电厂集控运行能效优化路径

一、引言

随着电力行业对节能降耗要求的不断提高，集控运行作为发电厂实现集中监控与高效管理的核心模式，其能效水平直接影响电厂的经济效益与环保绩效。330MW 火电机组在我国电力系统中占比约 30%，其运行过程中存在锅炉热损失过大、汽轮机效率偏低、辅机能耗过高等问题。据统计，某 330MW 电厂在额定负荷下的供电煤耗为 310g/kWh，较设计值高出15g/kWh，年多耗标准煤约 4.5 万吨；另一电厂辅机耗电率达 6.8% ，高于行业先进水平 1.2 个百分点。这些数据表明，330MW 机组集控运行存在较大的能效提升空间。

集控系统通过 DCS 实现对锅炉、汽轮机、发电机及辅机系统的集中控制，为能效优化提供了技术基础。然而，传统运行模式中存在的参数调整滞后、系统协同不足、节能措施执行不到位等问题，制约了能效潜力的发挥。因此，研究电厂集控运行能效优化路径，对降低发电成本、减少碳排放、推动电力行业绿色转型具有重要意义。

二、330MW 电厂集控运行能效影响因素分析

2.1 设备性能因素

主要设备的运行状态直接决定能效水平。锅炉作为能量转换核心，其炉膛燃烧效率、受热面清洁度影响热损失：若空气过剩系数偏高（超过1.2），排烟热损失将增加 0.5%-1% ；水冷壁结渣 1mm，热效率降低约 0.3‰ 汽轮机通流部分结垢、汽封漏汽量增大会导致内效率下降，某 330MW 机组因高压缸结垢，效率降低 2.3% ，供电煤耗上升 8g/kWh。辅机设备如送引风机、给水泵的效率衰减也不容忽视，风机叶片磨损后效率可下降5%-8%。

2.2 运行参数因素

集控运行中的关键参数偏离最优值是能效损耗的重要原因。主蒸汽压力每降低 0.5MPa，汽轮机循环效率下降约 0.4% ；再热蒸汽温度每降低10℃，机组热耗率上升约 0.2% 。此外，凝汽器真空度、给水温度等参数波动也会影响能效，例如真空度每下降 1kPa，煤耗上升约 3g/kWh。运行人员对参数的调整精度不足，如将氧量控制在 4% （最优值为 2.8% ），会导致排烟损失增加 1.2%. 。

2.3 系统协同因素

各子系统间的协同性不足导致整体能效降低。锅炉与汽轮机的负荷响应不同步，会造成蒸汽参数波动；风烟系统与燃烧系统的匹配失衡，可能引发不完全燃烧；辅机系统的运行方式不合理，如单台给水泵在低负荷下运行，电耗率较两台并列运行高 15% 。此外，集控系统的自动化调节品质差，参数超调现象频繁，也会加剧能效损耗。

三、电厂集控运行能效优化具体路径

3.1 设备运行优化

3.1.1 锅炉能效提升措施

通过集控系统实现燃烧精准调控：采用氧量 - 煤量交叉控制算法，将炉膛出口氧量稳定在 2.8%3.2% ，某电厂实施后排烟热损失从 6.5% 降至5.8%。定期通过 DCS 系统启动吹灰程序，根据受热面壁温偏差（超过50℃）触发针对性吹灰，减少结渣积灰。优化配风方式，采用 “贴壁风 + 分级配风” 模式，使煤粉燃尽率提升至 98.5% 以上，飞灰含碳量控制在 2% 以下。

3.1.2 汽轮机能效优化措施

利用集控系统监控汽封压力与轴封漏汽量，通过自动调节汽封供汽阀，将漏汽量控制在设计值的 110% 以内。在 SIS 系统中建立汽轮机通流效率计算模型，实时监测级间压力偏差，当偏差超过 3% 时提示停机清洗。优化真空系统运行，通过 DCS 调节循环水泵转速，使凝汽器真空度维持在 - 92kPa 以上，某机组实施后真空度提高 2kPa，煤耗下降 6g/kWh。

3.1.3 辅机系统节能改造

对高耗能辅机进行变频改造，送引风机采用变频调节后，在 70% 负荷下耗电率下降 40% ；给水泵采用液力耦合器调速，替代节流调节，低负荷时节电率达 25%_⨀ 。通过集控系统实现辅机经济运行方式切换，如当机组负荷低于 50% 时，自动停运一台引风机，单台机组年节电约 80 万 kWh。

