热工自动化技术在火电厂节能减排中的实践

摘要：热工自动化技术通过智能化控制与系统优化，已成为火电厂实现节能减排目标的核心手段。本文从火电厂运行特性出发，分析热工自动化技术的核心原理及系统架构，结合燃烧优化、汽轮机控制等典型应用场景，探讨其对降低煤耗、减少污染物排放的实践路径。研究表明，该技术通过精准调控设备运行参数、提升能源转化效率，能够有效推动火电厂绿色低碳转型，具有显著的环保与经济价值。

关键词：热工自动化技术；火电厂；节能减排

一、热工自动化技术的核心原理与系统架构

（一）技术原理：从人工到智能的跨越

热工自动化技术以分布式控制系统（DCS）为核心，通过分散控制与集中管理的架构取代传统人工操作模式。DCS依托传感器网络实时采集锅炉、汽轮机等设备的温度、压力、流量等参数，结合模糊控制、神经网络算法等智能调节手段，动态优化生产流程。例如，锅炉燃烧控制系统通过在线分析烟气含氧量，基于反馈控制原理自动调整送风量与燃料配比，实现燃烧效率最大化。技术升级从经验驱动的粗放调控转向数据驱动的闭环优化，显著提升火电厂运行的稳定性与能效水平。

（二）系统架构：多层级协同控制

1. 基础控制层

基础控制层是热工自动化系统的底层执行单元，依托可编程逻辑控制器（PLC）和分布式控制系统（DCS）实现设备级实时控制与安全保障。PLC通过逻辑编程完成离散控制任务，例如磨煤机转速调节、输煤皮带启停等，其模块化设计支持快速响应现场设备的开关量信号。DCS则通过冗余网络架构连接温度、压力、流量等传感器，实现对锅炉燃烧、汽轮机调速等连续过程的闭环控制。例如，DCS控制器根据主蒸汽压力动态调整给水泵流量，确保汽水循环系统稳定运行。此外，该层级集成安全联锁功能，如锅炉水位异常时自动切断燃料供应，防止设备损坏。

过程优化层

过程优化层聚焦于运行参数的动态修正与能效提升，通过先进过程控制（APC）与大数据分析实现智能调控。燃烧优化模块结合烟气含氧量、炉膛温度等实时数据，采用模糊控制算法优化送风量与燃料配比，减少不完全燃烧损失。例如，APC系统通过建立煤粉浓度与燃烧效率的关联模型，自动修正二次风门开度阈值，降低氮氧化物生成量。机器学习算法还可预测设备劣化趋势，如基于振动频谱识别风机轴承早期磨损，避免非计划停机导致的能耗激增。同时，该层级支持多变量协同优化，例如在变负荷工况下，耦合分析蒸汽压力与汽轮机功率，生成最优负荷分配策略。

管理决策层

管理决策层通过能源管理系统（EMS）实现全厂数据融合与战略决策。EMS整合DCS、PLC、环保监测等子系统数据，构建能耗对标模型，实时生成能效诊断报告。例如，系统通过分析循环水泵运行效率，推荐冷却塔出水温度优化方案，降低无效电耗。在负荷调度方面，EMS结合电网需求与机组性能曲线，自动生成经济性最优的发电计划，平衡发电成本与环保指标。此外，EMS提供可视化看板，集中展示碳排放强度、设备健康度等关键指标，辅助管理层制定低碳转型策略。通过数据驱动的决策模式，火电厂可实现从“经验判断”向“智能优化”的跨越。

二、热工自动化技术在火电厂节能减排中的实践应用

（一）燃烧优化：从粗放调控到精细管理

传统燃烧调控依赖人工经验设定固定参数，难以适应燃煤品质波动与负荷变化，易导致燃烧效率低、污染物排放超标。现代热工自动化技术通过火焰监测器、烟气分析仪等传感设备构建闭环控制系统，实时采集炉膛温度、烟气含氧量等关键参数，结合模糊控制算法动态优化二次风门开度与风煤比阈值，抑制局部高温区形成以减少氮氧化物生成。系统通过自适应学习功能持续修正燃烧曲线，实现煤粉停留时间与燃烧强度的精准匹配，显著提升锅炉热效率并降低飞灰含碳量，为清洁燃烧提供技术保障。闭环控制体系还通过多源数据融合技术消除单一信号干扰，提升燃烧状态评估的可靠性，有效避免因燃料特性变化导致的燃烧振荡或熄火风险。

