目前,我国电力行业的碳排放体量依然维持在较高水平,提高电力系统的大规模新能源消纳能力成为响应“碳达峰、碳中和”战略目标,实现能源结构转型的重要举措与必由之路。然而,电网在风能、太阳能等可再生新能源环境敏感性的影响下表现出明显的波动性和间歇性,火力发电需发挥其内在优势,依托工艺流程改造和运行控制优化等手段充分挖掘其灵活调节潜力以保证电网安全经济环保运行。而控制策略的最优性能与被控对象动态特性的精准性密不可分,火电机组热工对象结构复杂、变量繁多,存在本质非线性和参数时变性,难以快速建立其宽负荷运行工况下的精确模型。同时,基于灵活性运行需求的热力系统结构改造和储能利用等技术的引入将进一步增加机组动态特性研究的难度,为控制优化策略的设计带来极大挑战。本文立足于大规模新能源消纳下的火电机组灵活性运行需求,从动态特性研究和预测控制策略设计两部分入手展开研究。首先,基于不同灵活性运行技术下火电机组的机理差异,结合智能模糊模型辨识算法形成自适应灰箱建模方法。然后,通过数据驱动的T-S模糊建模探索机组在深度调峰段在内的宽负荷工况范围动态特性,力求提高建模精确性和快速性并为控制系统的设计奠定基础。最后,分别依托模型预测控制与广义预测控制算法实现先进预测控制策略在火电机组灵活性运行中的应用。具体研究内容如下:（1）计及不同灵活性运行技术对火电机组动态特性的影响,提出融合机理分析和智能数据驱动辨识的自适应灰箱建模方法。通过能量转换关系和热力学平衡方程等描述机组在引入灵活性运行技术前后的运行机理差异,并将此差异反映在模型结构和未知参数中;提出基于快速定位级和精准搜索级的分级智能参数辨识策略,与模糊C均值聚类算法共同构成数据驱动的模糊建模方法以处理系统非线性和不确定性的影响,建立机组灵活性运行动态特性模型;依托超临界供热机组运行历史数据进行模型训练和通用性测试以完成所提出算法的可行性和有效性验证。（2）立足火电机组灵活性运行中的深度调峰需求,提出基于智能自动数据聚类的新型数据驱动T-S模糊建模方法。发掘机组运行数据增量间更为显著的线性关系,构建模糊模型增量结构;在保留经典飞蛾火焰算法本质优势的基础上提出4种改进策略形成快速自适应飞蛾火焰算法,并将其用于模糊建模的数据聚类中完成建模工况的自动划分;分别通过指数加权最小二乘和子空间辨识算法获取CARIMA模型和状态空间模型以应对不同的控制器设计需求;采用基准函数测试和非参数检验验证快速自适应飞蛾火焰算法突出的收敛速度和精度,并以超临界纯凝机组和联合循环机组的燃气轮机系统为仿真算例进行算法性能测试,表明该算法能快速完成数据空间的自动划分并建立机组宽负荷运行工况精确模型。（3）面向安全、经济等多种需求下的火电机组快速负荷调控,提出量子同步鲸群算法（QSWOA）优化的多目标经济模型预测控制（MOEMPC）方法,并设计快速模型预测控制策略。基于前述所建立的机组状态空间模型,MOEMPC在滚动优化目标的设置中以负荷调控性能为基础,实现了经济指标、终端成本和稳定性约束的有机融合,并提出QSWOA算法替代控制律求解中原有的二次规划方法以显著提高收敛速度和精度;快速模型预测控制基于重新排序后的优化变量,通过改进型原始障碍内点法和热启动策略的配合提升计算效率;依托联合循环机组的燃气轮机系统进行算法性能测试,上述两种模型预测控制策略在精确、快速负荷调控和扰动抑制中的有效性均在仿真结果中得以体现。（4）为实现火电机组灵活性运行中的节能减排目标,提出以低碳性和灵活性为特征的模糊广义预测控制策略。将前述所建立的机组CARIMA模型作为预测模型,基于原有的灵活性运行需求,引入节能减排相关的低碳环保指标及约束构成综合优化目标用于滚动优化过程;构建模糊规则动态选择该综合优化问题中各子目标的权重以平衡各项控制优化需求间的关系并消除参数不确定性的影响;立足上述预测模型和滚动优化环节,辅以反馈校正实现机组的低碳灵活控制;依托超临界纯凝机组验证所提控制策略的有效性,结果表明该算法能同时兼顾火电机组的快速负荷调节能力和节能减排性能。