本申请提供了一种基于遗传模拟退火算法对高压加热器状态分析方法，首先获取高压加热器运行状态的数据，并对由于设备本身热造成的数据问题进行数据过失误差处理和由于不稳定环境或者不稳定仪器和信号造成的数据问题进行偶然误差处理；采用主元素分析法找到影响发电运行的主要变量，降低了计算的数据，提高运行反应速度，便于选择具有代表性的测点；基于遗传退火算法对高压加热器的运行状态数据进行挖掘，最后计算出高压加热器的隶属度并得出高压加热器的最佳运行状态。本发明基于遗传模拟退火算法对高压加热器运行状态数据的FCM聚类挖掘，该算法既克服FCM算法陷入局部最优解的缺陷，又加强了全局搜索功能，从而具有更好的收敛性和全局搜索能力。