随着我国的经济高速腾飞和人口不断攀增,能源消耗过快、利用率低的问题日益凸显。为此,我国在“十三五”(2016-2020)计划中对节能减排任务提出了更高的要求。燃煤电站作为我国发电的主力军,其节能降耗对整体节能减排任务的完成意义重大。烟气含氧量是一项反映锅炉燃烧效率的关键指标,其优化控制是提升燃烧效率实现燃煤电站节能降耗的有效途径;对燃煤电站机组的运行经济性进行评估,从而优化运行设定,提高电站运行效率,达到节能降耗的目的。本文以实现燃煤电站节能降耗为目标,研究烟气含氧量的优化控制与电站运行经济性评估,主要内容如下:首先,研究烟气含氧量的预测模型。针对燃煤电站燃烧系统的非线性动态特性和全工况的负荷变化问题,本文提出了一种数据驱动的模糊多模型网络建模策略以构建烟气含氧量预测模型。采用多模型网络结构表示预测模型。基于电厂的现场数据,应用模糊C均值聚类算法对多模型网络结构参数进行设计,利用子空间辨识算法对模型参数进行辨识。采集燃煤电站现场运行数据进行建模与验证,仿真结果表明模型的拟合能力和预测能力较好,本文所建立的模糊多模型网络数据驱动模型可以进一步用作先进控制中的预测模型。然后,研究烟气含氧量的优化控制方法。实际生产中,烟气含氧量的最优设定值随负荷变化而变化,因此本文要解决的是一个非线性系统的实时跟踪控制问题。针对工业中的模型失配、环境干扰及生产条件约束等问题,采用预测控制方法对氧量进行控制。在预测控制中,利用已建立的模糊多模型网络模型作为预测模型,利用实时输出误差反馈校正预测模型输出,通过滚动求解二次规划问题得到控制优化序列。基于现场数据的实时控制仿真结果表明,在本文所提出的预测控制方法的作用下烟气含氧量能够快速、准确地跟踪上实时变化的最优设定值,达到了满意的控制效果。最后,研究燃煤电站运行经济性评估。燃煤电站包含锅炉、汽轮机、辅机系统及发电系统等多个设备,整体结构复杂,因而其运行经济性评估十分困难。本文通过构建经济综合评估体系,结合模块监测和整体评估方法对燃煤电站进行运行经济性评估。本文根据电站的设备组成将燃煤电站分成了锅炉模块,汽机模块和辅机模块。在各个模块中,选取综合指标表征模块性能,建立模块监测指标的软测量模型,利用运行数据计算指标的实时数值。基于现场数据计算得到的指标值与运行规程中的设计值相互一致,验证了软测量模型的有效性。整体评估部分,一方面在模块监测指标的基础上提出了组合加权综合评分方法,另一方面采用模糊综合评价模型对运行状态进行等级划分。基于现场数据计算得到的综合评分、模糊评价结果及实时煤耗值基本一致,验证了整体评估方法的合理性。