工业锅炉作为我国流程工业生产中的重要设备,为下游生产单元提供满足一定压力和温度要求的过热蒸汽,其控制和优化调度水平关系到企业生产的经济效益和社会效益,一直备受关注。在企业中,一般有多台锅炉共同或交替使用,每台锅炉负荷的分配,以及机组间锅炉的协调配合,是锅炉机组优化调度所要研究的问题之一。对锅炉机组进行优化调度是企业节约能源,减少排放,优化生产的有效措施。同时,锅炉是典型的非线性复杂被控系统,包含多个难控的复杂对象,这些复杂被控对象的存在,使得锅炉系统的整体控制精度不高,使用传统PID对其进行控制难以取得良好效果,需要探索先进控制方法。本文通过对复杂对象控制问题和流程工业生产调度问题的研究,提出了锅炉系统的先进控制方案和锅炉机组的优化调度方案。将神经网络与传统PID控制器相结合,设计了基于神经网络参数在线优化的PID控制器。分别采用数学规划法和基于规则的方法设计了锅炉机组的优化和调度方案。最后,本文以水汽热能全流程系统为实验对象,以西门子PCS7为控制工具,使用SCL语言编写了锅炉机组优化和调度模块,以及神经网络在线计算模块。设计并实现了锅炉系统的整体控制方案,并在此基础上,以过热蒸汽压力为被控对象,验证了神经网络PID控制器的实施效果。以两台锅炉组成的锅炉机组实现了锅炉负荷优化和锅炉机组调度。实验结果表明,基于神经网络的PID控制器具有较强的适应能力,对具有大时滞、时变性等复杂特性的被控对象的控制效果良好。采用优化调度方案后的锅炉机组,能够实现每台锅炉负荷最优配比,使得锅炉机组在满足负荷需求的条件下能源消耗量最小。同时,能够应对机组突发故障等方面的变化。