热工自动化技术在光热电厂中的应用与创新

一、引言

光热电厂作为清洁能源生产的前沿阵地，将太阳能转化为电能与热能，为社会经济发展注入绿色动力。在其复杂的生产流程中，热工自动化技术犹如神经系统，贯穿于各个环节，实现对温度、压力、流量等关键参数的精准监控与智能调控。它不仅保障了热力转换过程的平稳运行，更是提升电厂整体性能、适应新能源发展需求的核心力量。近年来，随着科技的飞速进步，热工自动化技术在光热电厂中迎来了诸多创新机遇与挑战，深入研究其应用与创新具有重大现实意义。

二、热工自动化技术在光热电厂的基础应用

（一）热力系统自动化控制

光热电厂的热力系统是能量转换的关键场所，热工自动化技术在此构建起严密的控制网络。传统的 PID 控制算法广泛应用于蒸汽锅炉温度控制，通过反馈调节燃料供给量、给水流量，维持蒸汽温度稳定在设定范围。在汽水循环系统，自动化控制系统实时监测水泵转速、管道压力，依工况智能调节循环水量，确保热量高效传递，保障汽轮机稳定进汽，维持发电过程的连续性。以某光热电厂为例，采用自动化控制前，蒸汽温度波动可达 ，影响发电效率约 ；引入精准自动化控制后，温度波动缩小至 以内，发电效率提升近 。

（二）热工设备监测与保护

热工设备长期在高温、高压、高负荷环境下运行，极易出现故障。热工自动化技术借助各类传感器对设备状态进行实时监测，如在汽轮机轴承部位安装振动传感器、温度传感器，一旦检测到振动超标或温度异常升高，自动化保护系统立即触发报警信号，并联动停机装置，避免设备严重损坏。在余热锅炉烟道，安装气体成分分析仪、压力传感器，实时监控烟气成分与压力，防止烟道堵塞、腐蚀等问题，延长设备使用寿命。据统计，某光热电厂实施设备监测与保护自动化后，设备故障率降低约 ，维修成本减少 。

（三）能源管理自动化

能源利用效率是光热电厂竞争力的关键指标，热工自动化技术深度融入能源管理流程。通过能源计量仪表与自动化系统集成，精准采集、统计各生产环节的能源消耗数据，如太阳能集热系统的热量吸收率、热电转换过程的能耗损失等。基于数据分析，自动化系统为运行人员提供优化建议，动态调整设备运行参数，实现能源的合理分配与高效利用。在负荷低谷期，自动降低部分辅助设备功率，减少不必要的能源消耗，使光热电厂整体能源利用率提升 。

三、热工自动化技术的创新实践

（一）融合先进控制策略

1.模型预测控制（MPC）的深化应用

在光热电厂复杂多变的工况下，MPC 展现出强大的适应性。除蒸汽温度控制外，将其拓展至整个热力系统的协调控制。构建包含太阳能集热器、蒸汽发生器、汽轮机等多设备的耦合动态模型，MPC 根据天气预报数据、实时负荷需求预测未来数小时内系统状态变化，提前优化各设备的控制指令序列。如预测到太阳能辐照强度即将减弱，提前增加燃料补给量，稳定蒸汽产量，确保发电功率平稳，相较于传统控制策略，发电效率波动范围缩小 。

2.分布式协同控制

针对光热电厂占地面积大、设备分散的特点，分布式协同控制应运而生。各区域的子控制系统通过高速通信网络实时交互信息，协同完成全局任务。在厂区照明与空调系统控制中，不同建筑单元的控制系统依据人员分布、环境光照与温度数据，自动调整照明亮度与空调温度设定值，实现能源的精准分配与节能运行，降低照明与空调能耗约 。

（二）智能化仪表与传感器应用

1.智能传感器网络

引入具备自诊断、自适应校准功能的智能传感器，构建覆盖全厂的传感器网络。例如，智能温度传感器可根据环境温度自动补偿测量误差，在复杂热场环境下仍能保证测量精度达 。通过无线通信技术将传感器数据实时传输至中控室，减少布线成本与故障点，提高数据采集的及时性与可靠性，为精准控制提供坚实基础。

2.微型化、嵌入式仪表

开发微型化热工仪表，直接嵌入设备关键部位，如在汽轮机叶片根部嵌入应力应变监测仪表，实时监测叶片工作状态，提前预警疲劳损伤风险。这些嵌入式仪表与设备主体一体化设计，不影响设备原有性能，却大幅提升了设备状态监测的深度与精度，为预防性维护提供关键数据支持。

（三）大数据与云计算助力优化升级

1.大数据驱动的运行优化

光热电厂运行积累海量数据，通过大数据平台存储、管理与分析。挖掘历史运行数据中的隐藏规律，如不同季节、天气条件下太阳能与热能转换效率的变化关系，建立精准的性能预测模型。基于模型，运行人员可提前制定优化策略，在太阳能高峰期合理安排设备检修，最大化利用能源，使年均发电效率提升 。

2.云计算支持的远程管控

借助云计算技术，实现光热电厂热工自动化系统的远程管控。运维人员通过移动终端或远程工作站，随时随地访问云端服务器获取厂内设备实时运行数据，进行远程诊断与控制操作。当出现紧急故障时，专家团队可远程接入系统，快速协助现场解决问题，缩短故障处理时间约 ，极大提高运维效率。

四、创新应用案例剖析

以国内某大型光热电厂为例，全面实施热工自动化技术创新应用。在热力系统控制方面，采用 MPC 与分布式协同控制相结合，将发电效率标准差从 降低至 ，有效应对太阳能间歇性波动；智能传感器网络部署后，数据采集准确性提高，因测量误差导致的控制偏差减少 ；依托大数据平台分析，精准优化设备启停时间，年节约标煤 1500 吨，能源利用率提升至 以上；借助云计算实现远程运维，平均故障修复时间从 8 小时缩至 3 小时以内，保障电厂稳定运行，增强市场竞争力。

五、面临的挑战与应对策略

（一）技术融合难度大

热工自动化技术创新涉及多学科交叉，如控制理论、信息技术、材料科学等，不同技术之间接口复杂，协同难度高。为此，需组建跨学科研发团队，加强高校、科研机构与企业之间的合作，共同攻克技术难题，建立统一的技术标准与规范，促进技术无缝融合。

（二）数据安全与隐私问题

随着大数据、云计算应用，数据安全风险凸显。光热电厂需强化网络安全防护体系，采用加密传输、访问控制、数据备份等多重手段，确保运行数据不被泄露、篡改。同时，严格遵循相关法规政策，规范数据收集、存储与使用流程，保障用户隐私与企业商业秘密。

六、结论与展望

热工自动化技术在光热电厂的广泛应用与创新实践，已成为推动行业发展的关键力量。从基础的热力系统控制、设备监测保护到前沿的先进控制策略融合、大数据驱动优化，为光热电厂带来显著的经济效益与环境效益。尽管面临诸多挑战，但通过各方协同努力，持续攻克技术难题、强化安全保障、提升人员素质，热工自动化技术必将在光热电厂迎来更广阔的发展空间。未来，随着人工智能、量子计算等新兴技术的深度渗透，热工自动化有望实现更高水平的智能化、自主化运行，助力光热电厂迈向能源利用的新高峰，为全球可持续发展贡献更大力量。

参考文献：

[1] 张宇。热工自动化技术在光热电厂机组运行优化中的应用 [J]. 热力发电，2022 （05）： 90 - 94.

[2] 王浩。光热电厂热工自动化控制系统的故障诊断与处理 [J]. 中国电力教育，2023 （02）： 37 - 40.