近年来,我国能源供应方式已呈多元化方向发展,相较于火力发电,其他发电方式由于受到不同限制因素的影响,深度调峰的灵活性远不如火电机组,同时为了保护环境,大容量、清洁型发电机组的发展刻不容缓。火电机组的负荷大范围变动时,会引起温度、压力等诸多参数的变化,固定的PID参数已经不能作为高品质的控制对象,而在线调整PID参数既浪费时间还耗费精力,很难满足机组运行要求,由此提出神经网络逆模型控制方法。本文首先通过对超超临界直流锅炉特性的控制特点,以及煤水比控制对超超临界机组控制特性的影响进行了分析,然后,在文中重点介绍了超超临界机组煤水比控制系统设计方案。对于电厂煤水比的控制,其主体由三个不同部分构成,第一个部分为给水控制回路,第二个部分为煤水比控制指令,最后一个部分为燃料控制回路,本文对这三个部分进行了详细的分析,同时提出神经网络逆模型控制方法,然后对该控制方法进行了建模与辨识。从辨识的结果可知神经网络逆模型通过离线学习后,逆模型的训练误差理论上满足精度要求,神经网络逆模型的输出也能成功地跟踪上非线性系统的输入信号,并且误差极小,能满足煤水比的控制要求。本文最后,进行了煤水比神经网络逆模型控制的控制性能研究,在三种工况下将神经网络逆模型控制与常规PID控制进行对比,从静动态控制、抗干扰能力、鲁棒性进行了详细的比较分析,仿真研究结果表明,神经网络逆模型控制方法具有良好的控制效果,并且拥有优良的鲁棒性、位置跟随性能以及抗干扰性能。