關鍵詞：熱動力系統；能效優化；自動化控制；源網荷一體化；蒸汽梯級利用

在電力行業中熱動力系統的能源消耗占企業總能耗的60%～70%，是節能減排和降低碳排放的核心領域。傳統熱力系統普遍存在蒸汽利用率低下、減壓過程能源損耗突出、余熱回收不足等缺陷，基于“源網荷”協同思想的智能調控方案為熱動力系統能效提升開辟了全新思路。通過建立多層級協同調控架構，對熱能供給、管網傳輸及用能需求進行全面優化，可有效增強系統運行效能。開展熱動力系統能效優化實時自動控制研究，對促進電力產業可持續發展具有重要價值。

1　熱動力系統控制架構設計

1.1　分層控制系統總體架構

熱動力系統能效優化控制架構融入“源網荷”協同思想，建立了四級分層的能效管理體系。熱源優化層級針對企業自備鍋爐及發電設備，依據“熱電聯動”策略開展配置優化工作，目的是提高供熱效率并降低發電煤耗；管網調度層級集中調控蒸汽管網的溫度與壓力參數，保障多壓力等級蒸汽實現梯級輸送與合理調配；負荷管理層級統籌精餾、重整、催化等各類用熱設備，依據生產需求靈活調整熱負荷的分配情況；能效監控層級借助能源管理平臺實時追蹤全流程能效數據，為節能減排決策提供有力依據[1]。各層級通過能效目標函數實現協同優化過程，構建以降低能耗為核心的智能控制網絡。

1.2　現場儀表配置方案

現場儀表配置以“源網荷”一體化監測為導向，搭建涵蓋熱力系統全過程的參數監測體系。如圖1所示，在熱源端部署高精度溫度變送器和壓力傳感器，持續監控鍋爐出口蒸汽狀態及燃燒室溫度分布；在管網層配置智能流量計和多點位溫壓監測設備，實時追蹤蒸汽輸送過程中品質變化與熱量損耗情況；在用熱端安裝熱量積算裝置與能耗監測儀器，精準計量各類用熱設備的實際能耗數據。核心控制回路采用冗余設計方式，以此增強系統運行的穩定性。儀表選型注重高精度、強抗干擾能力和長使用壽命，其中溫度測量誤差控制在±0.2℃，壓力測量誤差為±0.1%FS。全部現場儀表均采用數字化通信標準，支持遠程校準和自動故障診斷。

圖1 熱動力系統“源網荷”儀表配置示意圖

1.3　通信網絡設計

通信網絡架構是依靠工業以太網技術， 搭建高可靠性實時數據交互體系。DCS系統采用分散控制與集中操作相結合的設計理念并配置主控級、操作員站以及現場控制站三層架構， 現場總線層面選用PROFIBUS-DP協議來銜接分散式I/O 模塊和智能儀表以實現微秒級數據采集及控制指令下發[2]。對網絡部署冗余環網拓撲進行控制，通過光纖鏈路串聯各個分布式控制站來確保數據穩定傳輸，電氣控制回路采用硬接線和軟接線相結合的方式，關鍵保護信號利用硬接線實現快速跳閘。網絡安全方面要配置工業防火墻、網絡隔離以及入侵檢測系統，時鐘同步采用IEEE 1588協議， 以此為故障錄波等功能提供時間基準。

2　能效優化控制算法設計

2.1　蒸汽系統節能控制算法

蒸汽系統節能控制算法從電力企業蒸汽梯級利用出發，建立抽凝機組協同優化調控方案。該算法主要針對60MW抽凝機組改造成15MW背壓機后的運行進行優化，依據“以熱定電”原則來提升熱電聯產綜合效益[3]。控制策略采用多目標優化方法在保證蒸汽供應穩定前提下實現能耗最低。背壓改造后的機組通過精確調控抽汽參數替代減溫減壓器作用，防止高品位蒸汽品質劣化損失。算法還整合催化裝置干氣利用環節，用催化干氣替代預提升蒸汽，降低中壓蒸汽用量。余熱鍋爐協調控制依據催化、重整等裝置余熱產量，動態調整副產蒸汽參數，增加余熱副產汽量。經算法優化后，蒸汽系統供電標煤耗從419gce/kWh降至350gce/kWh以下（如表1所示）。

表1 火電機組熱電聯產優化前后對比

2.2　精餾裝置能效優化算法

精餾裝置能效優化算法以最小熱力學損耗原則為立足點，通過多變量協調控制實現分離過程的能耗最小化。該算法構建起精餾塔操作參數與能耗特性的數學關聯模型，運用動態規劃技術確定最優的運行工況。回流比優化是這個算法的關鍵要點，其通過實時求解最小回流比與經濟回流比之間的動態平衡點，從而鎖定最佳的操作參數。回流比優化計算表達式為式（1）：

式中：Ropt為最優回流比；Rmin為最小回流比；β為經濟系數；ΔTmin為最小傳熱溫差；ΔTactual為實

際傳熱溫差。該策略將凝結水閃蒸和多級換熱技術結合，對塔頂余熱進行梯級利用。進料溫控單元會根據原料熱焓特性以及塔內熱量平衡需求，實時調節進料溫度來降低再沸器熱負荷。塔壓調控采用變壓操作模式，在滿足產品質量要求的同時降低運行壓力，以此減少冷凝器的冷卻負荷。算法里面內置了換熱網絡優化功能，運用夾點分析技術確定最佳換熱配置方案。

