随着空冷技术的发展和节约水资源的需求，直接空冷机组在我国得到了广泛的应用。直接空冷机组的运行背压反映了机组的经济性、安全性、发电效率，相同条件下背压越低机组的发电效率越高。机组的背压调控通过手动设定值及其偏差来实现，然而操作人员无法根据机组外部环境的变化实时得出最合适的运行背压的设定值，使得机组的运行经济性下降。　　本文针对某电站600MW直接空冷机组的背压调控中背压值设定的问题，深入研究了600MW机组运行背压的特性和控制策略，分析了机组中内部和外部影响运行背压的因数，发现机组运行时主要引起运行背压变化的是环境风速和温度。随后重点研究了机组背压和环境风速、温度之间的规律，并分析机组的历史运行数据得出了一些环境条件下的最佳运行背压值，然后以此为基础，结合成熟的智能预测理论，设计了以环境空气的风速和温度为预测参数，以模糊理论为基础建立模型，实现运行背压预测的方法。　　根据已知环境条件下的最佳运行背压值和风速、温度对背压的影响规律，在模糊理论的基础上设计了背压模糊推理器。接着运用MATLAB软件建立了背压模糊推理器的模型，确定了推理器中变量的隶属函数，验证了推理器中模糊规则的全面性和模糊推理的可行性。随后在对模糊数学的深入研究的基础上，实现了背压模糊推理器中模糊化、模糊推理和解模糊化的数学化，为背压模糊预测的程序移植提供了理论基础和途径。　　然后根据机组空冷平台的大小和结构特点，完成了由测量节点和ZigBee无线通信网络组成的风速、温度检测装置，在背压模糊推理器数学化的基础上移植了模糊算法，编写了背压预测软件，完成了运行背压的预测系统研发，实现了运行背压预测的实际应用。应用结果表明，背压模糊预测的准确度和预测速度都能满足600MW机组的要求，有效的提高了机组的运行经济性。