配煤掺烧是解决中国许多电厂燃煤供应紧张,煤种复杂多变,运行安全性、经济性和环保性欠佳的重要途径。国内外在混煤燃烧方面的研究已经开展了多年,取得了丰富的成果。近年来,以应用为目的的配煤掺烧技术开发开始广泛地进行。本文以国内电厂普遍采用的分磨制粉、炉内掺烧技术为对象,以全过程优化为主线,对电厂配煤掺烧工作流程中涉及的配煤方案与上煤方案优化、煤种在线监测、实时燃烧优化以及燃料的科学管理进行了较为全面的研究。论文首先研究了多目标配煤模型,包含混煤特性预测、目标函数构建和寻优算法研究。基于实验室基础实验,通过比较研究,认为混煤的水分、硫分和发热量可以采用线性加和计算,灰分可以采用线性拟合公式计算,而挥发分和灰熔点则可通过神经网络进行非线性拟合计算：在煤质预测的基础上,建立了混煤污染物排放特性的预测模型和煤种自燃特性的模糊判别模型,并将污染物排放特性和自燃特性也作为配煤指标以实现多目标优化。在多目标的要求下,引入了物理规划方法设计综合目标函数,避免了模糊决策模型需要人工确定指标权重的问题：进一步在综合目标函数的基础上,对比研究了不同寻优算法的寻优性能,并选择穷举法和多目标遗传算法作为配煤模型的寻优算法。优化的混煤配比求解出以后,在电厂分磨掺烧条件下由于受磨煤机台数限制往往难以实现精确配比,为此,提出一种磨煤机组合优化方法,包含磨煤机与煤种的组合(上煤方案)以及磨煤机的出力组合,即在某种配煤方案下,通过优化磨煤机组合和出力从而实现混煤配比的二次优化,以提高配煤精度。配煤掺烧全过程优化的另一个难点问题是在多煤种条件下对入炉的煤种进行在线辨识,这是进行燃烧优化的前提。实际运行中由于上煤到燃烧存在较大时间滞后从而导致入炉煤种难以实时掌握,为解决这一问题,本文开发了一种基于煤仓动态监测的煤种在线辨识技术,通过对煤仓内不同煤种的分层界面进行动态标记,从而在煤种发生改变时进行预示。此外,由于分层界面采用平面假设,会造成一定的误差,因此,提出一种基于磨煤机内热量平衡方程计算当前煤种的水分进而通过水分匹配来辨识磨煤机内煤种的方法,并与煤仓动态监测共同构建出配煤掺烧下的煤种在线辨识技术。在正确的煤种辨识基础上,对不同的煤种进行针对性的运行优化调整是配煤掺烧全过程优化的又一个重点问题。论文研究了案例推理和规则推理在配煤掺烧运行优化中的应用方法。首先,综合参数分析、模糊逻辑和实时参数反馈,建立了对掺烧效果进行在线评价的方法,包括安全性、经济性和环保性三个方面。在评价指标基础上,构建了基于配煤掺烧案例的运行优化策略,并完整的论述了案例描述、案例评价、案例生成、案例检索和案例推理的方法,其中,提出了基于多目标非支配理论的案例进化策略,从而避免了案例库的过度膨胀以实现快速的案例推理。基于历史数据,采用数据挖掘算法研究了配煤掺烧下高效和低NOx的关联规则,进而构建出蕴含可靠知识的规则库。结合案例推理和规则推理各自的优点,本文提出一种融合案例库和规则库建立专家系统知识库的方法,并开发了配煤掺烧运行优化专家系统,实现了复杂煤种条件下的锅炉在线运行优化。论文提出了电厂燃煤全过程管理方法,包含煤场自动化的堆取料决策和煤场实时状态监测,以配煤掺烧为核心的电厂燃煤动态规划模型,以及燃料的成本效益分析方法和购煤决策模型。最后,综合多目标配煤、煤种在线辨识、燃烧优化和燃料全过程管理,开发了电厂配煤掺烧全过程优化决策系统,系统对进厂的每一煤种进行跟踪监视和综合优化调配,将堆煤、配煤、取煤、燃烧、购煤各环节耦合起来进行多目标协同优化,以使配煤掺烧达到安全、经济和环保的效果；同时,采用数字化方法模拟煤场和原煤仓的动态过程,从而使全厂的存煤可视化,搭建出燃料的统管理和调度平台。该系统应用于某600MW机组的电厂后,有效拓宽了锅炉燃煤范围,降低了燃料成木,较长时间的统计结果表明,系统应用后锅炉热效率提高0.7%,机组发电煤耗降低了2.3g/kW·h,机组SO2排放约降低20%,各项排放均能达到要求。该系统目前已应用于国内10多家电厂,创造了可观的经济效益和社会效益。