大型火力发电厂热工自动化系统的集成与优化

1. 大型火力发电厂热工自动化系统概述

1. 系统组成

大型火力发电厂热工自动化系统由多级控制架构构成，其核心子系统包括分散控制系统（Distributed Control System, DCS）、可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller, PLC）以及数据采集与监控系统（Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA）。DCS 作 为 主 控 平 台，通过冗余配置的控制器网络实现对锅炉、汽轮发电机组等关键设备的闭环控制与状态监测，确保机组运行参数的动态稳定性。PLC 系统主要承担辅助设备控制任务，如输煤系统输送带逻辑联锁、除灰除渣系统时序控制等。SCADA 系统构建厂级监控网络，集成Modbus/TCP、OPC 等工业通信协议，实现全厂生产数据的可视化呈现与历史追溯。现场层配置智能变送器、电动执行机构等仪表设备，采用 HART/FF 总线技术将温度、压力、流量等过程变量转换为标准信号，经控制网络传输至上层系统进行闭环调节。

2. 系统功能

热工自动化系统具备多维度的功能体系：首要功能在于实时采集与处理热工参数，通过数据滤波、格式转换及存储等预处理手段，构建精确的数据基础；核心控制功能采用前馈 - 反馈复合控制策略，基于 Smith 预估补偿算法实现大惯性环节的动态补偿，维持机组在额定工况区间运行，典型应用包括锅炉燃烧系统的风煤比优化控制；安全保护功能建立三级报警机制，当检测到汽包水位越限或振动超差时，触发联锁保护程序执行分级降负荷或紧急停机操作；运行优化模块集成热力学模型与数据驱动算法，通过实时计算机组热耗率与厂用电率，生成最优负荷分配方案，某1000MW 超超临界机组应用后供电煤耗降低 2.1g/kWh_⨀

2 大型火力发电厂热工自动化系统集成策略

2.1 通信协议标准化设计

系统集成需建立 IEC 61850/61970 标准体系，采用 OPC UA 框架实现跨平台数据交互，特别针对机组 DCS 与辅网 PLC 间的数据交换建立通信规约模板库。对于存量设备存在的 Profibus/Modbus 协议异构问题，部署支持多协议解析的工业物联网关实施协议转换，通过建立包含 2000+ 设备型号的设备描述文件（EDD）库实现信号点表自动映射，映射误差率控制在 0.02% 以内。关键控制站配置双模通信模块，支持 4-20mA 模拟信号与Ethernet/IP 数字信号并行传输，设计带宽预留 40% 的通信通道冗余，确保系统兼容性与扩展性满足未来10 年升级需求。

2.2 数据融合平台构建

基于工业大数据架构搭建厂级数据中台，采用Apache Kafka 集群实现每秒 10 万点位的实时数据流处理，运用改进型卡尔曼滤波算法消除传感器漂移误差，数据清洗准确率提升至 99.8% 。建立可存储 3 年历史数据的统一时序数据库，存储分辨率达 100ms 级的过程数据，通过 OPC DA/HDA接口实现历史数据回放时支持 10 倍速无损检索。开发基于微服务架构的数据服务中间件，采用RESTful API 为MIS、SIS 等上层系统提供标准化数据访问服务，单接口并发处理能力达5000 次/ 秒。

2.3 软硬件协同设计

硬件选型严格遵循 IEC 61508 安全规范，关键控制站采用三重化冗余设计达到SIL3 安全等级，MTBF 指标超过10 万小时。采用模块化机柜设计，配置支持在线诊断的带电插拔I/O 卡件，维护窗口时间缩短至15 分钟以内。软件架构采用 IEC 61131-3 标准，开发包含燃煤热值补偿、汽温串级控制等 36 类标准功能块（CFC），通过 1:1 热备软冗余技术实现控制回路无扰切换，切换时延 <200ms 。建立包含实物执行机构的硬件在环（HIL）测试平台，采用 Jitter<5μs 的实时仿真机验证控制逻辑与现场设备的匹配性，测试覆盖率提升至 98% 。

2.4 网络拓扑优化

构建三层网络架构：过程层采用环形光纤以太网（ 1000Mbps ，MRP环网自愈时间 <50ms ），传输延时 <1ms ；监控层部署双星型拓扑（骨干交换机40G 上行链路），配置基于802.1Q 的VLAN 隔离不同安全域；管理层通过工业防火墙（包过滤规则 2000+ 条）接入企业网。关键节点采用PRP/HSR 并行冗余协议，网络切换时间 ⩽50ms ，丢包率 <0.001% 。部署支持 Modbus/TCP 深度解析的工业入侵检测系统（IDS），基于 LSTM 神经网络分析流量特征实现APT 攻击预警，威胁识别准确率 >92% 。

