火电机组协调系统是典型的非线性系统,具有较大的惯性与时滞,且会受到未知扰动等因素影响,而随着容量的增加,机组在变工况时的动态特性变化更加显著。因此对于超（超）临界机组来说,在深度调峰的要求下,由于负荷变化范围较大,传统的控制方法往往无法达到优良的控制效果。需要建立超（超）临界机组全工况范围适用的精确模型,并以此为基础设计具有良好控制性能的先进控制系统。本文主要研究内容包括:（1）通过引入标准化欧氏距离来计算种群相似度,提出了一种基于多样性评价指标的改进差分进化（IDE）算法。将种群相似度作为多样性评价指标来指导参数自适应调整、变异策略选取以及种群重构的判断,并采用种群规模递减的策略来减小计算量,从而提高算法效率。最后选取标准函数对所提出的算法进行了性能测试,并将其用于机组过热汽温对象传递函数辨识与预测控制器参数整定,验证了其在热工系统中应用的有效性。（2）通过分析超超临界机组运行特性,采用灰箱方法建立了超超临界机组协调系统全工况范围适用的三阶状态空间非线性模型。首先对各子系统列出物理方程,建立协调系统非线性模型结构。然后根据机组运行稳态数据求取相应静态参数,并进行待定函数的拟合。再利用所提出的IDE优化算法,结合不同负荷点处的动态特性试验数据对模型动态参数进行辨识,得到最终模型。最后对所建立的模型进行阶跃响应的仿真实验,验证了模型精度。（3）考虑超超临界机组协调被控对象的非线性特性,采用改进模糊C均值算法（IFCM）进行模型集构造,并提出了一种基于子模型集目标函数加权的多模型预测控制策略。IFCM算法引入维度差异权重对目标函数进行修改,并根据聚类结果的有效性评价指标来确定最优聚类数。利用IFCM算法对运行数据划分工况来构造总模型集,再选取部分子模型构造子模型集,在不同工况下根据匹配度进行调用。通过工况参数与子模型的权重距离计算相应权值,对各局部目标函数进行加权得到全局目标函数,从而直接构成全局控制。对所改进的多模型预测控制方法在深度调峰的全工况范围内进行了升降负荷的仿真实验,验证了该方法对于负荷大范围变化的适应性。