作为煤炭消耗的大户，电力行业的发展关系着国民经济的命脉。随着国家“节能减排”口号的提出，以及电力行业内部竞争的不断加剧，如何在提高能源利用率的同时降低污染物排放成为许多电厂必须要解决的首要问题。因此，对火电厂实施燃烧优化调整具有重大的现实意义。近年来，国内外许多学者都对燃烧优化这一领域进行了研究，并取得了不错的成绩。本文以某电厂燃煤锅炉为背景，主要研究了以下几方面的内容。首先，详细论述了支持向量机、最小二乘支持向量机的基本原理；并根据最优化理论证明了最小二乘支持向量机训练结果的全局最优性和唯一性；并通过一个简单的例子验证了不同核函数的选择对模型性能的影响；并采用优化算法对模型的参数进行优化。其次，以最小二乘支持向量机为原理依据，建立了锅炉燃烧系统的模型；在模型建立的初期，采用正交试验设计的原理获得了满意的样本集；模型建立之后，又通过一种简易的锅炉效率计算方法计算出锅炉效率，并验证了模型的精确性。最后，详细介绍了遗传算法的基本原理、基本步骤，在Matlab环境下应用遗传算法以锅炉效率最大同时满足NO_x排放量的约束条件为目标函数，取得了满意的优化结果。