在电力市场改革的推动下，加上人们的环保意识逐渐增强，寻求提高火电机组燃烧效率和降低污染物排放的方法仍然是当务之急。本文主要研究电站锅炉炉膛参数场主要是温度场的测量，首先进行炉膛参数重要性的分析，将ZoloBOSS激光测量炉膛参数技术和当下先进的并且应用范围较广的一些测量方法进行对比，分析各自的特点和适用环境。本文重点介绍了ZoloBOSS激光测量系统的原理和实时测量效果，并在激光测量参数的基础上进行燃烧调整试验，指导锅炉燃烧过程。ZoloBOSS激光测量系统的应用使火电机组重要参数的测量问题都迎刃而解。为了实现降低火电机组氮氧化物排放的目的，从火电厂氮氧化物生成途径和目前降低氮氧化物排放技术两方面入手，进行锅炉氮氧化物排放机理与控制的研究。另外还进行了锅炉燃烧效率的分析以及对其影响的因素进行了研究。并基于ZoloBOSS激光测量系统得到的参数和从DCS上获取的其他影响锅炉氮氧化物排放的参数进行了神经网络建模，建立了电站锅炉氮氧化物排放量和锅炉燃烧效率的模型。在进行热态变工况试验的基础上选取11组不同工况下的数据进行模型训练，并用其它数据进行验证，测试模型的准确度。由此可知，将神经网络应用到火电机组燃烧优化中可以取得很好的控制效果。并基于激光测量进行了燃烧优化平台的设计，实现闭环控制。燃烧优化技术对火电机组的发展具有重要的意义。