电力系统热控自动化优化策略研究

引言

电力系统作为国民经济运行的重要基础，其稳定与效率对社会生产生活影响深远。随着新能源大规模接入、电力负荷变化加剧以及“双碳”目标推进，传统热控自动化系统在应对复杂工况时，一定程度上难以充分满足当前电力生产的多元需求。基于上述发展态势，探索技术改进与策略优化路径，对提升热控自动化系统性能具有积极意义。经过优化的热控自动化系统有望更好适配机组运行状况，在降低能耗、减少故障风险的同时，为电力系统数字化发展提供支持。因此，开展电力系统热控自动化优化策略的研究，或可为电力行业高质量发展带来新的思路与实践方向。

1 电力系统热控自动化现存问题分析

1.1 控制精度不足，能耗偏高

传统热控系统广泛应用基于经验参数的 PID 控制算法，在应对机组负荷大幅变动或设备性能衰退时，控制策略的动态适应性存在一定提升空间。以火电厂锅炉燃烧控制系统为例，当燃煤品质发生波动或机组负荷快速调整时，传统 PID 控制器的响应特性可能出现与实际工况的匹配偏差，致使燃烧效率降低约 5%-8% ，排烟温度上升 10-15% ，进而对煤耗水平与污染物排放指标产生影响。根据某 300MW 机组运行数据，在负荷从满负荷降至 50% 的调节过程中，因控制精度优化不足导致的瞬时煤耗增量可达 15g/ kWh。

1.2 系统兼容性差，数据孤岛突出

电力系统热控设备供应商较为多元，不同厂商产品所采用的通信协议存在差异（例如 Modbus、OPC、Profibus 等），在一定程度上给数据交互带来了挑战。以某电厂为例，其热控系统涵盖 5 家厂商的 DCS 系统、3 类PLC 设备以及 10 余种传感器，目前各子系统数据整合主要依赖人工操作，数据传输存在一定延迟，通常在 30-60 秒左右，使得实时全局监控的实现面临困难。另外，部分电厂在系统升级过程中，由于老旧设备与新型智能终端在接口适配方面存在不足，约 30% 的电厂出现新旧设备协同运行不畅的情况，对热控自动化水平的进一步提升形成了一定制约。

1.3 故障诊断滞后，维护成本高

当前热控系统的故障预警主要采用阈值报警方式，在设备性能退化趋势的分析预测方面还有提升空间。以汽轮机调速系统为例，伺服阀卡涩故障发生后，传统系统才触发报警，进而可能引起机组负荷出现一定程度的波动；部分电厂也曾出现因未能及时发现磨煤机轴承温度异常变化，导致机组非计划停机约 8 小时，带来较大经济损失的情况。相关数据显示，电力系统中非计划停机事件中，约 25% 与热控故障有关，故障排查处理平均耗时在 4-6 小时左右，在设备维护成本控制上仍有优化潜力。

2 电力系统热控自动化优化策略

2.1 技术升级：提升感知与执行精度

2.1.1 高精度传感设备部署

为改善传统传感器在测量精准度与响应速度方面的不足，可探索光纤光栅传感器、红外测温仪等新型传感设备的应用潜力。光纤光栅传感器具备温度与压力分布式测量能力，测量精度可达 ±0.1°C ，响应时间控制在 10ms 以内，能够有效满足锅炉受热面、汽轮机缸体等核心部件的实时监测需求；红外测温仪凭借非接触式测量特性，可在高温高压环境下稳定运行，一定程度上规避了传统热电偶易出现的漂移问题。实践显示，某 600MW机组在引入相关设备后，锅炉出口蒸汽温度测量误差显著降低，为热控系统的精准调控奠定了数据基础。

