目前，我国工业锅炉仍以火电为主，火力发电在装机容量、发电比重方面分别达到了75%和82%，火电厂的煤炭消耗量达到全国煤炭消耗量的50%以上，煤炭的燃烧必然带来二氧化硫和二氧化碳的排放，分别达到了全国排放量的45%和40%左右，由燃煤工业锅炉造成的环境污染非常严重，近年在我国广大地区出现的严重雾霾问题与煤的大量低效燃烧有重要关系。因此，火电企业在低碳经济发展中面临着严峻的节能减排压力。 

对我国的大部分火力发电厂而言，由于煤种变化大，燃用煤质普遍较差，再加之锅炉实际运行中，设备改造、变负荷运行、热力实验间隔时间长等原因，存在锅炉燃烧达不到最佳的现象，因此迫切需要通过优化运行，在一定范围内提高机组安全性、经济性和环保性能。

目前关于燃烧优化的研究多集中在最优化理论的研究，主要基于模型预测和多目标优化技术方面，具有很明确的优化目标，可以提高燃烧效率、降低污染物排放量。一些欧美的公司己经在此基础上开发了燃烧优化软件产品，如Ultramar公司的基于贝叶斯统计和加权非线性回归分析相结合的燃烧优化技术，该系统的优化实际上是一个在模型实时更新基础上的稳态优化。该系统仅是一个优化操作指导系统，回归模型是一个“黑箱”模型，需要做很多变参数试验。

另外还有美国的Pegasus公司基于人工智能神经网络技术设计的燃煤电厂燃烧优化控制的NeuSIGHT系统、PowerPerfect系统等。NeuSIGHT系统利用DCS本身具有的数据库的数据作为数据分析的基础，经过神经网络模型在线分析，迅速得出运行参数的最优值，然后输出到DCS，DCS系统通过控制偏移量，进而实现NeuSIGHT对锅炉燃烧的优化控制。Power Perfecter系统国外也称它为DeltaE3系统，它基于与NeuSIGHT系统类似的神经网络技术，并增加了模型预测控制（MPC）技术，能通过建立多目标的动态优化控制器，动态调整DCS设定参数与偏置，实现锅炉燃烧优化动态闭环控制。这种技术所利用的数据必须准确，需要安装昂贵但并不可靠的分析仪表如烟气排放物成分仪表，对现场的测控仪表有较高的要求，不符合中国的实际国情。同时，国外的锅炉燃烧优化控制系统缺少本地化的开发，培训和服务也不到位，难以适应我国工业现场的现状。

“锅炉燃烧节能优化控制系统”是北京和隆优化科技股份有限公司针对我国国情研制而成的，该产品采用基于OPC通讯的优化站，在煤质无法在线测量的情形下，以基于正平衡法在线计算的锅炉热效率最大为优化指标，采用二维梯度法优化算法，寻找最少的燃料量和最佳的风煤配比、最合理的燃烧温度、最佳废气含氧量等参数的设定值，使得燃烧过程逼近最优区域，以获得经济燃烧的效果，实现燃煤锅炉的节能优化控制。这项课题利用参数间的关联性，通过采用软测量技术，实现了某些实际测量（如燃料量、风量等）有问题的关键参数的在线软测量以及燃烧效果的软测量。

“锅炉燃烧节能优化控制系统”还针对多炉多机母管制机组，根据总负荷的要求，以机组整体热效率最大为目标函数，采用非线性规划技术，实现了锅炉负荷的优化分配和快速调整，根据母管压力的变化趋势和各炉炉况智能修正各炉流量负荷设定值，保证负荷调节的快速性和各炉运行的经济性。

主要锅炉燃烧优化技术对比如下表：

和隆优化研发的“锅炉燃烧节能优化控制系统”项目，在2010年获得国家科技部科技创新基金无偿资助150万元，并于2014年1月顺利通过验收。项目立项研发以来，已批量推广应用于我国多种燃烧装置上，如电厂、热电厂和供热厂燃煤锅炉的优化控制，锅炉规模从20t/h到650t/h不等。这项技术取得国家发明专利、国家级重点新产品、软件著作权等知识产权25项。解决了我国在链条炉、CFB锅炉、煤粉炉等燃烧装置上优化控制难以适应现场测控条件和异常工况的问题，解决了重要回路难以长期自动投运的问题以及锅炉燃烧过程优化问题，能够明显提高锅炉燃烧的经济性和安全性，实现了锅炉的准无人化操作，大大降低了工人的劳动强度。

该课题的成功研发和推广应用打破了国外同类产品对国内市场的垄断。由于该技术投资少，能够基于我国国情充分挖掘机组运行的节能潜力，使机组始终处于最佳的运行工况，因而受到供热和电站用户的广泛关注，并代表了下一代热工自动化发展的方向。