机组在线性能监测系统通过对机组及热力系统性能指标的实时监测和分析为机组运行与诊断提供指导,已成为火电机组节能降耗工作的重要技术手段,相关研究对于保证机组的安全经济运行具有重要意义。论文针对机组在线性能监测模型、指标不确定度评估以及聚类方法进行研究,主要内容如下:　　 对机组在线性能监测模型进行研究,分别建立了锅炉、汽轮机及机组经济性指标计算模型。给出了基于热偏差法、热力学法及等效焓降法的耗差系数模型,得到各项性能指标偏差对能耗的影响。给出了重要性能指标的目标值计算方法,为机组经济性评价提供基础数据。　　 对在线性能计算不确定性的来源进行分析,分别提出了两种计算指标可靠性评估方法:(1)基于GUM的性能指标不确定度评估,将结果的不确定度分解为A类和B类不确定度,为降低不确定度提供了思路；(2)基于MC仿真的性能指标不确定度评估,给出了概率密度的求解方法和采样的实现过程,并分析了仪表不确定度对结果的影响程度。对所提两种评估方法进行了分析比较,提出了基于误差传递系数的敏感性分析方法和基于回归系数的敏感性分析方法,得到了影响计算模型输出不确定度的主要参数,为在线系统测点的校核和性能计算结果分析奠定了基础。　　 提出了一种基于不确定度评估的机组稳态判定模型,给出了稳态因子的定义,根据稳态因子判定机组是否处于稳态工况。并选取发电功率、煤质、循环水入口温度为工况划分依据,建立了稳态工况库。　　 提出了一种“质量”加权的W-FCM聚类算法,把稳态因子作为对应样本的权重,以增加“高质量”样本对聚类的影响,提高了聚类结果的稳定性和可靠性。基于该方法,对机组能耗特性进行聚类分析,获得了可靠的机组热耗率特性曲线。　　 基于厂级监控信息系统平台,开发了含不确定度评估模块的在线性能监测软件。借助某300MW机组的应用实例,详细介绍了软件的相关功能。