電力網の負荷要求に適応するために、超臨界ユニットは大幅な変動運転状態にあり、従来の調整された制御戦略がユニットと電力網間の調整された運転要件に適切に適応できないため、ユニットの負荷応答速度に影響を与え、主蒸気圧などのパラメータが大幅に振動する。このため、ニューラルネットワークと粒子群最適化アルゴリズム（PSO）に基づく調整予測最適制御法が提案され、600MWの超臨界ユニットを対象にし、Matlabソフトウェアを使用して制御、予測、最適化（MPOC）モデルを構築し、この制御法を火力発電ユニットのシミュレーションで検証した。その結果、この方法はユニットの負荷応答速度を大幅に向上させることができ、主蒸気圧などのパラメータ制御要件に適合することが示された。

超臨界ユニット；調整された制御システム；予測モデル；ニューラルネットワーク；粒子群最適化アルゴリズム