随着环保要求的日益提高,我国发电行业进行了深刻的产业升级和调整。燃煤发电行业受到诸多限制,清洁高效的天然气发电逐渐受到大家的关注。但是,燃气轮机的核心制造和调控技术大都掌握在国外燃机企业手中,国内燃机发电企业却承担着日常运行的重任。NOx排放过量、燃烧不稳定以及成本较高等问题对于燃机燃烧系统安全高效运行提出了巨大挑战。因此,建立高效且系统化的燃烧优化方法迫在眉睫,本文以某在役300MW重型燃气轮机作为研究对象,结合CFD数值模拟和AI人工智能算法,深入研究燃机变工况燃烧特性,并就偏离电厂稳定运行的工况进行模拟和数据汇总,结合电厂实际运行数据,建立新型数据库,并基于该数据库构建燃气轮机燃烧优化方法,创建可用于实时指导电厂操作运行的优化软件。为了实现燃气轮机燃烧过程的优化调整,本文构建了包括旋流器在内的全尺寸燃烧器,利用Realizable k-ε方法进行了稳态气相流动计算,在稳态收敛的结果上利用大涡模拟进行非稳态计算,可以精确再现非稳态的压力脉动生成过程;采用P-1辐射模型来描述燃烧室内辐射换热,采用部分预混FGM燃烧模型模拟气相湍流燃烧,并且计算时采用GRI 3.0甲烷-空气详细化学反应机理,包括53种组分和325个反应,能够使模拟结果更接近实际化学反应过程。为了证明本文所建的数理模型能够准确反映燃烧室内实际的流动、燃烧过程,将模拟结果与电厂收集数据进行对比验证,数值误差均在5%以内,并且进一步就燃机变工况燃烧特性进行探究。本文以数值模拟的结果作为理论基础和数据补充,将电厂实际数据与CFD数值模拟数据相结合,构成新型训练数据库,构建基于LS-SVM算法的预测模型,能够准确模拟燃烧室进口参数与NOx排放量、压力脉动最大振幅以及燃烧效率之间的关系,最终预测结果的平均相对误差分别为0.213%,0.329%和0.453%。同时,在待优化工况不满足最优工况设置时,将遗传-蚁群算法（GA-ACO）与LS-SVM相结合,以降低NOx排放量和压力脉动最大振幅,提高燃烧效率为燃烧优化目标进行计算,最终燃烧效率的平均改善率为0.436%,NOx排放量和压力脉动最大振幅的优化量为8%-20%。该方法不仅可以用于处理燃气轮机燃烧优化问题,还能够解决高维非线性条件下其他复杂的优化问题。此外,为了构建与电厂Mark VIe系统实时对接的燃烧优化调整软件,本文融合电厂实际数据与数值模拟结果,采用Matlab（R2018b）编程以及软件封装的方法开发燃气轮机燃烧优化的可视化软件,建立直观的用户操作指导界面。在该燃烧优化软件中,实现各类待优化工况优化前后的信息展示,包括工况数据、数值计算云图、FFT（快速傅里叶变化）计算结果以及优化调整意见。最终,在对接电厂实时工况的计算中,NOx排放量下降15.52%,压力脉动最大振幅下降16.63%,燃烧效率提升0.709%,操作参数的优化方向符合电厂运行实际,基本达到优化目标。该软件基于离线数值模拟计算结果,拟合特定工况的流速分布、温度分布、NOx生成分布云图以及压力脉动的频谱图,进一步促进优化结果直观化,拟合结果符合电厂优化实际,具有实际应用价值。