机组的性能监测与优化运行对于提高火电机组安全性与经济性具有重要作用,其中运行参数目标值的获取方法是重要的研究内容。本文以机组实际运行数据为基础,研究了关联规则挖掘技术并提出了改进算法,进而将所提方法应用到机组运行优化中,主要内容如下:在对关联规则挖掘技术的相关理论与方法归纳总结的基础上,针对经典布尔型Apriori算法在执行过程中产生大量候选项集的问题,采用基于编码的矩阵法进行改进,并对连接与剪枝过程进行优化,以提高挖掘效率。针对机组循环水系统优化问题,建立了某300MW机组凝汽器与汽轮机低压缸耦合的热力特性模型,给出了负荷与外界约束条件下的循环水泵最佳运行模式确定方法。将布尔型关联规则挖掘理论应用到循环水系统优化中,提出了基于循环水泵运行模式切换操作评价的布尔型关联规则优化方法,进而基于所提方法完成了数据挖掘与优化计算,并通过算例验证了所提方法的有效性。提出了一种模糊量化关联规则方法,在参数离散化时引入模糊集以软化边界划分,采用信息熵理论结合K均值的方法确定属性最佳分类数,使用模糊C均值方法实现模糊区间划分,基于改进的Apriori算法进行计算。根据所提方法完成了某660MW汽轮机组热耗率相关运行参数目标值的数据挖掘,并给出了一种模糊量化关联规则的增量更新方法,实现了运行数据的增量挖掘。从设计原理、系统架构、功能模块等方面给出了基于关联规则的火电机组运行优化系统的整体开发方案,并基于SIS系统平台完成了优化系统软件开发。