我国能源发展规划中提出要在“十一五”计划期间把电力工业中发电煤耗和厂用电率从原来的370g/kwh和5.9%分别降低到355g/kwh和4.5%,并对电力工业污染物排放提出了更加严格的要求。为响应国家“节能减排”的号召,并在期限内圆满完成“十一五”规划对电力工业所提要求,开发基于人工智能技术的锅炉燃烧优化软件对锅炉运行进行优化调整无疑是最有效、最直接的手段之一。要开发锅炉燃烧优化软件,就需要建立能够反映煤质、运行参数与锅炉经济性、环保性能指标的耦合关系模型。在此基础上,采用优化算法对锅炉燃烧进行优化。本文以一台1025t/h电站锅炉为研究对象,进行了现场实验,利用实验所采集的数据建立了针对该台锅炉的在线燃烧优化模型,并利用寻优算法对模型进行了优化仿真。通过对该台锅炉历史数据回归分析建立了针对该炉的煤质—锅炉性能耦合模型。基于锅炉在线燃烧模型和煤质—锅炉性能耦合模型,为该炉开发了一套燃烧优化软件。该软件有三个主要功能模块:(1)风粉在线监测模块,该模块可以对锅炉风、粉参数进行监测,并对所监测到的异常参数进行报警和故障诊断。(2)燃烧优化在线指导模块,模块依据不同优化目标(经济性、环保性、综合性)对锅炉燃烧进行在线优化。(3)煤质—锅炉性能评估模块,模块根据煤质变化提出相应运行指导意见,以提高锅炉的经济性和环保性。