在电力系统发生巨大变革的当下,水电事业的高速发展给水电站带来了一系列新问题。由于电能质量需求越来越高,水电参与的新型电力系统的运行稳定性问题尤为突出,原因是水电站采用的PID控制结构简单,难以精确控制较为复杂的水轮机调节系统,加之多次调峰会增加水电机组调节次数,不稳定工况增多,导致PID控制调节品质较差。因此,为提高水轮机调节系统控制的精确性进而改善调节品质,提出了预测函数控制算法应用于考虑多种复杂因素的水轮机调节系统中,对不同特性水轮机调节系统模型的预测函数控制器设计和控制性能进行了较为全面的研究。典型水轮机调节系统的预测函数控制研究。系统地给出了水轮机调节系统模型,包括液压随动系统的整数阶和分数阶模型、引水系统的刚性水击和弹性水击模型以及发电机的一阶和二阶模型。针对其串联高阶的特点,根据预测函数控制算法原理详细地设计了基于状态空间模型的预测函数控制器,通过离散系统根轨迹法证明了闭环系统的稳定性和鲁棒性。选用一个典型水轮机调节系统模型进行仿真研究,结果表明所提控制器控制性能优良,能够适应不同的系统参数和运行工况,在此基础上分析出了最不利工况点。突增负荷下非线性时变的分数阶水轮机调节系统的预测函数控制研究。首先采用改进Oustaloup滤波器和最优模型降阶算法将分数阶模型拟合为计算机可处理的整数阶模型,该方法拟合精度较高,然后设计了基于非线性时变状态空间模型的非线性预测函数控制器。仿真验证了分数阶模型拟合的精确性以及所提控制器的有效性,并研究了不同分数阶次、模型失配和在阶跃信号下的控制稳定性,结果表明所提控制器在突增负荷下保持了较强的稳定性和鲁棒性,经受住了不稳定运行条件的考验。包含随机扰动、非线性特性和时滞特性的复杂水轮机调节系统的预测函数控制研究。首先采用T-S模糊模型描述发电机的非线性动力学行为,其本质仍是非线性模型,其次设计内外两级控制器,设计模糊神经网络解耦控制器作为内环控制器以处理随机扰动对系统输出变量的影响,并将预测函数控制器作为外环控制器。仿真结果表明,TS模糊模型的精确性高,内环控制成功将变量和扰动解耦,所提控制器的控制性能明显优于模糊控制,在各种不同参数下能够稳定快速进行调节。该研究通过对水轮机调节系统控制难点和控制品质的研究丰富了水轮机调节系统控制理论。