针对火电厂燃煤煤质变化降低电厂经济性的问题,该文着重分析了锅炉系统的运行特点、参数间的相互作用关系等;利用BP神经网络建立运行特性模型,并进行优化计算,以指导运行参数的调整,达到降低煤耗率的目的.具体的研究工作主要包括:在燃煤煤质变差的情况下,分析影响锅炉效率的因素.通过运用BP神经网络方法的计算,给出优化模型,求出优化解;分析计算煤质变化对厂用电的影响程度;分析了劣质煤燃烧产物对环境的影响,提醒电厂重视劣质煤对经济和环境所造成的损失;利用BP神经网络进行动力配煤,合理搭配优质煤和劣质煤的使用比例,提高资源利用率,满足电厂发电需要,提高经济性.获得的主要结论是:BP神经网络有良好的非线性映射能力,用于描述电站系统参数间复杂的非线性关系具有简单、快捷、准确的特点;在计算辅机消耗厂用电过程中,可以通过神经网络计算迅速确定适合系统的煤种变化范围,给火电厂预选煤提供理论指导;解决煤质变差的有效方法是动力配煤,动力配煤的结果表明:配煤的性能优于按加权平均数计算出来的效果,应用BP神经网络模型输出的结果更符合动力配煤试验结果,可以有效地调配优质煤和劣质煤合理使用.该文的研究工作对于准确掌握机组性能和评价电厂经济性,降低煤耗和提高机组寿命有较为重要的现实指导意义.在"竞价上网"的今天,该文思想和方法具有一定的推广价值.