我国以煤为主的能源消费结构短时间内难以改变,燃煤发电机组的深度节能对我国节能减排战略意义重大,其中厂用电率是机组重要经济指标之一。传统的厂用电优化集中在设备改造上,随着大数据时代的到来,本文在数据分析整个厂用电系统的基础上,针对个别子系统和设备讨论了优化的角度和方法,主要研究内容包括:首先介绍了厂用电的构成,分别通过理论和历史运行数据分析得到了厂用电各系统和设备的功耗影响因素。其次对厂用电系统进行数据建模,进而分析各主要影响因素对设备功耗的影响趋势。建模时利用R检验和ECNN法筛选出合理的稳态精炼样本,建立LSSVM模型后单因素调整变化因素,得到电流变化趋势。再者建立了制粉系统磨组合优化问题数学模型,根据短期负荷预测得到的机组负荷曲线,考虑磨煤机启停次数限制条件及一系列约束条件,使用改进粒子群优化算法对未来数小时内启停磨计划及出力分配计划进行制定,合理安排磨的启停时间点并分配磨煤机出力,为运行人员提供参考。然后针对磨煤机一次风量和加载油压参数基准值调整展开研究。计及这些参数对炉膛燃烧的影响,基于最小二乘支持向量机的方法建立煤粉细度的软测量模型,从而得到煤粉细度在线估计值。限定子系统若干边界条件范围后,在磨煤机各典型出力下对一次风量和加载油压进行多变量同步聚类,旨在挖掘出不同出力不同进口条件下所对应的磨加载油压和一次风量基准值,以实现在满足炉膛燃烧的前提下尽可能降低磨煤单耗。最后基于.NET平台,开发燃煤机组厂用电系统分析和优化软件。给出了模块系统基本框架,介绍了平台功能,展示了画面效果。