3.2 运行参数精准调控

3.2.1 蒸汽参数优化控制

在 DCS 中构建参数优化控制模块，实现主蒸汽压力的滑压运行：60%-100% 负荷段采用变压运行，压力设定值随负荷线性变化；低于 60%负荷采用定压运行，压力维持在 16MPa。某 330MW 机组实施后，热耗率降低 12kJ/kWh。通过 PID 参数自整定技术，将再热蒸汽温度控制在540±2^∘C ，减少温度波动导致的能效损失。

3.2.2 辅助参数协同调节

利用集控系统关联调节凝汽器真空与循环水系统：根据环境温度与负荷变化，自动调整循环水泵运行台数与转速，使真空度稳定在设计值±0.5kPa 范围内。优化给水系统运行，通过 DCS 控制高加投入率达 100%，给水温度提高 10℃，锅炉效率提升 0.3% 。

3.3 系统协同与智能化应用

3.3.1 多系统协同调控

建立 “锅炉 - 汽轮机 - 辅机” 协同优化模型，通过 SIS 系统实现负荷指令的动态分配：当负荷变化率超过 2%/min 时，优先调整锅炉燃料量，同步协调汽轮机调门开度，减少蒸汽参数波动。优化风烟系统与燃烧系统的匹配，根据煤质在线分析数据（通过近红外分析仪获取），自动调整一次风温与二次风配比，使燃烧效率提升 1.5% 。

3.3.2 智能化能效管理

引入机器学习算法构建能效预测模型，基于 LSTM 神经网络预测未来1 小时供电煤耗，准确率达 95% 以上，为运行调整提供指导。开发设备能效诊断系统，通过分析 DCS 历史数据，自动识别锅炉结渣、汽轮机漏气等能效异常点，某电厂应用后故障诊断提前量达 4 小时，避免了 2 次非计划降负荷。部署数字孪生系统，在虚拟环境中模拟不同运行策略的能效效果，优化后机组在 50% 负荷下的煤耗降低 5g/kWh。

四、优化路径实施效果与保障措施

4.1 实施效果

某 330MW 电厂应用上述优化路径后，取得显著成效：供电煤耗从310g/kWh 降至 298g/kWh ，年节约标准煤约 3.6 万吨；辅机耗电率从6.8% 降至 5.9% ，年节电约 500 万 kWh；锅炉效率提升 1.2%，汽轮机内效率提高 1.8‰ 。按年发电量 30 亿 kWh 计算，年减少二氧化碳排放约 9万吨，经济效益与环境效益显著。

4.2 保障措施

建立能效考核机制，将关键参数控制精度与运行人员绩效挂钩，如氧量控制在目标值 ±0.3% 范围内给予奖励。加强人员培训，通过仿真机演练提升参数调整技能，使操作员对滑压曲线的执行准确率达 98% 以上。定期开展能效诊断，每季度进行一次热力试验，校验优化措施的有效性，确保能效水平持续提升。

五、结论与展望

330MW 电厂集控运行能效优化是一项系统性工程，需从设备、参数、系统多维度协同发力。在设备层面，通过引入高效低压缸切缸改造技术、汽轮机通流部分优化升级，可降低蒸汽流动阻力，提升机组热转换效率；参数调控上，基于变负荷优化控制策略，动态调整主蒸汽压力、再热汽温等核心参数，使其在不同工况下均处于最优区间；系统优化方面，构建全厂能源流分析模型，实现锅炉、汽轮机、辅机系统的深度耦合优化。实践数据显示，采用上述综合优化路径后，电厂供电煤耗可降低 10-15g/kWh，以年发电量 15 亿 kWh 计算，每年可节约标煤 1.5-2.25 万吨，经济效益显著。

面向未来，随着 "智慧电厂" 建设的纵深推进，需加速 5G、边缘计算、数字孪生等新一代信息技术与传统集控系统的融合。依托 5G 网络毫秒级低时延特性，构建全域能效监测网络，实现从锅炉燃烧器到凝汽器的全流程设备状态实时感知，监测精度提升至亚毫米级振动数据采集与分析。结合边缘计算技术，将部分数据处理和决策功能下沉至设备端，大幅缩短数据传输时间，实现关键参数的毫秒级响应控制。同时，开发基于强化学习的自主决策算法，通过模拟数百万次运行工况，自动生成并执行最优运行策略，推动集控运行能效优化从 "被动响应式调整" 向 "主动预测性优化"转变。这些创新技术的应用，将为电力行业实现 "双碳" 目标提供核心技术支撑，助力构建清洁低碳、安全高效的新型电力系统。

参考文献

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