随着国家在能源发展政策上的调整,提升大型燃煤发电厂的节能减排水平,成为我国实现能源可持续发展和“低碳经济”的重要技术途径之一。同时,由于电力结构的不断升级,煤电机组开始承担更多的电网调峰任务,燃煤电厂面临着更大的降耗提效压力。由此看来,进一步遏制煤炭的不合理消费,实现电力的精益化生产,对能源行业的健康发展有着重要的现实意义。锅炉作为燃煤发电过程中的能量转换场所,其热效率直接关系到煤电机组的节能水平。本文选择对现役煤电机组的锅炉热效率进行研究,结合电厂实际运行情况。设计了锅炉热效率智能软测量与能耗分布诊断方法。首先,简述了燃煤发电的电力生产工艺,说明了燃煤锅炉的工作特性与热效率计算方法,对电厂信息系统与数据来源进行了介绍,并重点分析了煤电生产数据特性:针对表现为离群点的异常数据,选取局部异常因子算法对其进行识别和剔除;对于测点数据混叠噪声的现象,选择五点三次滤波法对生产数据进行平滑降噪处理,从而完成生产数据预处理的工作。其次,考虑到烟气含氧量是反映锅炉燃烧状态的重要指标,且氧传感器故障率较高,提出训练“烟气含氧量-锅炉热效率”组合软测量模型,即先进行烟气含氧量的软测量,修复其异常数据,再结合其他特征参量训练锅炉热效率软测量模型。考虑到在工程经验初选的特征参量中,包含对预测量影响不大的弱相关特征和部分包含其他特征参量信息的冗余特征,通过garson神经网络敏感度算法和互信息法分别进行剔除。之后训练基于广义回归神经网络的软测量模型,并设计了果蝇算法的一种改进策略用以优化广义回归神经网络的结构参数,最后通过对比实验,验证了软测量模型的性能。再次,为进行锅炉能耗分布诊断,采用滑动时间窗口识别稳态工况,重点分析锅炉在稳态工况下的能耗分布情况。具体采用模糊C均值聚类和曲线拟合的方法获取全工况下的锅炉热效率与特征参量基准曲线,通过计算实际生产数据与基准值的偏差,借助软测量模型,完成锅炉能耗的分布诊断。最后,针对目前能源集团对下属电厂监控力度不足和智能化程度不高的问题,结合云平台技术,设计开发了能源集团侧的远程智能化管理系统,分别对整体架构和具体功能模块进行了分析介绍。