目前，火力发电是我国最主要的发电方式。随着大容量火电机组的不断增加，火力发电煤耗持续下降，“十二五”规划更是对机组的节能降耗提出更加严格的要求。因此，实现大型燃煤发电机组的优化运行，挖掘大型燃煤发电机组的节能潜力，仍是我国电力行业节能降耗亟需解决的重要问题之一。　　以大型燃煤发电机组为研究对象，基于数据挖掘的方法进行节能优化的具体过程可以分为两部分:一是建立大型燃煤机组的供电煤耗特性模型，使其能够很好的反映供电煤耗与机组各运行参数之间的关系;二是通过智能优化算法获得机组优化运行方案，以此为依据，调整机组运行状态，以达到降低煤耗的效果。　　本文以我国某600MW燃煤发电机组为例，以机组实际运行数据为基础，基于支持向量回归机基本理论建立了大型燃煤发电机组供电煤耗特性模型，并利用遗传算法基本理论，基于matlab软件编写程序进行计算，对供电煤耗SVR模型参数进行优化，使模型性能提高，具有更高的预测精度及更强的泛化能力。在建立了供电煤耗预测模型后，本文具体分析了影响燃煤机组供电煤耗的主要因素，大致将其分为可调控运行参数和不可调控运行参数，以实际运行可控参数为输入，供电煤耗为优化目标，基于遗传算法优化理论，通过优化计算，获取机组不同负荷下实际运行优化方案，结果表明，机组在600MW、500MW、400MW、300MW负荷下节煤量分别为0.87g/(kW·h)、1.17g/(kW·h)、1.50g/(kW·h)、1.77g/(kW·h)，节煤效果显著，对大型燃煤火电机组的节能优化运行具有指导意义。