机组运行方式及参数优化对汽轮机组的安全、经济运行具有重要作用,对火电厂节能降耗工作也具有重要意义和工程应用价值。本文在对优化技术分析研究的基础上,结合汽轮机组运行过程中典型优化问题,对生物地理优化算法及其工程应用进行了深入细致的研究,论文主要内容包括:　　 首次提出了一种基于模拟退火的生物地理学优化算法(SA-BBO),将模拟退火算法的局部搜索能力和生物地理学优化算法的全局优化能力相结合,避免了常规BBO算法易陷入局部极值点、进化后期收敛慢等缺点。文中给出了算法的设计原理和实现步骤,算例分析表明SA-BBO具有很好的算法性能。　　 以某1000MW机组为对象,在主汽压力寻优试验研究的基础上,建立了机组滑压特性神经网络模型,并对机组热耗与初压、负荷和循环水进口温度等参数的关系进行了定量分析。建立了机组运行初压优化模型,并采用本文提出的SA-BBO算法完成了模型求解,表明机组实际优化滑压曲线与设计值存在较大差别,且受环境温度等因素的影响。　　 对某台600MW机组运行参数进行数据挖掘建模,从机组运行历史数据中寻找参数特性关系,建立了机组滑压特性神经网络模型,并完成了模型验证。借助SA-BBO算法对蒸汽初压进行优化,为机组最优初压的确定提供了一种新方法。　　 建立了凝汽器真空神经网络预测模型及真空优化模型,并以某600Mw机组为研究对象,基于SA-BBO算法得出不同工况下的凝汽器最佳真空及其运行参数,为凝汽器的优化运行提供指导。　　 提出了基于SIS平台的汽轮机组运行优化系统的架构设计、功能实现等完整的开发方案,完成了本文算法相关软件及系统开发。