在大型火电厂中,单元机组协调控制系统在实现电网调度自动化、提高火电厂经济效益方面起着重要的作用。虽然近些年新能源发电已经广泛普及,但目前70%以上仍然为火力发电,因此对火力发电厂的要求依然很高,不仅要快速满足电网负荷的需求,同时还应该保证系统工作的稳定性。如何提高火电厂各个单元之间的工作效率,且保证整个系统的安全运行仍然为当前火力发电中重要的研究方向。火力发电机组是一个多输入多输出、结构复杂的系统。传统的协调控制方法虽具有响应负荷速度快的能力,但这种方式会造成炉内主汽压力的波动。若参数选择不当则会引起一系列的连锁反应,因此对该控制系统研究的算法进行改进具有一定的研究意义。本文主要分析了目前协调控制的发展状况和当前研究所面临的非线性、鲁棒性等问题。在单元机组内部物质能量转换的基础上,建立了300MW机组了在不同负荷状况下的数学模型,仿真了火电厂的运行工况。由于该系统具有非线性、大惯性和大滞后的缺陷,提出了一种利用神经网络和常规PID控制结合的方法,将该方法应用于协调控制系统中,提高了系统的负荷响应速率。由于神经网络具有使非线性系统线性化的优势,因此,以300 MW机组为研究对象建立了一个双输入双输出的模型并对其进行仿真验证。在分析其动态特性后,设计了解耦控制器来消除系统本身存在的耦合现象。采用一种以RBF网络为基础的单元机组控制方法,经过编写S函数使其模块化,并且与传统的控制方法进行比较。仿真结果表明,该系统更加稳定、响应速度更快,同时具备了较好的抗扰动性。