本申请公开了一种基于Stacking集成学习的锅炉燃烧系统智能监盘方法和系统，通过对燃煤机组锅炉燃烧系统原始数据集中数据进行数据特征提取，对VMD分解后的关键参数数据集采用5折交叉验证法进行划分，得到训练集和测试集，采用LSTM算法作为Stacking集成学习的基学习器模型对训练集和测试集进行训练和预测，得到新的训练集和测试集；采用GRU算法作为Stacking集成学习的元学习器模型对新的训练集和测试集进行训练和预测；对Stacking集成学习预测结果的输出，展示所有测点的实时状态和监盘报警情况。本方案融合了LSTM算法和GRU算法的优点，可以自动识别当前运行模式和工况，提高了系统的监控精度和可靠性，为燃煤机组的安全稳定运行提供有力支持。