级、机组级立体结构为框架将系统分为智能管理层、智能优化监管层、智能控制层和智能设备层。本文针对厂级负荷优化分配与锅炉燃烧优化两部分进行了深入研究。(1)在总结火电厂传统经济负荷分配模型基础上,通过分析南方区域“两个细则”规定,提出基于AGC调节速率考核指标的厂级负荷调整时间约束和机组调峰补偿目标,并以此构建了基于“两个细则”的负荷优化分配模型。将多目标问题通过极值法进行无量纲化处理,并通过模糊层次分析法(FHAP)确定各目标权重。分配结果表明,新模型在各项指标上都能达到平衡最优,且计算时间短,具有一定的推广意义。在此基础上,搭建了一套厂级AGC实物仿真平台,真实模拟厂级AGC运行场景,完成研究成果的转化。(2)针对火电机组燃煤锅炉提高锅炉效率和降低污染物排放的迫切需求,同时考虑基于智能计算的燃烧优化算法难以应用于工程领域的问题,提出了一种基于数据挖掘案例推理的电厂锅炉燃烧优化系统方案。将海量的DCS历史数据进行预处理,采用改进的模糊减法聚类算法确定分类数,以模糊C均值算法建立初始案例库,通过优化目标寻优约简案例库。在线应用时,基于非可控因子的案例推理方法计算当前工况最佳燃烧参数,根据可控因子对输出参数进行修正,保证系统的实时最优性。通过在某机组锅炉的优化前后效果对比发现,基于数据挖掘案例推理的电站锅炉燃烧优化系统结构简单、稳定可靠,是一种实用高效的电站锅炉燃烧优化方法,具有一定的推广意义。