在工业控制中,预测控制利用对象模型进行预测,能够准确的表现出对象的动态过程,并有着优良的约束求解能力和稳健的控制性能,在有约束,多变量的工业场景中得到了大规模的应用。当面对规模庞大的问题或者对实时性有着较高要求的快速控制场景时,预测控制在线计算维数庞大的弊端开始凸显。针对这一问题,本文提出了一种具有性能保证的拟等效衰减集结策略,通过集结矩阵减少原优化问题中的优化变量,降低在线计算复杂度,并对集结后的控制器提供了性能保证,并在焓差实验室的温湿度控制和逆变器下垂控制中进行运用。本文主要进行了如下的工作:1)研究拟等效衰减集结预测控制器。考察集结策略的原理,设计了一种利用模拟退火算法对衰减集结预测控制器进行拟等效的算法,使其在减小在线计算量的同时具有一定的性能保证。2)焓差实验室的温度湿度辨识建模。考察焓差实验室的结构与工作环境,测量模型数据,对焓差实验室的温湿度进行辨识解耦,在其得到的ARX模型基础上得到实验室的状态空间模型。3)完成焓差实验室温湿度控制的仿真与现场部署。对实验室的温湿度控制进行预测控制问题描述,并在Matlab中进行快速预测控制的仿真。编写焓差实验室的现场的控制C++程序,进行现场调试调优,在稳定速度与超调等性能指标上均取得良好的预期效果。4)研究快速预测控制在逆变器下垂控制中的运用。分析三相逆变器的工作原理,对其进行建模和快速预测控制问题归纳,结合P-w和Q-V下垂控制策略,实现运行过程中的环流消除和功率的均分。在Matlab/Simulink中搭建微电网模型进行仿真验证,结果表明在利用预测控制器驱动的逆变器并联系统中可以有效的对功率进行均分。