（二）汽轮机智能控制：提升能量转化效率

汽轮机数字电液调节系统（DEH）突破传统液压系统响应滞后缺陷，采用“电信号指令-液压执行”复合控制模式，实现主汽门开度与抽汽量的动态协同调节。系统内置转子动力学模型，根据电网负荷需求实时预测蒸汽流量阈值，通过前馈-反馈控制策略减少变工况下的节流损失，同时结合热应力监测数据优化调节速率，延长机组使用寿命。在低负荷工况下，DEH系统采用滑压运行模式降低主蒸汽压力，并通过多目标优化算法平衡抽汽供热与发电效率，减少能量转化环节的工质损耗。该系统还集成设备寿命预测功能，通过动态调整启停曲线减少关键部件的机械疲劳损伤，为火电厂参与电网深度调峰提供核心支撑。

（三）辅助系统节能改造

1. 输煤系统：变频调速与动态供煤协同控制

传统输煤系统多采用工频电机驱动皮带机，运行速率固定，易因过量输煤造成设备空转或堵煤，导致电能浪费与设备磨损。现代化改造通过“传感监测-变频调速-智能联动”的协同控制架构，实现燃煤输送的动态优化。皮带秤实时监测瞬时煤量并反馈至控制系统，结合锅炉实时燃煤需求与煤仓料位数据，利用变频器动态调节皮带机电机转速，使输煤速率与燃烧工况精确匹配。例如，在机组低负荷阶段，系统自动降低输煤频率并减少启停次数，避免空载损耗；当煤质波动导致燃煤量突增时，则通过模糊控制算法平滑调整输煤加速度，防止堵煤风险。此外，系统集成堵煤预警模块，通过振动传感器与电流监测识别异常工况，提前触发清堵程序。改造后，输煤电耗显著降低，设备运行寿命同步延长。

循环水系统：温差驱动的自适应调控

循环水系统普遍存在“大流量、小温差”的运行弊端，因固定转速水泵持续满负荷运行，导致冷却水无效循环与电能浪费。节能改造以冷却塔出水温度为核心调控参数，构建温差-流量-频率联动的智能控制模型。温度传感器实时监测冷却塔进出水温差，结合环境湿度、主机负荷等参数，通过模型预测控制（MPC）算法动态计算最佳冷却水量需求，并输出变频器频率指令调节水泵转速。例如，在低温季节或低负荷工况下，系统自动降低水泵频率，维持合理温差的同时减少水循环总量；当主机负荷骤升导致冷凝器热负荷增加时，则通过前馈控制提前提升水泵转速，避免冷却能力不足。此外，系统引入管网压力均衡算法，通过调节阀门开度与水泵频率协同控制分支管路流量，消除局部水力失衡。改造后，水泵电耗与水资源消耗同步下降，系统运行经济性与稳定性显著提升。

（四）设备预测性维护降低能耗

传统火电厂设备维护依赖固定周期或故障后被动处理，易因设备性能衰退引发能耗上升或突发停机。预测性维护技术通过部署振动传感器、红外热像仪等智能监测装置，实时采集设备运行特征参数，构建“监测-诊断-优化”的闭环管理链。振动传感器捕捉风机、水泵等旋转设备的异常振动频谱，结合机器学习模型识别轴承磨损、轴系不对中等早期故障；红外热像仪扫描管道、阀门表面温度场分布，通过热成像对比分析定位保温层破损或蒸汽泄漏点。系统集成故障特征库与专家诊断规则，基于实时数据预判设备劣化趋势，动态调整运行参数或启动预防性维护程序。例如，提前降低存在磨损风险的风机转速以延缓故障发展，或优化清洗周期抑制换热器结垢引起的传热效率下降。该技术通过减少非计划停机与低效运行时长，显著降低设备故障导致的额外能耗，同时延长关键设备使用寿命，为火电厂实现节能与可靠性双重提升提供支撑。

结语

热工自动化技术通过智能化、精细化的运行管理，显著提升了火电厂的能源利用效率与环保水平。未来，随着人工智能与数字孪生技术的深度融合，火电厂有望构建“感知-分析-决策”一体化的智慧能源体系，进一步挖掘节能减排潜力，为我国能源结构转型提供技术支撑。

参考文献

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