热工控制系统的优化策略与实现方法

一、引言

光热电厂作为一种结合太阳能与热电转换技术的能源生产设施，在当前能源转型的大背景下发挥着越来越重要的作用。热工控制系统作为光热电厂的核心部分，负责对热力生产过程中的温度、压力、流量等参数进行精确控制，直接关系到电厂的发电效率、能源消耗以及运行安全。然而，随着光热电厂规模的不断扩大和运行要求的日益提高，传统的热工控制系统逐渐暴露出一些问题，迫切需要进行优化升级。本文旨在研究针对光热电厂的热工控制系统的优化策略与实现方法，以提升其整体性能。

二、光热电厂热工控制系统现状与挑战

（一）控制精度不足

在光热电厂的热力转换过程中，许多参数需要精确控制，例如蒸汽温度、压力，给水流量等。传统的 PID 控制算法虽然应用广泛，但在面对光热电厂复杂多变的工况时，往往难以达到理想的控制精度。由于太阳能的间歇性和不稳定性，热负荷会频繁波动，这使得常规控制方法难以快速、准确地跟踪设定值，导致温度、压力偏差较大，进而影响发电效率和设备寿命。

（二）能源效率有待提高

光热电厂的能源利用效率是衡量其性能的关键指标。一方面，由于控制系统不能根据实时工况最优地调节设备运行参数，如余热回收装置的运行效率未能充分挖掘，部分热量被白白浪费；另一方面，在启停过程以及负荷变化时，系统不能快速协调各设备之间的配合，造成能源的额外消耗，使得光热电厂的整体能源效率低于预期水平。

（三）系统可靠性问题

热工控制系统涉及大量的仪表、传感器、执行机构以及复杂的控制网络。在光热电厂恶劣的运行环境下，如高温、高湿度、强电磁干扰等，这些设备容易出现故障。一旦控制系统出现故障，不仅会导致发电中断，还可能引发安全事故。而且，目前部分光热电厂的备用系统不完善，在主系统故障时无法迅速切换，进一步降低了系统的可靠性。

三、热工控制系统优化策略

（一）采用先进控制算法

1.模型预测控制（MPC）

MPC 基于系统的动态模型对未来一段时间内的系统行为进行预测，并根据预测结果计算最优的控制输入序列。在光热电厂中，对于蒸汽温度控制，可以建立蒸汽发生器的动态热传递模型，通过 MPC 预测不同工况下蒸汽温度的变化趋势，提前调整燃料供给量、给水流量等控制变量，有效应对太阳能波动带来的热负荷变化，提高控制精度，减少温度偏差。

2.模糊逻辑控制

考虑到光热电厂运行过程中存在许多模糊性、不确定性因素，模糊逻辑控制具有独特优势。例如在判断热工设备的运行状态时，将温度、压力等参数的模糊信息（如 “高”“中”“低”）转化为精确的控制指令。对于风机转速控制，根据模糊规则，综合考虑负荷需求、风道压力等模糊变量，实现风机的智能调速，优化通风系统运行，提高能源利用效率。

（二）利用大数据技术

1.数据采集与存储

光热电厂运行过程中产生海量的热工数据，通过安装高精度的传感器，全方位采集设备运行参数、环境数据等信息，并利用分布式存储系统进行数据存储。例如，每隔几秒钟采集一次汽轮机的进汽温度、压力，发电机的输出功率等关键数据，为后续分析提供充足的数据资源。

2.数据分析与挖掘

运用数据挖掘算法对存储的数据进行深度分析，挖掘参数之间的潜在关联关系。如通过关联分析发现太阳能辐照强度与蒸汽产量之间的定量关系，当辐照强度变化时，提前调整热力循环系统的运行参数，优化能源分配，提高发电效率。同时，利用故障诊断模型，基于历史故障数据和实时监测数据，及时发现设备潜在故障隐患，实现预防性维护，提高系统可靠性。

（三）优化硬件配置

1.选用高性能仪表与传感器

采用精度更高、抗干扰能力更强的温度、压力、流量仪表及传感器。例如，选用具有数字信号输出的智能压力传感器，其测量精度可达 FS，能够更准确地反映热工过程中的压力变化，为控制系统提供可靠的输入信号，减少因测量误差导致的控制偏差。

2.升级控制网络

将传统的工业以太网升级为高速、高可靠性的冗余网络，如PROFINET 冗余环网。确保在网络节点故障或链路中断时，数据仍能快速、可靠地传输，保证控制系统的实时性和稳定性，避免因网络故障引发的系统失控。

（四）加强人员培训

1.专业技术培训

针对热工控制系统的新技术、新算法，定期组织技术人员参加培训课程。邀请专家学者或设备厂商技术人员讲解先进控制算法的原理、应用场景以及大数据分析在热工控制中的实践操作，使技术人员能够熟练掌握并应用这些新技术，提升系统运维能力。

2.应急处理培训

制定完善的应急预案，并对运维人员进行应急处理培训。模拟控制系统常见故障场景，如传感器故障、执行机构失灵等，训练运维人员在紧急情况下的故障排查、应急操作技能，确保在最短时间内恢复系统正常运行，降低故障损失。

四、优化策略的实现方法

（一）基于 DCS 平台的优化实现

目前大多数光热电厂采用分散控制系统（DCS）作为热工控制的核心平台。对于采用先进控制算法的实现，以 MPC 为例，可以在 DCS 系统中开发专门的 MPC 控制模块，将建立的系统模型嵌入其中，通过 DCS 的编程接口实现与原有 PID 控制回路的无缝衔接。利用 DCS 的强大运算能力，实时求解 MPC 优化问题，输出控制指令至执行机构。对于大数据技术应用，DCS 系统通过 OPC 通信协议与大数据存储服务器相连，实现数据的实时传输，在大数据平台上进行数据分析处理后，将优化后的控制参数回传至 DCS，实现对热工过程的闭环优化控制。

（二）项目实施步骤

1.需求分析与方案设计

组热工、自控、工艺专家团队，调研系统现状，结合电厂目标析问题、定优化需求，依策略制详细方案，含算法、大数据架构、硬件清单与培训计划。

2.系统开发与集成

按方案，软件团队开发算法程序、仿真测试，硬件团队选型采购安装调试，之后系统集成，联调联试，保兼容性与稳定性。

3.上线运行与效果评估

集成测试完，选时上线试运行，监测蒸汽温度等运行参数，对比优化前后数据全面评估，依结果微调完善，达最佳状态。

结论

通过对光热电厂热工控制系统的深入研究，提出并实施了一系列优化策略与实现方法。采用先进控制算法提高了控制精度，利用大数据技术挖掘数据价值提升能源效率，优化硬件配置增强系统可靠性，加强人员培训保障技术落地。优化后的热工控制系统在控制精度、能源效率和可靠性等方面均取得了显著成效，为光热电厂的高效、稳定、可持续发展奠定了坚实基础。随着光热电厂技术的不断发展，热工控制系统的优化将是一个持续的过程，需要不断跟踪新技术，结合实际运行情况进一步完善优化措施，以适应未来能源发展的更高要求。

参考文献：

[1] 李明辉。光热电厂热工控制系统的智能优化策略研究 [J]. 自动化仪表，2023 （06）： 72 - 76.

[2] 孙晓峰。基于大数据的光热电厂热工控制系统性能提升方法 [J].工业控制计算机，2022 （04）： 110 - 113.