2.3　余熱回收智能控制策略

余熱回收智能控制策略構建起多級梯級利用體系，按照不同溫度的熱源特性來設計針對性回收方案（如圖2所示）。高溫煙氣余熱會優先轉化成為高壓蒸汽，中溫工藝余熱借助有機工質循環進行發電，低溫凝結水余熱則通過熱泵技術提升其能級[4]。控制策略的智能化體現為自適應參數調節與負荷預測能力，系統能夠響應環境溫度與生產負荷的變化，自動對設備運行參數進行優化。凝結水三級梯級利用算法通過溴化鋰制冷機組、板式換熱器以及除氧器換熱器串聯運行，實現對140℃高溫凝結水的深度回收。熱媒水循環系統應用變頻調速技術，依據換熱負荷動態調節循環泵的轉速，從而降低了輸送能耗。算法整合天氣預報數據來預判未來24小時環境溫度變化趨勢，為設備啟停調度提供了相應的決策依據。智能控制策略的落地應用顯著提高了余熱回收效率，有效降低了企業外部能源采購量。

圖2 凝結水三級梯級利用系統圖

3　工程應用效果分析

3.1　系統實施與調試

熱動力系統能效提升改造項目依據電力行業安全規范，采用不停產施工與分階段投運的具體實施方案。改造核心工作包含60MW抽凝式汽輪機改背壓、新建15MW背壓機組及余熱鍋爐參數調整等關鍵內容。背壓改造期間嚴密監控轉子動平衡狀態，以此保障機組安全可靠地運行。新建背壓機組采用高效葉型設計，額定進汽參數達到300t/h，能夠滿足全廠中低壓蒸汽供應需求。通過優化換熱流程提高余熱鍋爐給水溫度，實現各裝置余熱的梯級利用。調試階段重點驗證“以熱定電”控制邏輯的準確性，在保障蒸汽供應同時實現發電效益最大化。石油焦摻燒系統調試期間優化46.2萬噸石油焦與2萬噸煤炭的混合比例，確保了燃料供應具備穩定性。整個改造調試歷時8個月，通過與省級電網直供電廠合作，填補了7.1億kWh的外購電力缺口，保障了生產的連續性。

3.2　運行性能分析

自動化控制系統投入后，熱動力系統各項運行參數都符合設計標準，控制精度與響應效率得到了顯著提升。蒸汽管網的穩壓控制精度從原來的±0.15MPa優化到了±0.08MPa，溫控偏差由原來的±5℃收窄至±2.5℃，精餾設備塔頂產品的純度穩定性得到顯著增強，質量波動幅度被限定在了±0.3%，回流比調節精度能夠達到±2%，余熱回收裝置的熱交換效率穩定維持在86%以上，冷凝水出口溫度控制精度為±1.5℃。鍋爐燃燒智能控制系統實現了爐膛溫度場的均衡分布，燃燒效率提升到了92.8%且煙氣排放達標。汽輪機組在變負荷工況下表現出了良好的調節特性，負荷變化速率可達到額定功率的4%/分鐘。系統報警數量較改造之前減少了70%，有效減輕了操作人員的工作負擔。設備故障診斷模塊成功預警三次潛在事故，避免了非計劃停機造成的損失。系統運行可靠性得到顯著增強，為連續穩定生產奠定了堅實基礎（如表2所示）。

表2 熱動力系統節能改造效果統計

3.3　節能效果驗證

節能成效評估是依據連續運行數據的統計結果，采用同期比較與行業基準參照雙重分析手段[5]。改造后，熱動力系統綜合能效提高了18%，每單位產品蒸汽消耗從2.1噸降至1.72噸，節能率達18.1%；鍋爐系統經燃燒工藝優化調控，熱效率從88.5%提升到92.8%，年均節省約6500噸標準煤燃料消耗；精餾裝置通過優化回流比控制，使再沸器蒸汽用量削減12%，塔頂冷凝器冷卻負荷減輕10%；余熱回收系統每年回收低溫熱能相當于2800噸標準煤；凝結水梯級利用方案讓除氧器蒸汽消耗量降低20%，化水車間熱水制備能耗減少15%；蒸汽管網保溫改進與減溫減壓優化結合，降低了6%的熱能損耗，全廠碳排放量較基準年減少15200噸二氧化碳當量，環境效益顯著。每年節約能源費用約980萬元，設備投資回收期為3.2年，經濟效益頗為顯著，此次能效提升在同行業中已達到先進水準。

4　結語

電力行業借助熱動力系統自動化控制技術來實現能效優化，有力推進了節能降碳目標的順利達成。針對蒸汽系統運用節能控制算法，大幅降低了供電環節標準煤的消耗，年節約量超過9萬噸；精餾裝置采用能效優化算法，有效減少了分離過程中的能源消耗；余熱回收采用智能控制策略，實現了凝結水的三級梯級利用，熱回收效率提升到85%以上。工程應用驗證表明，該自動化控制系統的實用性與推廣潛力，為企業綠色低碳發展提供了關鍵技術保障。在數字化技術推動下，熱動力系統的自動化控制將朝著更高智能化水平邁進。

作者簡介：

楚曉猛（1992-），男，山東鄒城人，中級工程師，學士，現就職于山東電工電氣集團有限公司，研究

方向為電氣工程及其自動化。

葉　群（1990-），男，山東濟南人，中級工程師，學士，現就職于山東電工電氣集團有限公司，研究

方向為熱能與動力工程。

參考文獻：

[1] 文建為, 毛晶. 機電系統能效管理與節能技術分析[J]. 中國機械, 2025, (20) : 121 - 124.

[2] 羅國王. 汽車電氣系統自動化控制策略探討[J]. 汽車測試報告, 2025, (06) : 151 - 153.

[3] 顧興茂. 電廠汽輪機的高效能熱動力分析與優化[J]. 產品可靠性報告, 2024, (10) : 152 - 154.

[4] 任子安. 新能源汽車動力系統自動化控制技術的創新與應用[J]. 人民公交, 2024, (18) : 159 - 1

摘自《自動化博覽》2026年3月刊