发电厂运行中汽轮机抽汽系统智能化改造应用研究

引言

在全球能源结构调整与“双碳”目标的推动下，发电厂作为能源生产与消耗的重要主体，面临着提升能源利用效率、降低碳排放的迫切需求。汽轮机抽汽系统作为发电厂热力循环的核心环节，承担着蒸汽热能的分配与再利用任务，其运行效率直接影响发电厂的整体能效。然而，传统的汽轮机抽汽系统依赖人工操作与经验调控，存在调控不精准、能源浪费严重、设备故障预警能力不足等问题。例如，人工调节抽汽阀门难以实时匹配用汽需求，导致蒸汽供需失衡；设备故障缺乏提前预警，易引发非计划停机，增加运维成本。随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，为汽轮机抽汽系统的智能化改造提供了技术契机。开展发电厂运行中汽轮机抽汽系统智能化改造应用研究，对提高发电厂运行效率、降低运营成本、实现绿色低碳发展具有重要意义。

1.发电厂汽轮机抽汽系统运行现状与问题分析

1.1 运行现状

当前，多数发电厂的汽轮机抽汽系统主要由抽汽管道、抽汽设备（如抽汽器、调节阀）、热交换设备及监测控制系统构成。在运行过程中，汽轮机从中间级抽出蒸汽，用于加热给水、工业供汽等。抽汽管道负责蒸汽输送，通过调节阀控制蒸汽流量与压力。监测系统虽能采集温度、压力、流量等基础参数，但多为单点、间断式采集，数据实时性与完整性不足。控制系统以人工操作为主，辅以简单的自动化装置，调控逻辑固定，难以适应复杂多变的运行工况。同时，设备运维依赖定期巡检，缺乏对设备健康状态的实时评估。

1.2 存在的主要问题

首先，调控不精准。传统抽汽系统依靠人工经验调节阀门开度，无法快速响应蒸汽需求变化，导致蒸汽供应过剩或不足，造成能源浪费。据统计，因调控不精准导致的蒸汽损耗占抽汽总量的 5‰ 。其次，能源浪费严重。管道保温性能差、设备老化等问题加剧了蒸汽热量损失与泄漏，且余热未得到有效回收利用。再者，设备运维效率低。人工巡检难以发现设备早期隐患，设备故障缺乏智能预警，一旦发生故障，可能引发连锁反应，导致停机时间延长，影响发电效率。此外，系统数据分散，缺乏统一管理与深度分析，难以挖掘数据价值，无法为优化运行提供有效决策支持。

2.发电厂汽轮机抽汽系统智能化改造方案设计

2.1 智能监测系统构建

构建覆盖抽汽系统全流程的智能监测网络，在抽汽管道、抽汽设备、热交换器等关键部位部署高精度传感器，包括温度传感器、压力传感器、流量传感器、振动传感器、位移传感器等。采用物联网技术，实现传感器数据的实时采集与无线传输，将分散的监测数据汇聚至中央数据平台。同时，引入边缘计算技术，在数据采集端对原始数据进行初步处理与分析，减少数据传输压力，提高数据处理效率。通过智能监测系统，可实时获取抽汽系统的运行状态参数，为精准调控与故障诊断提供数据基础。

2.2 智能调控系统设计

基于大数据与人工智能技术，构建智能调控系统。利用历史运行数据与实时监测数据，通过机器学习算法建立抽汽系统运行模型，预测蒸汽需求变化趋势。中央控制系统根据预测结果与设定目标，自动调节抽汽设备与调节阀的运行参数，实现抽汽量与用汽需求的动态匹配。例如，当预测到工业用汽量增加时，系统自动开大调节阀，增加抽汽量；当用汽需求减少时，及时调整抽汽设备运行状态，降低能耗。此外，智能调控系统还具备自适应优化功能，可根据系统运行工况的变化，自动优化调控策略，提高调控精度与效率。

2.3 智能运维系统开发

开发智能运维系统，实现设备的全生命周期管理。通过对设备运行数据的实时分析与挖掘，运用故障诊断算法（如神经网络算法、支持向量机算法），对设备健康状态进行评估与故障预警。当检测到设备异常时，系统自动生成故障诊断报告，分析故障原因与影响程度，并提供维修建议。同时，建立设备运维知识库，整合设备历史故障数据、维修经验等信息，为运维人员提供决策支持。此外，智能运维系统还可根据设备运行状况，制定科学的维护计划，实现预防性维护，减少非计划停机时间。

2.4 系统集成与优化

将智能监测系统、智能调控系统与智能运维系统进行深度集成，构建统一的智能化管理平台。通过标准化的数据接口与通信协议，实现各子系统之间的数据共享与协同工作。对系统进行整体优化，调整系统架构与运行逻辑，确保系统运行的稳定性与可靠性。同时，开发友好的人机交互界面，方便运维人员实时查看系统运行状态、操作设备、接收故障预警信息等。

3.发电厂汽轮机抽汽系统智能化改造实践案例

3.1 项目概况

某大型火力发电厂的汽轮机抽汽系统存在调控不精准、能源浪费严重、设备运维效率低等问题，为提升电厂运行效率与经济效益，决定实施汽轮机抽汽系统智能化改造项目。改造前，该电厂因抽汽系统调控不当，每年浪费蒸汽约15000 吨，折合标准煤1800 吨；设备故障导致的非计划停机时间年均达30 小时，造成较大经济损失。

3.2 改造方案实施过程

在智能监测系统建设方面，安装温度传感器80 个、压力传感器60 个、流量传感器 40 个、振动传感器 20 个，实现对抽汽系统关键参数的全面监测。通过5G 网络与边缘计算设备，完成数据的实时采集与初步处理，并传输至中央数据平台。智能调控系统构建时，采用深度学习算法对历史数据进行训练，建立蒸汽需求预测模型与调控策略模型，实现抽汽系统的自动调控。智能运维系统开发过程中，运用故障诊断算法对设备运行数据进行分析，建立设备健康评估体系与故障预警机制。最后，将三个子系统集成至统一管理平台，完成系统调试与优化。

3.3 改造效果分析

经过智能化改造后，该电厂汽轮机抽汽系统运行效果显著提升。智能调控系统实现了抽汽量与用汽需求的精准匹配，能源利用效率提高了 22% ，每年可节约蒸汽约 8000 吨，折合标准煤 1000 吨。智能运维系统提前预警设备故障12 次，避免了非计划停机，设备故障率降低了 40% ，年均减少停机时间20 小时。同时，通过系统集成优化，运维人员可通过统一平台实时掌握系统运行状态，操作效率提高了 35% ，运维成本降低了 。智能化改造为电厂带来了显著的经济效益与社会效益。

结束语

综上所述，本研究围绕发电厂汽轮机抽汽系统智能化改造，设计并实施包含智能监测、精准调控与智能运维的方案。实践证明，该方案有效改善传统抽汽系统调控不精准、能源浪费、运维低效等问题，显著提升系统自动化水平、能源利用率与设备可靠性，带来可观经济效益，为同类改造提供经验。未来，可深化人工智能应用，借助强化学习优化调控策略；运用数字孪生实现精准运行优化；加强与新能源融合，探索多能互补下的智能化模式，助力能源行业低碳高质量发展。

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