火电厂燃煤机组运行产生的NOx是大气主要污染源之一,近几年容量更大、参数更高的火力发电机组被广泛应用,国家也加大了对火电厂污染物排放的监管力度。选择性催化还原技术（SCR）因脱硝效率高,对锅炉侧运行影响较小,成为火电厂广泛采取的脱硝控制手段。随着新能源的快速发展和规模化并网,燃煤机组常需进行深度调峰以平衡新能源输出的波动,机组工况的频繁变化导致烟气参数的波动,这对SCR系统的控制性能提出了更高的要求。SCR脱硝系统属于大时延、强耦合、非线性控制对象,传统PID控制对这类对象控制效果较差。为满足电厂燃煤机组NOx的排放标准,本论文旨在分析传统脱硝控制策略的基础上实现脱硝系统优化控制。基于脱硝反应机理分析和电厂监控信息系统（SIS）历史运行数据构建SCR系统机理模型和数据模型。基于传统PID脱硝控制仿真分析,提出参数自整定模糊PID控制和预测控制方法优化脱硝控制系统,保证出口NOx浓度控制水平的同时避免过度喷氨,提高SCR脱硝控制系统运行的有效性和经济性。主要研究工作如下:（1）通过1000MW燃煤机组实际运行数据分布分析了电厂机组脱硝控制存在的问题。然后基于脱硝反应机理分析,从动力学角度得出描述脱硝反应过程的微分方程组。采用四阶龙格库塔法求解微分方程组,并结合实际运行数据和粒子群算法辨识未知参数,从而建立了SCR系统机理模型,最后利用实际脱硝运行数据对模型有效性进行了验证。（2）采用小波阙值去噪对建模数据进行降噪处理,采用主成分分析法对输入变量进行降维处理,提高数据样本建模品质的同时降低建模复杂度。基于预处理后的输入输出数据集,采用自适应模糊神经网络系统建立了SCR系统数据模型。利用实际运行数据验证模型的有效性并与BP神经网络模型的预测效果进行了对比。（3）通过对传统SCR脱硝控制策略的研究,在Matlab Simulink平台搭建了传统PID脱硝控制系统,通过阶跃响应和外加扰动仿真分析了传统脱硝控制效果。（4）针对传统PID控制的不足,设计了模糊PID控制器对PID控制器参数进行整定;针对SCR脱硝系统非线性、大延迟特性,引入预测控制算法对脱硝系统喷氨量进行优化控制。仿真结果表明,相较于传统PID控制,预测控制系统调节时间较短,在保证出口NOx浓度控制水平的同时避免了过度喷氨。