节能优化控制是火电厂节能降耗减排的重要途径。火电厂SIS实时历史数据库的海量数据中蕴含着大量潜在的知识和信息,可以为节能优化控制所利用。本文基于电站海量的运行历史数据,采用基于数据的理论和方法对数据库中历史数据进行深层次的分析,从热力系统自身的运行数据中找到改善系统运行的知识和手段。论文主要围绕基于数据的理论和方法在电站节能优化控制中的应用,展开了以下几方面的研究：1.总结了电站节能优化控制的体系结构。分别总结了厂级节能优化控制和机组级节能优化控制的内容,本文以基于数据的理论和方法为基础研究了厂级的负荷优化分配和机组级的运行参数目标值优化问题。2.针对目前电站入炉煤质变化大和机组负荷大范围变化的问题,提出了一种运行工况自然划分方法,以适应机组全工况节能优化控制的要求。提出了相对煤质作功能力系数来表征煤质特性,结合机组负荷和环境温度,基于历史数据采用聚类方法对工况进行自然划分,划分得到的工况簇作为后续优化的基础。3.提出了一种运行参数目标值优化的整体方法。采用模糊粗糙集属性约简方法对影响锅炉效率的运行参数进行约简,得到燃烧过程重要运行可调参数；基于机组运行数据的特点,提出一种模糊C均值聚类与模糊关联规则结合的挖掘算法,并将其应用到运行参数最优目标区间和中心值的挖掘中。4.总结了厂网两级负荷优化调度系统,分析了负荷优化分配中机组煤耗特性曲线存在的问题,提出了一种基于煤耗实时预测的厂级负荷优化分配方法。分析总结了机组供电煤耗率的影响因素,提出一种结合模糊聚类、粗糙集和信息熵方法的多因素权重分配方法,并将其应用于供电煤耗率影响因素的权重分配,在此基础上提出了快速性和经济性约束条件,采用动态规划寻优方法获得满足多约束条件的负荷分配的全局最优解,并通过实例验证方法的有效性。