人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究是一个具有潜力和重要意义的领域。以下是关于该领域的一些研究方向和应用可能：

1. 数据分析和模型建立：使用机器学习和数据挖掘技术，对电站锅炉的运行数据进行分析，建立燃烧过程的模型，以预测和优化锅炉的燃烧效率、烟气排放等参数。

2. 燃烧过程控制：基于人工智能技术，结合实时监测数据和先进的控制算法，优化锅炉的燃烧过程，实现自动调节煤气和空气的供给，提高燃烧效率和热能利用率。

3. 异常检测和故障诊断：通过分析大量的运行数据，建立异常检测和故障诊断模型，及时发现锅炉燃烧过程中的异常情况和潜在故障，并提供相应的预警和诊断结果，以减少停机时间和维修成本。

4. 能源管理和节能优化：利用人工智能技术，结合锅炉运行数据和电站的整体能耗情况，建立能源管理和节能优化模型，提供合理的运行策略和调度方案，以降低电站的能耗和运行成本。

5. 智能化运维管理：通过整合人工智能技术和传感器网络，实现对电站锅炉的远程监控和管理，提供实时状态和性能数据，支持精细化的运维管理和故障预测，减少运维成本和提高设备的可靠性。

总体而言，人工智能技术在电站锅炉燃烧优化中的应用研究可以提高锅炉的运行效率、降低排放，实现智能化运维管理，对于现代电站的可持续发展和能源节约具有重要意义。