近年来,伴随着中国社会的巨大进步与飞速发展,电力已经成为我们生活中不可或缺的一部分。目前为止,火力发电厂是电力的主要提供者,火力发电主要利用煤炭,但是煤炭燃烧会造成污染,污染物的主要成分为NOX、PM颗粒以及SO2等,同时也对我们的生活产生了很大的影响。针对这些问题,燃煤锅炉超低排放系统对多种污染物进行了脱除,典型的燃煤锅炉超低排放系统主要包括脱硫、脱硝、干电、湿电除尘等各种装置,而且不同的装置之间存在着协同脱除的关系。但是目前对燃煤锅炉超低排放系统的优化主要是对整体运行成本这一单一目标的优化,因此将多目标优化算法应用在燃煤锅炉超低排放中有很大的意义,本文的具体研究如下:（1）针对目前对燃煤锅炉超低排放系统的研究只局限于对成本的优化,本文的做法是用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA2）优化燃煤锅炉超低排放系统,此过程为多目标优化的过程。首先构建该优化的数学模型,该模型的目标函数分别是燃煤锅炉超低排放系统的整体运行成本以及锅炉烟气中的各种污染物排放的浓度和。多目标优化的模型构建完成之后,用了仿真实验证明了多目标优化算法应用在燃煤锅炉超低排放系统的实用性和有效性。（2）燃煤锅炉超低排放系统是一个多学科的复杂耦合系统,本文用了多学科设计优化方法中的协同优化（CO）方法并结合NSGA2对该超低排放系统进行了多目标优化求解,CO方法具有两级优化框架,在系统级框架中建立多目标的模型,脱硫、脱硝、除尘等子学科组成了学科级。系统级与学科级之间进行协同优化,最后通过仿真实验验证了基于协同优化的多目标优化算法的可行性,在系统级能更好的得到一组Pareto非劣解集。