随着社会经济和科学技术的快速发展，电网供电的峰谷差日益增大，火力发电机组不断向大容量和高参数标准的方向发展，并且要求机组在宽负荷范围内运行，对于过热蒸汽温度的控制要求也就不断提高。由于锅炉机组的对象具有大惯性和大迟延等特性，加大了过热蒸汽温度的控制难度。因此，对于燃煤机组过热蒸汽温度的控制需要进一步优化。目前电厂普遍采用的是串级PID控制系统。随着科学技术的发展，新的智能控制算法不断涌现，人们将智能算法与传统的PID控制系统相结合，提出了许多新的改进控制系统。虽然这些改进的控制策略具有相对较好的控制效果，但是大多控制系统都是属于反馈控制。反馈控制是基于给定值与输出值的偏差进行控制的，当机组在宽负荷范围内运行时，偏差出现到对被控对象产生影响需要一定的时间，加上被控对象本身又具有迟延特性，有可能导致主蒸汽温度超出规定的波动范围，从而对机组的安全运行造成影响。当机组在宽负荷范围内运行时，现场操作人员的手动操作经验是考虑几个主要因素对过热蒸汽温度的影响，对减温水调节阀手动施加一定的前馈控制量，这样，在负荷刚发生变化时就对控制阀进行调节，减小了对象的迟延特性对系统的影响。基于上述情况，本文设计了一种基于支持向量机前馈控制器的前馈控制策略。首先通过对过热器特性的分析，选取四种影响因素作为前馈控制信号。然后根据本文所选数据的特点，分别用支持向量机方法和BP神经网络方法进行分类预测，分类结果表明，支持向量机方法更适用于本文的数据特点，因此选用支持向量机作为前馈控制器的分类算法。最后将本文设计的前馈-反馈复合控制系统在Matlab平台上进行仿真，仿真结果表明,前馈-反馈复合控制系统在快速性和稳定性方面具有更好的调节效果。