燃煤排放的大量CO2及引起的全球气候变化已受到人们的高度关注，雾霾天气频繁出现，空气中可吸入颗粒物增加，极大的威胁着人类的生存健康。世界各国已认识到工业发展所带来的环境恶化，正在大力开展以提高能源的利用效率和减少废弃物排放为中心的“低碳革命”。我国碳排放的主要来源有电力、建筑、化工、交通等，其中火电行业CO2排放量接近全国碳排放总量的50%，因此加快燃煤电厂碳捕集技术的研究和项目推进，是解决我国环境和气候问题的重要途径。化学吸收法吸收电厂烟气中的CO2已相当成熟，其中醇胺法以其吸收速度快，吸收效率高而受到广泛研究和应用。本文选择一乙醇胺（MEA）作为吸收剂，应用Aspen Plus软件，对脱碳系统进行了模拟，其中吸收塔和解吸塔的模拟选用基于流率的模型（Rate-based），使模拟更接近实际。物性方法选用AspenPlus自带的数据包kemea，对于电解质的模拟选用ELECNRTL。为充分利用系统余热，对传统的脱碳工艺流程进行了改进，从而降低了总公用工程消耗。使用Matlab软件，应用带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II，搭建与Aspen Plus间的优化计算平台对改进的脱碳系统进行优化，获得最大碳捕获率和最小再沸器负荷的双目标优化Pareto最优解集。应用模糊集理论，求得两个目标权重值为1时的最优妥协解，其中贫液负荷为0.323，贫液流率为209.095t/h，碳捕获率为91.45%，再沸器负荷为709.49MW。在参考文献数据的基础上，建立了600MW发电机组的发电系统模型，并将改进的脱碳系统与发电系统进行热集成。选择中压缸末尾抽汽，为解吸塔的再沸器提供热量。在不考虑CO2压缩功及流体输送耗电的前提下，加入脱碳系统后的电厂净发电功率减低20%～40%。同样应用NSGA-II算法，对集成后的系统进行优化，得到了最大单位CO2净发电功率和最大CO2捕获率两个目标的Pareto最优解集，求取了最优妥协解，其中贫液负荷为0.2，贫液流率为209.951t/h，抽汽量为557.046t/h，对应的单位CO2的净电输出功率6.33kw﹒h/t，CO2捕获率为92.4%，再沸器负荷为701.15MW。本文的研究结果可为吸收塔和再生塔的设计及运行参数优化提供理论依据;为火电厂进行CO2捕获降低系统能耗提供了理论参考。