本发明公开了基于BP神经网络算法的火电机组一次调频分析与优化方法，包括如下步骤：获取一次调频性能指标考核数据、火电发电机组PMU子系统上传的运行数据、对应火电发电机组DCS系统和DEH系统中机组相关运行数据；将一次调频性能指标考核中的指数分别与可能影响一次调频考核性能的因素进行相关性计算，根据计算结果提取影响因素的衍生变量；利用BP神经网络算法构建一次调频分析与诊断系统，对一次调频考核性能指标结果进行模式识别，训练系统参数；在约束范围内变异衍生变量，代入已经训练好的BP神经网络模型中迭代计算；根据满足模型输出变为合格的衍生变量的变异方向和程度，对一次调频性能考核指标不合格的原因进行逆向分析，得到优化方案。