전력망 부하 요구에 적응하기 위해 초임계 유닛은 종종 크게 변하는 운전 상태에 있으며, 이는 기존의 조절된 제어 전략이 유닛과 전력망 간의 조정된 운전 요구 사항에 잘 적응하지 못하게하여 유닛의 부하 응답 속도에 영향을 미치고 주요 증기 압력과 같은 매개변수의 큰 진동을 초래한다. 이에 따라 신경망과 입자 떼 최적화 알고리즘(PSO)을 기반으로 한 조정 예측 최적 제어 방법이 제시되었으며, 600MW 초임계 유닛을 대상으로 하였으며, Matlab 소프트웨어를 이용하여 제어, 예측, 최적화(MPOC) 모델을 구축하고 이 제어 방법을 발전소 시뮬레이션 유닛을 통해 검증하였다. 결과는 이 방법이 유닛 부하 응답 속도를 크게 향상시키고 주요 증기 압력과 같은 매개변수 제어 요구를 충족시킬 수 있다.

초임계 유닛; 조정된 제어 시스템; 예측 모델; 신경망; 입자 떼 최적화 알고리즘