(1)研究背景:直接空冷机组在运行中面临换热效率受环境因素影响大、经济背压参数难确定等问题，导致电厂常采用保守背压控制策略，远离最佳工况，限制了热经济性的提升。因此，探索直接空冷机组的优化运行模式，以实现节能降耗和提升运行效能，成为迫切需求； (2)技术难点:空冷优化的关键在于复杂工况下准确计算最佳背压，但面临多重挑战。一是冷端工况多变且多变量耦合，难以建立准确机理性关系；二是凝汽器涉及凝结换热与对流换热,直接建模复杂且误差大;三是汽轮机排汽焓无法直接测量，依赖间接推算。这些难点使得传统建模手段难以实时精准计算最佳背压； (3)成果先进性:本项目依托工业互联网平台，运用大数据和人工智能技术，深度挖掘和分析机组运行数据。通过机理与数据结合建模，构建了直接空冷机组数字孪生模型，能实时根据负荷、主蒸汽压力、环境温度、风速和风向等参数计算最佳经济背压，为空冷系统节能优化提供科学依据； (4)创新性:本项目首次提出融合数据与机理模型的优化方法，解决了空冷优化长期难题。通过数据建模、人工智能等技术，实现了空冷岛经济背压的智能化控制与优化； (5)可推广性:本项目形成了一套完整的空冷节能优化方法和技术体系，不仅适用于华能铜川照金煤电有限公司，还可推广至其他火电厂的直接空冷机组。通过大数据结合机理建模，实现空冷系统的智能化管理和优化； (6)经济社会效益:优化经济背压参数提高了机组热经济性和发电效率，创造了经济效益;同时，推动火电行业智能化和绿色发展，为能源结构优化和生态环境改善做出贡献； (7)推动行业进步:本项目为直接空冷机组节能优化提供新技术手段，促进大数据、人工智能等新技术在火电行业的深度融合和创新应用。未来，空冷优化技术有望在更多领域发挥作用，为火电行业可持续发展注入新活力。