在我国目前电力供应的来源中,火力发电仍然占主要地位,而火力发电厂有很大一部分采用母管制锅炉系统。能否实现母管压力的稳定控制是整个锅炉系统稳定控制的关键之处,而母管压力稳定控制的重点在于如何进行负荷分配,以及母管压力产生波动的时候,如何进行增减负荷的控制,解决这些问题才能够对母管压力实现良好的控制。本文以母管制锅炉的母管压力的协调控制为研究对象,使用自适应型Hopfield神经网络来进行优化计算,实现母管制锅炉组锅炉负荷的优化分配,达到对母管压力控制的目的。文章在总结前人工作的基础上,分析了前人协调控制领域的现状与存在的问题。提出了一种新的锅炉评价方案,使得在挑选调压锅炉的时候更有依据性,采用最小二乘法对评价方案相关的曲线进行了拟合,并且将这种评价方案与自适应Hopfield神经网络相结合,利用自适应型Hopfield神经网络在解决优化问题中寻找最优解的能力,来进行锅炉组的负荷优化分配。文章还详细介绍了在实际项目当中是如何进行锅炉的协调控制的,使得本文研究内容更贴近实际。并且研究了在母管压力产生波动的时候,需要如何进行负荷分配才能够满足当前母管压力的需求。最后采用某电厂的运行数据来进行算例仿真,仿真证明重新分配后的负荷量能够满足母管压力的需求,并且能够有效的提高锅炉的能源利用效率,实现了锅炉协调控制的功能。