超临界火电机组作为我国火力发电最主要的发展方向,比亚临界机组具有更高的效率以及更低的污染排放,但其动态特性也愈加复杂。超临界火电机组的协调控制是一个典型的大滞后、强耦合、非线性复杂热工过程,现有的控制策略难以满足更高的变负荷需求。本文从建模及控制器设计两个角度出发,进行了如下研究工作:1、基于新型T-S模糊辨识算法和子空间辨识算法的协调控制系统建模。首先使用新型T-S模糊结构,模糊辨识算法的前提部分使用了 k-means++算法获得聚类个数和聚类中心,聚类中心可看作典型工况点。结论部分将聚类中心附近的增量数据作为输入数据,采用改进的随机梯度下降算法进行参数辨识。仿真结果证明了本文改进的T-S模糊辨识算法所建模型可以很好地表征超临界机组协调控制系统的动态特性,其新型T-S模型结构均可用于先进控制器的设计。接着将子空间辨识算法用于建立协调控制系统的状态空间模型,验证了模型的精确度和正确性,为状态空间预测控制器的设计提供了模型基础。2、基于CARIMA模型的改进多模型加权预测控制算法对协调控制系统的控制。新型的T-S模糊模型转换成时变的CARIMA模型,与改进的多模型加权预测控制算法相结合,在原始算法加入了变权值性能指标,进行改进优化,仿真结果表明新型的多模型加权预测控制具有很快的跟踪速度,且控制效果总体比传统GPC要好,同时抗干扰能力不错。3、基于状态空间模型的快速预测控制策略在协调控制系统中的应用。本文提出了快速预测控制算法,对普通的预测控制算法中的二次规划部分进行优化,将二次规划问题中的变量重新排序,将改进的原障碍内点法与热启动法相结合。仿真结果表明:当被控对象和控制器输入参数基本一致时,快速预测控制算法使得系统调节时间和滚动优化时间大幅缩短,且快速预测控制具有很快的跟踪速度以及很强的抗干扰能力性,在降低在线计算量的同时,仍具备较好的控制效果。