Потребности общества в новых промышленных изделиях и технический прогресс обусловливают необходимость выполнения большого объема проектных работ. Проектируемые объекты становятся более сложными, а требования к качеству проектов и срокам их выполнения оказываются все более жесткими. Удовлетворить этим требованиям в рамках традиционных методов проектирования путем увеличения числа проектировщиков нельзя ввиду ограниченности возможностей параллельного проектирования. Проблема находит свое решение в применении автоматизированного проектирования, под которым понимается такой способ проектирования, при котором все проектные операции и процедуры или большая их часть осуществляются посредством взаимодействия человека с компьютерными системами.
В развитии энергетики из важнейших является проблема оптимального проектирования и разработки отдельных энергетических объектов и их элементов. Такими объектами являются ТЭС и АЭС, котельные установки, нефтеперерабатывающие заводы, энергопотребляющие и другие предприятия, образующие основу сложного современного ТЭК. Источники тепло- и электроэнергии являются сложными многопараметрическими и многосвязными системами, взаимодействующими с электроэнергетическими системами, с потребителями, с обслуживающими предприятиями и с окружающей средой. Успешное решение задач оптимизации источников энергии возможно только при условии тесной интеграционной увязки вопросов их проектирования как с анализом общих вопросов развития энергетики, так и с физико-техническими разработками технологических циклов и процессов, с изучением свойств рабочих тел, топлива и конструкционных материалов, характеристик надежности оборудования и т.д. Проведение таких комплексных исследований возможно лишь с использованием иерархической системы математических моделей в рамках систем автоматизированного проектирования (САПР). Математическое моделирование позволяет проводить контролируемый эксперимент в ситуациях, где экспериментирование на реальных объектах практически неосуществимо или экономически нецелесообразно; при этом, проводя эксперименты с математическими моделями, зачастую можно больше узнать о внутренних факторах, чем при опытах с реальной системой.