火力发电,尤其是燃煤机组发电是我国电力工业的主体。但是,由于所涉学科领域多、机理复杂、测点不完备以及固有的时变、非线性、大时滞、多变量、多干扰等特性,燃煤机组在监测、运行、优化等方面还有大量问题有待解决。随着我国经济发展带来的环境污染影响日益凸显,对燃煤机组的关键变量监测、运行优化的需求也越来越迫切。本文涉及燃煤机组锅炉侧机理建模以及基于模型的若干关键变量在线监测、运行优化问题。本文的主要创新性研究成果包括:(1)建立了燃煤机组锅炉侧机理模型。主要建立了包括换热系统、金属壁动态蓄热、热损失的集总或准分布式参数的机理模型。(2)研究了基于锅炉侧机理模型的高温区域烟气温度计算模型。利用粒子群算法对炉膛出口烟气温度进行了修正计算,然后沿烟气流动方向对各半辐射式受热面建立准分布参数模型,精确计算各受热面的辐射换热量和对流换热量,从而得到各关键位置的烟气温度。并从24小时时间尺度和空间尺度上,采用实时运行数据对模型计算结果进行验证,结果表明所提出的的烟气温度修正模型具有较高的精度和较强的实用性,可实现高温区域热能传递状况的实时监测。(3)研究了基于准分布参数模型的换热器灰污状态监测的方法。本文以灰污系数作为换热器灰污状态的特征参数,以烟气/工质能量衡算为基础,提出了锅炉侧换热器灰污系数实时计算方法。同时建立了灰污系数预测模型,利用该模型进行吹灰的经济性分析,通过求解吹灰经济效益的最优化问题,确定了吹灰时间和吹灰间隔,并在此基础上制定了优化吹灰的方案策略。(4)研究了基于LSSVR-GA模型的配风优化问题。主要建立了基于最小二乘支持向量回归算法的锅炉热效率模型,通过多组历史运行数据对模型进行了验证,并与基于人工神经网络算法的锅炉热效率模型进行了对比验证,发现该类基于数据建模的预测模型的精度均较高,表明二者均可模拟真实的锅炉运行过程,且本文提出的模型精度更高,可靠性更强。基于本文提出的锅炉效率预测模型,还研究了一次风量对锅炉效率的影响,发现锅炉效率有潜在的优化空间,提出了基于遗传算法的锅炉效率优化模型,并通过实例验证了在一定程度上锅炉效率有所提高,机组的发电标煤耗有所下降,有潜在的节能减耗效果。