因为我国煤炭的分布区域与经济发展非常不协调,同时交通运输又十分有限,致使许多火力发电厂燃用煤种不稳定,现场燃用煤种严重偏离设计煤种,同时各地的煤炭种别及其煤质特性指标存在一定差别,所以许多单煤的性能往往不能满足燃煤电厂的要求。动力配煤则是依据各煤种不同的性质,弥补短缺的性质以满足特定得要求,同时利用锅炉热力计算能对动力配煤起到有效指导的作用,使锅炉即使燃用混煤也能够做到在炉内形成稳定燃烧火焰、减少污染物排放量,从而使火电厂能够安全经济得运行。目前火电厂现场没有条件进行煤质元素分析、煤质着火与燃尽特性,本文采取神经网络技术,以煤质的工业分析成分作为神经网络的输入,以煤质元素成分、煤质着火指数、煤质燃尽指数作为神经网络的输出,分别建立了煤质元素成分、煤质着火特性与煤质燃尽特性的预测模型,而且模型具有足够的精度,满足工程实际应用。锅炉热力计算能够对燃用混煤后的锅炉性能预测进行有效得指导。故本文采用VC++开发出锅炉热力计算软件。以某电厂660MW机组锅炉作为研究对象,通过计算实例验证锅炉热力计算软件的准确性。为使热力计算与具体锅炉相匹配,提出了锅炉受热面灰污系数修正模型及建模方法,并通过计算实例验证了模型的有效性。本文分析了目前常用的动力配煤数学模型及其不足,提出了基于锅炉热力计算的动力配煤模型,并给出了基于遗传算法的优化配煤算法及计算实例。该模型以燃煤成本最低为优化目标,并综合考虑了煤种的着火、燃尽特性和电厂实际运行条件的约束,弥补了目前常用动力配煤数学模型的不足。