炼油厂蒸汽网络的运行优化对炼油厂的安全生产和成本控制具有重要的影响。炼厂蒸汽网络包括炼油生产装置和蒸汽动力系统,二者通过蒸汽物流、燃料流相互影响。很多学者进行了关于蒸汽网络运行优化方面的研究工作,但这些研究往往局限于蒸汽动力系统,对锅炉、汽轮机及蒸汽管网提出优化设计,未考虑与生产过程的集成优化,因而没有直接解决我国炼厂生产过程能耗过高的问题。本文依托国家自然科学基金项目,针对炼厂蒸汽动力系统和生产过程的集成优化需求,综合考虑生产过程和蒸汽动力系统之间的物流联系,提出炼厂蒸汽网络多目标运行优化方法,实现了生产过程和蒸汽动力系统的集成优化。本文主要研究内容如下：(1)根据炼油厂蒸汽网络运行现状,对其研究现状进行了综述；详细描述了炼厂生产过程装置及工艺流程、蒸汽动力系统装置;阐述了建模需要考虑的几点要素,包括原料供应、装置加工方案、加工费用数据、多周期数据等；分析了炼厂生产过程装置和蒸汽动力系统装置之间的物流联系,在此基础之上建立了炼厂工艺流程图以及蒸汽网络拓扑图。(2)带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGAII)是求解多目标问题的经典算法。但NSGAII在选择过程中未考虑种群分布密集性以及初始种群随机化处理,导致算法在收敛速度、解集分布均匀性上有待提高。针对这两点缺点,本文对该算法进行了改进：1.在执行选择操作时,基于支配关系和种群密集分布特点计算新的个体适应值is取代NSGAII中的irank；2.在种群初始化中给部分个体赋值,引导种群收敛方向。最后通过标准测试问题对改进之后的算法进行了测试与评价,证明了改进的NSGAII在算法收敛速度以及Pareto解集分布均匀性能上有所改善。(3)建立了蒸汽网络单周期多目标运行优化数学模型,利用改进之后的NSGAII进行了实例仿真计算,给出结果分析。通过与通用数学模型系统(GAMS)的计算结果进行对比分析,证明了模型的正确性以及改进的NSGAII算法的有效性。(4)在单周期模型基础之上,加入生产方案切换和库存等因素建立了蒸汽网络多周期多目标运行优化MINLP模型。针对该模型：首先,将其分解为单目标优化问题,使用GAMS进行求解计算;然后,利用GAMS求解结果作为遗传算法的部分初始种群,使用改进的NSGAII进行实例计算并给出结果分析,证明了模型的正确性以及算法的有效性。