随着科学技术的发展，火电设备趋向于高参数、火容量、复杂化，其安全经济运行对社会的影响也越来越大，伴随着电力体制改革的深入展开，各电厂必须把电力生产的安全性和经济性并重，优化生产过程，SIS系统的出现成为必然。由于火电厂总体结构和研究对象物理化学过程的复杂性，目前SIs系统各子系统功能模块的建模实现等方面的研究还存在许多不尽人意的地方。这些问题的深入研究对促进SIS系统在我国火电厂的应用发展有着重要的意义。 SIS系统中的“机组经济负荷分配”模块是保证机组经济运行的重要模块。微粒群算法是一种基于叠代的优化算法，简单易于实现；本文将微粒群算法应用在SIS系统中的“机组经济负荷分配”模块中，并对该算法提出一些改进的措施，以加快收敛。 SIS系统的“控制回路优化模块”是另外一个保证火电厂经济运行的重要模块。本文将微粒群优化算法、模糊控制和生物免疫系统反馈机理与传统的PID控制相结合，提出了用微粒群整定的模糊免疫P1D控制算法。经过热汽温控制系统仿真试验证明，用微粒群算法整定的模糊免疫PID控制系统比常规的PID有更好的控制效果。 随着社会的发展，电力环保越来越受重视，很多火电厂都投入了大量资金用于烟气脱硫，但是很多电厂的脱硫系统还是因为故障多而导致设备的可用率不高。所以本文研究在SIS系统中加入湿法脱硫故障诊断模块，并且完成了该故障诊断专家系统框架的构建工作：通过专家咨询，现场调研，查阅资料，分析研究了湿法脱硫工艺的故障现象、可能原因及其处理方法进行了分析研究；为了适应于专家经验知识模糊性的特点，本文使用了一种基于模糊神经网络的诊断推理模型。 为了适应我国电厂检修制度从对设备实行事后检修、预防性计划维修到状态检修的改革，通过建立SIS系统很好完成了状态监测的功能的基础上，本文在故障诊断系统中加入故障预测功能模块，该模块采用了二阶自回归预测模型和三阶多项式拟合外推预测模型的线性组合预测，并采用改进微粒群算法来求解每种模型的权重，仿真实例证明本预测功能模块比采用单独的预测模型和等分权重的线性组合预测模型的预测精度有所提高。