大型火电机组尤其是超超临界机组发展迅猛,它具有较低的燃料消耗率,较大的单机容量,良好的可靠性等优点。伴随着电力产业快速地发展以及电网调度自动化程度的日益增强,大型火电机组要用自动发电控制方式来运行。因此,为了保证机组对电网负荷变化的响应,我们需要对机组的负荷控制系统进一步研究和优化。本文首先对超超临界机组的负荷控制进行了分析,其有大惯性、大迟延、强耦合、非线性等的特点。虽然标准粒子群优化算法比较简单、效果较好,但是在处理多维变量这种相对复杂的寻优问题时,它仍然具有一些缺点比如收敛速度慢、容易陷入局部最优等。鉴于负荷控制系统的实验建模过程是一个需要辨识多维变量的复杂寻优问题,文章采取了一种对标准粒子群进行一系列改进的优化算法,改进后的算法具有更好的收敛速度同时具有更好的全局搜索能力。这为后面的实验建模奠定了良好的基础。在接下来的工作中,按照实验建模的一般方法,利用上述改进的粒子群优化算法求得模型的传递函数并利用与辨识数据无关的其他数据来验证所求模型传递函数的有效性。本文在最后设计了一种将控制和解耦合并在一起的控制方案,并将前馈补偿控制的原理运用在负荷控制系统的锅炉主控中,结合上述控制方案,利用上述改进的二阶粒子群优化算法,对控制器参数进行优化。