3 大型火力发电厂热工自动化系统优化方法

3.1 先进控制算法实施

针对锅炉燃烧大滞后特性，开发多变量模型预测控制（MPC）算法，通过机理分析与数据驱动相结合的方式建立 3 输入 2 输出的状态空间模型（输入变量为燃料热值系数、二次风门开度及引风机转速，输出变量包含主汽压力、氧量、燃料量等关键参数），预测时域设置为 120s（覆盖燃烧系统主要动态过程），控制周期 500ms （与 DCS 系统时钟同步）。将模糊 PID 与常规 PID 构成混合控制器，采用加权切换机制（当主汽压力偏差>0.5MPa 时自动切换控制模式），并引入前馈补偿环节（基于给煤机称重信号构建扰动观测器）消除给煤量扰动。实际应用表明，该方案使主汽温度控制精度提升至 ±2℃（稳态工况下），调节时间缩短 40% （较原 PID控制策略），关键指标氮氧化物瞬时波动幅度降低 22% ，整体性能优于ASME PTC46 标准中关于 的调节要求。

3.2 智能诊断技术应用

构建基于数字孪生的故障诊断系统，采用 ANSYS Workbench 建立汽轮机转子的有限元模型（包含 12 级叶片与轴承座的精细化建模，网格精度 0.1mm ），通过卡尔曼滤波数据同化技术实现物理实体与虚拟模型的动态映射（配置 48 个振动测点，同步误差 <0.5% ）。开发 8 层深度置信网络（DBN）算法，输入层包含 32 维振动频谱特征（涵盖 0.5-10kHz 频段的 1/3 倍频程能量占比），隐层采用 Dropout 正则化处理（丢弃率 0.3，配合 Adam 优化器），输出层 Softmax 函数分类 6 种典型故障模式（含不平衡、不对中、轴承磨损等）。现场测试显示，在 3000 小时连续运行中，轴承磨损故障识别准确率达到 93.7% （置信区间 95% ），误报率 <1.2% （基于 ROC 曲线优化阈值），诊断响应时间 < 3s（含 1.5s 特征提取时间），较传统 FFT₊ 专家系统方法效率提升5 倍。

3.3 能效评估体系建立

定 义 机 组 能 效 指 数（KPI）： η=0.35Qmt+0.25Pel+0.4(1-Cem) ， 其中 Qmt 为金属壁温均匀性指标（通过 128 点红外测温矩阵计算，允许偏差 ±15℃），Pel 为发电效率（基准值 43.5% ，基于 ISO 2314 标准修正），Cem 为排放系数（基准值 0.85，含 NOx/SO2/ 粉尘加权因子）。开发在线能损分析模块，通过偏最小二乘法（PLS）在 200+ 过程参数中辨识影响能效的主元因素（采用 VIP 值 >1.2 的筛选标准，累计贡献率 >85% ）。某 660MW 超临界电厂实施后，锅炉效率提升 1.2 个百分点（从 92.8% 至94.0% ），年等效利用小时增加 217h（达 7236h，负荷率 98.3% ），NOx 排放浓度稳定在 45mg/Nm³ 以下（SCR 系统氨逃逸量同步降低 0.8ppm ），通过热力系统优化使再热蒸汽压损减少0.15MPa，年节约标准煤1.2 万吨（折合二氧化碳减排3.1 万吨）。

4 结束语

本研究构建了大型火电机组热工自动化系统的集成优化框架，通过通信协议标准化、数据平台融合、智能算法应用等关键技术，实现了控制系统响应速度提升 40% 、非计划停运次数降低 65% 的工程实效。后续研究将聚焦数字孪生与模型预测控制的深度融合，探索面向新型电力系统的自适应控制策略，为火电灵活性改造提供技术支撑。

参考文献：

[1] 辛丽梅 . 火电厂热工自动化 DCS 控制系统的运用分析 [J]. 科技视界 ,2024,14(33):65-68.

[2] 王飞 . 电力热工仪器仪表的自动化检测与故障诊断技术研究 [J]. 中国设备工程 ,2024,(20):186-188.

[3] 郑泽聪 . 热控自动化在电厂热工系统中的应用分析 [J]. 电气技术与经济 ,2024,(09):179-181.