在能源供应日益紧张以及电力市场改革越加深入的情况下，以提高火力发电厂整体经济性为目标的优化技术显得越来越重要。本文根据火电厂实际对象非线性、多约束、多参数的复杂特性，研究了优化技术在电厂监控信息系统（SIS）中的应用。在现有研究和应用的基础上，分析了智能优化技术的引入和实现方案，指出了一些有意义的方向。 本文首先阐述了SIS系统的概念，探讨了系统的主要构架，根据实际情况，详细介绍了SIS平台上数据库以及各个功能模块的应用。 在负荷优化部分，本文总结了优化模型的构造过程。采取煤耗初始曲线结合实时更新的特性曲线拟合模式。对比各类优化方式后，分析了等微增法用于负荷优化的过程，研究了遗传算法在负荷优化中的实现和改进，并对两种优化方式进行比较。 在吹灰优化部分，本文从积灰结渣产生的原因着手，总结了现有的吹灰监测模型，研究了基于清洁因子和最佳吹灰周期的吹灰方式。在充分对比现场各种吹灰策略的基础上，引入基于经验模型的吹灰优化模糊推理策略，并初步预设决策参数，完成模糊推理器的构建。 电厂优化技术尤其是智能优化技术的应用，对于电厂提高生产经济性具有重要的意义。本文以负荷优化及吹灰优化为例，研究了SIS系统中智能优化技术的实现过程，为实际现场运行提供了有益的指导。