本发明公开了一种锅炉智能燃烧综合优化控制方法，该方法首先建立优化控制系统与机组DCS的双向数据通信链路；然后采集获取机组运行历史数据，构建燃烧优化神经网络训练样本，并建立燃烧优化神经网络模型；最后根据燃烧优化神经网络模型，采用多目标非支配快速排序遗传算法(NSGA‑II)对燃烧参数进行寻优，并根据不同的运行工况采用不同的优化控制决策策略，实现锅炉燃烧闭环优化控制。本发明所提出的神经网络训练样本获取方法，可有效提高燃烧优化模型的质量和建模效率；所提出的基于遗传算法的燃烧优化算法，可方便运行人员有效平衡锅炉效和烟气NOx排放，实现锅炉节能环保运行，并可减小优化燃烧参数的跳变，有利于工程实际应用。