随着电力工业的快速发展,高效率、高参数、大容量的单元机组已在大型发电厂中得到了普遍的应用。然而其多变量耦合、强非线性、不确定性的特点给超临界机组的运行与控制带来一定的困难。因此,深入开展对超(超)临界机组模型及控制的研究,对超临界机组控制系统的优化十分必要且意义重大。本文重在研究超临界机组协调控制系统,包括机理法分析模型结构、改进粒子群算法辨识获取模型、经验公式整定PID参数、模糊自适应PID在协调控制系统中的应用等方面。掌握超临界机组的动态特性并建立其数学模型可为控制系统的设计及调试提供方便。在建模过程中,采用机理法分析出模型结构,试验数据辨识其中参数,即二者的结合,是行之有效的方法。本文首先分析了超临界机组的动态特性,采用机理分析的方法,并进行线性化,确定了负荷控制系统的模型结构形式,接着利用现场试验数据,采用改进的PSO的算法辨识获得超临界机组三输入三输出的数学模型。该模型结构简单、且能很好的反映超临界机组的动态特性,可为下一步控制器的设计提供参考。PID控制虽应用广泛,但参数整定一直都是件困难的工作,本文设计了一种PID新型整定方法,针对逆向解耦之后的协调控制模型,通过对比表明,该方法整定下的PID控制显示了更好的调节品质。但有一点,当环境变化时,因其不具有自适应能力,PID参数需要重新调整。基于此,本文基于以上经验公式的模糊自适应PID控制算法应用到协调控制系统中,通过定值扰动及降负荷试验表明,模糊自适应PID算法在协调控制方面比常规的PID控制更具优势。