锅炉过热汽温是燃煤机组运行中的重要参数之一,过高、过低都会对机组的安全经济运行构成威胁。喷水减温是过热汽温控制的常见手段,由于锅炉结构复杂,系统庞大,为取得好的控制效果,多采用串级PID控制。由于过热汽温系统的强非线性、大迟延、大惯性等特点,当负荷大幅度变化时原先整定好的PID参数往往不适合新的工况,严重影响汽温控制品质,而PID参数的在线优化整定耗时耗力。近年来随着计算机技术的发展,神经网络控制在电厂中的应用越来越多,为过热汽温优化控制提供了新的思路。本文针对电厂过热汽温系统的特点,深入研究了基于神经网络逆系统方法的过热汽温控制方案。文中首先论述了BP神经网络的结构、训练方法以及神经网络逆控制的概念、逆控制器设计等原理和方法,分析了锅炉过热器特性及过热汽温的影响因素。在此基础上,分别针对300MW亚临界、600MW超临界锅炉的过热汽温系统,借助MATLAB建立神经网络逆模型,确定控制方案、设计控制器并借助电站全范围仿真机进行了详尽的控制仿真试验。试验结果表明:神经网络逆控制无论从超调量、调节稳定时间等方面,与原串级PID控制系统相比,都极大改善了过热汽温的控制品质。