随着国家经济的迅猛发展，中国能源的缺口将越来越大，国家正在大力提倡节能减排的方针政策；随国家电力体制改革的深入，“厂网分开，竞价上网”政策的全面实施，每一个发电厂作为一个独立的实体企业必须参与到电力市场的竞争中去，要想在竞争激烈的市场中获得一席之地，必须提高自身的竞争力，降低企业的发电成本。 论文围绕火力发电厂制粉系统优化运行，提高发电厂节能降耗能力这一主题进行展开，以我国采用钢球磨煤机中储式制粉系统的发电机组为研究对象，主要开展了以下几方面的研究工作： 综合研究分析中储式制粉系统设计计算方法，通过编制中储式制粉系统热力计算程序，对制粉系统进行校核计算，为摸清掌握制粉系统设备运行状况，分析系统存在的问题，提供理论依据。 研究影响中储式制粉系统出力的主要因素，引入灰色关联熵理论对制粉系统出力影响的各因素进行定量计算，为建立制粉系统性能预测模型确定辅助输入变量。通过灰色关联熵理论得出各因素对主导变量的贡献度，减少了人为经验或主观因素带来的影响，较之传统的方法更为精确。 研究基于数据挖掘技术的支持向量机和粒子群智能进化算法，并结合现场的制粉系统调整试验，建立了基于小样本试验数据的制粉系统性能指标模型，结合稳态和动态试验数据进行稳态和动态的性能指标建模。在此过程中，研究分析支持向量机模型参数的优化问题，结合试验数据，分析不同支持向量机模型参数变化对模型推广性能的影响，结合验证样本数据检验模型的可靠性。 在建立的制粉系统性能模型基础上，以性能指标为目标优化对象，辅助变量为优化的搜索空间，通过智能优化算法实现对制粉系统运行方式的优化，同时研究不同优化算法对模型寻优化结果的影响，结合合理的算法，给出最优的制粉系统运行方式。 综上所述，本文提出了基于支持向量机的制粉系统优化调整思想，对于火力发电厂制粉系统的运行优化具有独到之处，这一思想的引入，具有较高的工程应用价值。