在我国富煤缺水地区,将空冷技术应用于火力发电机组成为一种节约水资源的有效手段。对于直接空冷机组来说,其背压控制品质的好坏直接关系到整个机组是否能够安全经济地运行。空冷机组背压指的是汽轮机低压缸的排汽压力。汽机背压的控制是利用控制轴流风机的转速来调节流过直接空冷机组凝汽器的冷却空气流量,从而将背压控制在合理的范围内。目前直接空冷机组多采用单级闭环PID控制,也有些电厂对其做出了改进,采用串级PID控制系统,但是这两种控制方法都未能达到理想的控制效果。本课题分析了直接空冷背压系统的特点和控制性能要求,选用智能控制与预测控制相结合的神经网络预测控制方法代替传统的PID控制系统。经MATLAB仿真实验得到两种控制方法下的仿真输出结果,表明与传统的PID控制系统相比较,神经网络预测控制系统的响应更加快速、准确,且具有更好的抗干扰能力,从而验证了神经网络预测控制在实际应用中的可行性。此外,本文针对平硕煤矸石电厂直接空冷系统的实际运行状况,对于影响直接空冷背压系统的主要因素,利用现场采集到的运行数据建立起直接空冷的BP网络模型,最后利用此模型得出了这些主要因素对直接空冷背压的影响曲线并阐述了平朔煤矸石电厂在极端环境下运行情况的防冻、渡夏等措施。