一般来说，控制器的设计，分为控制框架的选取，跟参数的优化。自适应控制、预测控制、模糊控制等，跟PID一样，是控制算法（我习惯称为控制框架）。

而粒子群、遗传算法（类似的还有蚁群算法、神经网络，还有机器学习、人工智能中的很多方法）是优化方法，本来跟控制没关系，只不过有时被拿来参数优化，本来就不是为控制器设计而发明的，只不过是在确定了控制框架之后，控制器的设计问题，转为一个优化问题。于是就用优化算法来解，问题是物理意义不明确，很难调出好效果，很多时候只是组合组合发论文，即使能用，也对模型的精度，以及优化指标的选取，要求很高。

这些所谓智能算法，其实只是优化算法，原本跟控制无关，只不过用来优化参数。在很多基于模型的控制器设计优化中，关键在于模型的精度跟优化指标，优化方法反而不那么重要。遗传、遗群、模拟退火、粒子群，都是为了发论文而组合的。话说回来，调不好，到底是方法本身的限制，不能用在这个问题上，还是自己没调好，谁都不知道。但一般很少听说这些优化算法，或者最近兴起的机器学习方法如神经网络等，在实际控制中有较典型的应用的。

其次，这些控制算法，都有实际的应用，但都不是用之天下而皆准。

至于控制算法在电网中的应用，接触的不多，不敢说什么样的能用，什么样的不能用。企业用电侧优化控制，我也是一窍不通。但我刚开始学控制算法，也是看着这么多算法，理不清头绪。但我常寻找一些前辈，首先要在实际中摸爬滚打过的，同时有一定理论深度的，向他们取经。单纯懂理论的，往往钻入数学，控制的最多不过是matlab中的所谓plant。只懂工程的，则往往对理论中的一些好东西熟视无睹，而好的理论是磨刀不费砍柴工的。

但如果你能提供更详细的背景资料，也许我能回答得有针对性。现在我只能泛泛回答，因为怕做出错误引导。

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