发电厂热控参数优化与节能分析

引言：

作为碳排放与能源消耗的主力军，随着双碳战略目标的持续推进，发电厂正面临前所未有的减排放、降能耗双重压力。热控参数作为发电厂运行的中枢神经，其控制精度以及优化水平会对机组运行稳定度造成影响的同时，亦会对节能降耗具体成效产生根本性影响。鉴于此，为持续推动发电厂实现生产转型，积极对本课题进行研究，具有重要价值。

一、发电厂核心热控参数及其优化意义

（一）温度参数

作为明确反映机组热量传递效率的指标，温度参数重点涵盖主蒸汽、再热蒸汽温度等几类。以主蒸汽温度为例，其属于汽轮机进汽核心参数，应普遍介于 区间。若明显低于设计值，会致使汽轮机焓降减少。反之，若高于设计值，则会致使锅炉过热器管壁处于超高温状态，间接维度上缩短设备可服役年限。而通过对其精度控制优化的重视，便可在切实保障设备安全运行的前提下，助推汽轮机做功效率明显提升[1]。

（二）压力参数

压力参数对机组能量转化势能水平有着决定性作用。关键参数因子主要包括锅炉汽包压力、汽轮机进气压力等，其中，若锅炉汽包压力过高，锅炉风机或给水泵能耗将显著增加。反之，若过低，则会使得蒸汽饱和温度明显下降，锅炉蒸汽量变少，出现明显的机组出力不足等问题。此时通过动态控制细胞压力，便可凭借蒸汽品质以及负极能耗有机平衡达成，最大程度降低发电厂用电率。至于汽轮机进气压力，则需要严格和主蒸汽温度相匹配，唯有此，方能切实保障汽轮机处于高效平稳做功状态。

（三）流量参数

流量参数属于直接反映汽水系统介质循环效率的主导因子，其稳定性会直接对汽水平衡以及能耗产生影响。以最为典型的锅炉给水流量为例，其需要完全与蒸发量相匹配，若流量过大，明显高出蒸发量 5% ，会致使给水泵能耗显著增加。反之，则会使得锅炉水冷壁出现干烧超温等状况。而通过给水流量的优化调节，便可使问题迎刃而解。通过蒸发量以及气泡水位的双变量驱动控制，减少给水泵无用功消耗的同时，亦合理降低发电厂现实用电率。

二、传统热控参数控制不足及针对式优化改进措施

（一）传统热控参数控制不足

以往发电厂在落实热控参数控制工作多以 PID 为核心，常基于人工经验完成参数设定，在复杂工况下，局限性问题较为明显。具体表现为：一，控制精度差、适应力弱，传统 PID 控制多采用固定参数，无法合理应对机组多元变化工况，实现精准调整。二，响应滞后，存在典型的大惯性特征，无法提前做到参数变化预判，被动性明显。三，参数间协调差多，忽视温度、流量以及压力之间的耦合关系。无论是机组热量传递效率，还是最终节能效果呈现常与理想存在一定差距。

（二）改进措施 - 基于数据驱动的参数优化实现

为更有效的弥补传统控制不足，全方位提升热控参数动态化、协调化，以数据驱动为导向，完善参数，优化控制逻辑势在必行。

首先，第一步要重视多源异构数据采集工作，以快速构建全域覆盖的数据采集网络为工作主线，快速对设备运行、控制指令以及工况能耗等数据进行收集，不同领域数据收集重点详情见下表1 所示。

表 1 不同领域数据收集重点

第二步，落实数据预处理工作，解决原生数据缺失异常等问题，助力建模精度大幅度提升。其中，以最为典型的异常值剔除为例，可充分利用3ó 识别原则，精准定位异常数据。假设某一数据序列为 x₁,x₂,...,x_n ，其均差、标准差，对应是 μ,σ 。结合具体的异常数据判定原则，一旦待分析数据 x_i ，满足 ∣x_i-μ∣>3σ 立即反应，将此数据判定为异常数据，并快速完成替换，反之则全方位对此数据进行保留。

第三步，数据建模并输出最优参数指令。充分利用成熟度高的机器学习算法，快速完成数据深度挖掘工作，构建能够精准且直观的反映系统运行规律的模型，辅助人们快速定位多元工况下最优热控参数区间，顺利完成闭环式控制目标，保障控制精度肉眼可见提升[2]。

三、节能效果分析之贡献度计算

实际上，热控参数优化，其最终落脚点在于助推节能降耗目标高质量实现。为此，节能分析亦势在必行。具体实践环节为切实保障分析更为高效，可着重将关注重点放在节能规范度计算上，以此为依据，进一步衡量各项参数优化现实成效。

目前较为主流且成熟的贡献度计算方法多为 AHP 法，工作实施逻辑大体如下。首先，构建层次模型，将热控参数节能贡献度看作目标层，至于准则层则精准设定温度、流量、压力等三大独立品类参数，方案层则积极细化核心具体参数，助力与机组现实运行状况紧密关联的参数，深度挖掘框架。其次，构建判断矩阵，邀请多个热控专家、运行工程师，以标度法对各独立参数的节能影响程度进行分析比较，严格保障专家经验与设备运行规律能够形成高度呼应。再次，重视矩阵的一致性检验，严格依据下述公式：

公式中， 对应表示为一致性指标及平均随机一致性指标。若最终求得 <0.1 ，表明判断矩阵一致性在可接受范围内，可用于后续的决策分析。反之，则需重新对判断矩阵元素进行细节化调整，直至顺利与一致性要求一致后，便可落实最后一步工作，从根本上降低判断误差问题发生可能性，切实保障计算结果更为可靠。

最后，便可严格依据此参数具体比重与总结能力相乘的计算逻辑，完成针对式节能贡献度计算。既为凸显不同参数在节能贡献环节中的作用助力，亦为后续更加因地制宜的完成优化节能方案调整提供正确方向指引，后续不会因盲目性工作调整，使得整体的工作严重与双碳目标相背离，甚至产生无可预估的负面影响。

结论：

综上所述，对发电厂而言，鉴于传统热控参数控制在适应性以及精度上的短板问题，系统性优化部署工作落实已十分紧迫。文章以精细化控制为核心，热控参数优化以及节能分析工作便可通过热控参数控制水平的持续提升，最大程度发挥其在节能降耗中的正向价值，为发电厂构建更加高效化、低碳化的运行体系奠定基石，真正夯实其绿色发展底色，值得被广泛借鉴。

参考文献：

[1] 张印 . 基于模糊神经网络的火力发电厂热控设备故障检测研究[J]. 电工技术 ,2024,(24):50-52.

[2] 邹毅 , 罗会文 , 雷鸣 , 等 . 火力发电厂热控系统的优化设计与实现 [J]. 皮革制作与环保科技 ,2024,5(18):190-191+194.

作者简介：刘能聪（1995 年8 月—），男，汉族，广东罗定人，本科，研究方向：火力发电厂热控检修专业。