2.1.2 智能执行器应用

相较于传统电动执行机构，带自诊断功能的智能执行器通过内置微处理器对阀门开度、扭矩及动作时间进行持续监测，有助于及时发现卡涩、磨损等潜在故障。某电厂在汽轮机调门执行器智能化改造后，故障预警准确性大幅提升，设备维护周期得以显著延长；此外，智能执行器支持远程参数调整的特性，也在一定程度上优化了现场调试流程，提升了调试效率。

2.2 系统集成：构建全域协同平台

2.2.1 统一通信协议与接口标准

尝试构建基于 OPCUA 的标准化通信框架，探索实现不同厂商 DCS、PLC 及智能仪表间数据交互的可行性。通过协议转换网关，研究将老旧设备专有协议（如 RS485）转化为通用标准协议的路径，以此缓解“数据孤岛”问题。实践案例显示，某集团电厂采用类似方案后，实现了 5 类不同系统的数据整合，数据传输延迟优化至 5 秒以内，全局监控画面刷新频率达到1 秒/次。

2.2.2 热控与信息系统的融合探索

将热控系统数据接入电厂 SIS（厂级监控信息系统）与 MIS（管理信息系统），初步构建“实时监控-性能分析-优化决策”的运行体系。运用 SIS系统实时数据库（如 PI 数据库）存储热控参数，并借助大数据分析工具挖掘参数间潜在联系，为运行优化提供参考。部分电厂的实践表明，通过分析锅炉出口温度与燃煤热值的关联关系，可对燃烧参数进行动态调整，锅炉效率有望提升约 1.2% 。

2.3 算法优化：增强控制与决策能力

2.3.1 先进控制算法应用

模型预测控制（MPC）：针对机组非线性、大滞后特性，MPC 算法通过构建多变量控制模型，能够前瞻性地分析负荷变化对温度、压力等参数的影响，为多参数协同优化提供支持。在某火电厂锅炉控制系统实践中，应用 MPC 后负荷变动速率得到显著提升，从 ±2%/min 提高至 ±5%/min ，在一定程度上满足了电网调峰需求，同时蒸汽温度波动范围也有所收窄，达到 ±1^cC 。

模糊 PID 控制：融合模糊控制的自适应特性与 PID 控制的高精度优势，该控制方法在汽轮机转速控制中表现出良好效果。通过模糊规则动态调整PID 参数，可使转速波动幅度从 ±5r/min 降低至 ±2r/min ，进而增强机组运行稳定性。

2.3.2 人工智能辅助决策

借助机器学习算法构建故障诊断模型，基于历史故障数据对神经网络进行训练，有助于实现对伺服阀卡涩、传感器漂移等故障的早期识别。某电厂采用 LSTM（长短期记忆网络）搭建的故障预警系统，在磨煤机堵煤故障预警方面取得较好成效，预警准确率达到 92% ，平均提前预警时间约为 45 分钟，为设备维护预留了宝贵时间。此外，运用强化学习优化机组启停流程，使启动时间由 4 小时缩短至 2.5 小时，启动能耗也相应减少约 15% 。

结束语

电力系统热控自动化的优化工作具有较强的系统性特征，在技术研发、系统搭建、算法设计以及运维管理等多个层面存在优化空间。部分实践成果显示，经优化后的热控自动化系统在能耗控制、故障预防方面表现出一定优势，同时也对机组适应新能源并网有所助益，在契合“双碳”目标与电力系统转型趋势上具有一定的参考价值。伴随 5G、边缘计算等前沿技术的逐步应用，热控自动化或将朝着“全域感知、智能决策、自主控制”的方向演进，为新型电力系统的构建创造有利条件。电力企业不妨依据自身发展状况，有序推进优化策略的实施，循序渐进地提升热控自动化水平。

参考文献

[1]刘江山.基于智能控制的电厂热工自动化研究[J].科技创新导报,2020,17(19):3-5.

[2]曹起芳.电厂热控自动化的优化探讨[J].设备管理与维修,2020(19):86-87.

[3]赵钧.电厂热动系统节能优化策略探讨[J].应用能源技术,2021(8):47-49.