基于数字孪生的火力发电机组整套启动调试流程优化与参数动态校正方法

引言

火力发电在我国能源结构中占据重要地位，火力发电机组的启动调试是确保机组安全、稳定、高效运行的关键环节。传统的启动调试流程存在着信息不透明、调试周期长、参数调整困难等问题，导致调试成本增加、机组启动时间延长。数字孪生技术作为一种新兴的技术手段，能够实现物理实体与虚拟模型的实时交互和映射，为火力发电机组启动调试流程的优化和参数的动态校正提供了新的思路和方法。

一、数字孪生技术概述

（一）数字孪生的概念

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。它通过建立与物理实体高度一致的虚拟模型，实时获取物理实体的状态信息，并将虚拟模型的分析结果反馈给物理实体，实现对物理实体的优化和控制。

（二）数字孪生在火力发电领域的应用现状

目前，数字孪生技术在火力发电领域的应用逐渐增多。一些研究人员利用数字孪生模型对火力发电机组的设备状态进行监测和故障诊断，通过对比虚拟模型和物理实体的运行数据，及时发现设备潜在的故障隐患。还有部分学者将数字孪生应用于机组的运行优化，通过虚拟模型对不同运行工况进行仿真分析，寻找最优的运行参数组合，提高机组的运行效率。

二、火力发电机组整套启动调试流程分析

（一）传统启动调试流程

传统的火力发电机组整套启动调试流程通常包括单机调试、分系统调试和整套启动调试三个阶段。单机调试主要对单个设备进行调试，检查设备的性能和运行状况；分系统调试是将相关设备组成系统进行调试，验证系统的功能和协调性；整套启动调试则是在所有设备和系统调试完成后，对整个机组进行启动调试，检查机组的整体性能和运行稳定性。

（二）传统流程存在的问题

传统启动调试流程存在着一些不足之处。信息传递不及时、不准确，导致调试人员难以全面了解机组的运行状态和调试进展。调试过程中缺乏有效的仿真和预测手段，调试方案的制定主要依靠经验，难以保证调试方案的科学性和合理性。传统流程对参数的调整主要依靠人工经验，调整过程缓慢且容易出现误差，影响调试效率和机组的启动质量。

三、基于数字孪生的启动调试流程优化方法

（一）构建数字孪生模型

构建数字孪生模型需分步实施：设备级模型精确还原锅炉、汽轮机等关键部件的几何与物理特性；系统级模型集成热力、电气与控制逻辑，反映子系统交互关系；机组级模型实现多系统耦合动态仿真。通过高精度传感器实时采集温度、压力、电流等参数，驱动虚拟模型同步更新，确保虚实一致，为调试提供高保真数字映射基础。

（二）流程优化策略

基于数字孪生模型，对启动调试流程进行优化。在单机调试阶段，利用虚拟模型对设备的性能进行预测和评估，提前发现设备可能存在的问题，减少调试过程中的反复调整。在分系统调试阶段，通过虚拟模型对系统的协调性进行仿真分析，优化系统的运行参数，提高系统的运行效率。在整套启动调试阶段，利用虚拟模型对机组的启动过程进行模拟，制定最优的启动方案，缩短启动时间。

（三）优化效果分析

优化后流程显著缩短调试周期，源于虚拟预调提前暴露潜在问题，减少现场反复试错；调试成本降低，得益于数字孪生驱动的资源按需投入与早期故障预警；机组启动质量提升，关键在于仿真优化的升温升压曲线与精准参数整定；运行稳定性增强，归因于数字孪生对动态工况的实时映射、偏差识别与协同校正，实现调试全过程的高效、安全与可靠。

四、基于数字孪生的参数动态校正方法

（一）参数动态校正的必要性

在火力发电机组启动调试过程中，由于设备性能的变化、运行工况的改变等因素，机组的运行参数会发生动态变化。传统的参数调整方法难以实时跟踪参数的变化，导致参数调整不及时、不准确，影响机组的运行性能。因此，需要采用参数动态校正方法，实时调整机组的运行参数，保证机组在各种工况下都能稳定运行。

（二）基于数字孪生的参数动态校正原理

基于数字孪生模型，实时获取机组的运行数据，并与虚拟模型的仿真结果进行对比分析。当发现实际运行参数与虚拟模型的预测值存在偏差时，利用虚拟模型对参数进行动态校正。通过调整虚拟模型的参数，使其仿真结果与实际运行数据相匹配，然后将调整后的参数反馈给物理实体，实现对机组运行参数

的动态校正。

（三）校正方法的实现步骤

建立参数动态校正模型需明确校正目标与系统约束，确保调整合理性；通过传感器实时采集温度、压力等关键数据，驱动数字孪生模型同步仿真；将实际数据与仿真结果逐项比对，量化各参数偏差；基于偏差大小与变化趋势，采用梯度下降或遗传算法优化模型参数；校正后参数经验证有效，再反馈至物理机组，实现闭环调控，保障调试过程稳定精准。

结论

本文提出基于数字孪生的火力发电机组启动调试优化与参数动态校正方法。首先，构建高精度数字孪生模型，复现机组物理特性，实现调试流程预演与优化，提升效率、缩短周期、降低成本。其次，通过实时采集运行数据，驱动虚拟模型动态仿真，对比分析偏差，实现关键参数的在线监测与预测。再次，建立参数校正机制，利用优化算法调整模型参数，匹配实际工况，并将修正参数反馈至物理系统，完成动态校正。最后，案例验证表明，该方法可显著提升调试质量与运行稳定性，具有良好的应用前景。

参考文献

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