文献标识码：B文章编号：1003-0492（2025）11-098-04中图分类号：TP273

★姜哲希，樊永刚，张晓伟，刘晓薇（杭州汽轮动力集团股份有限公司，浙江杭州310000）

关键词：汽轮机；全生命周期；能源优化；协同控制；健康状态评估

在“双碳”目标背景下，提升作为工业生产和区域供能核心设备的汽轮机组全生命周期能源利用效率，对构建新型电力系统至关重要。当前，控制技术正从单一工况寻优向覆盖设计、运行、维护全过程的全局化、智能化管理演进。本研究聚焦于将全生命周期理念与自动控制技术深度融合，通过建立一套贯穿始终的协同优化控制体系，探索实现汽轮机资产能源效益与经济价值最大化的新范式。该成果对推动传统能源装备的智能化升级具有重要的理论与实践价值。

1　汽轮机全生命周期性能演化概述

1.1　汽轮机全生命周期性能演化机理

汽轮机自设计制造阶段起，其性能演化轨迹便已初步确定，并在后续的运行与检修直至报废的全生命周期中持续演变。该演化过程是多物理场、多尺度效应共同作用的复杂结果^[1]。其核心演化机理主要体现在由高温高应力引起的材料蠕变与组织退化、由启停变负荷等循环工况导致的热疲劳与低周疲劳损伤，以及由蒸汽品质不纯或湿蒸汽冲刷引起的通流部分叶片腐蚀、冲蚀与结垢。这些损伤机理并非独立作用，而是相互耦合，共同导致汽轮机关键部件如转子、叶片、汽缸的几何轮廓改变与材料性能下降，最终宏观表现为机组热耗率的不可逆上升、输出功率的衰减以及安全裕度的降低。其性能衰退过程并非线性，而是普遍呈现出初期磨合、中期平稳退化和末期加速失效的非线性特征。

1.2　数据驱动的健康状态评估

为实现对汽轮机性能演化过程的精确量化，本研究采用数据驱动的方法进行健康状态评估。该方法以汽轮机组长周期运行的在役监测数据为基础，通过多变量状态估计技术，融合关键运行参数构建能够全面反映机组综合性能的健康指数（Health Index，HI）。HI的构建整合了振动、温度、压力、效率等多个维度的信息，将复杂的运行状态抽象为一个归一化的标量^[2]。这种量化的评估方法，将抽象的性能衰退概念转化为具体的数值，为客观评价机组当前技术状况提供了可靠依据，是实现视情维修与优化控制的前提。

2　面向能源优化的多阶段协同控制策略

2.1　设计与制造阶段的参数优化与鲁棒控制

设计与制造是决定汽轮机先天能源效率和性能衰退趋势的源头阶段^[3]。为从根本上提升全生命周期能源利用水平，本节提出了一种面向生命周期性能的参数优化与鲁棒控制方法。该方法不再仅仅追求初始状态下的最高效率，而是将制造公差、材料初始离散性以及预期运行环境下的性能衰退敏感性纳入优化目标。具体而言，本研究构建了一个加权多目标优化模型，其目标函数J可表示为式（1）：

其中：J(x)为综合优化目标函数；x为关键设计参数向量；η(x)为初始热力性能指标，%；S(x)为性能衰退敏感度函数，量化设计对冲蚀、结垢等因素的鲁棒性；w₁、w₂为权重系数，根据优化侧重进行调整。

本研究采用改进的非支配排序遗传算法对该模型进行求解，得到一组兼顾初始性能与长期稳定性的帕累托最优解集，如表1所示。

表1不同设计方案的帕累托最优解集示例

这批解集为制造阶段提供了具备不同性能侧重的设计方案，使得汽轮机在投入运行之初便具备了更强的抵抗性能衰退的内在特性，为其全生命周期的能源优化奠定了坚实基础。

2.2　运行阶段的多目标自适应优化控制

汽轮机投入商业运行后，其工况多变且性能持续演化，传统的静态控制策略难以实现持续的能源优化。为此，本节研究构建了一套多目标自适应优化控制策略。该策略的核心是引入第一章建立的健康指数HI作为关键的自适应调节变量，将控制目标从单一的功率或效率跟踪，扩展为兼顾发电效益、运行能效和设备损耗的多目标动态平衡。本研究采用模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）框架，其在线滚动优化的代价函数J定义为式（2）^[4]：

其中：J为预测时域内的累积代价函数；k为预测时域内的时间步；ΔP_k为k时刻的功率偏差，MW；ΔHR_k为k时刻的热耗率偏差，kJ/kWh；Dk为k时刻预测的设备损伤率；_wP(HI)、_wH(HI)、_wD(HI)分别对应功率、热耗率和损伤的权重系数，是健康指数HI的函数。当机组健康状态良好时（HI值高），控制器将增大发电效益权重_wP，追求更高的负荷与效率；当HI值下降时，则动态增加设备损伤项的权重_wD，自动调整运行参数至一个更为保守、以延缓寿命消耗为主的优化区间。这种自适应机制使得控制系统能够实时感知机组的健康状况，在机组的不同生命阶段自动寻找到当前状态下的最优运行模式。

2.3　检修与升级改造阶段的决策优化方法

检修与升级改造是恢复和提升汽轮机性能、重置其生命周期的关键节点^[5]。传统的基于固定周期的检修模式忽略了机组的实际健康状态，常导致维修不足或过度维修。本研究提出了一种基于全生命周期效益评估的检修决策优化方法。该方法以数据驱动的健康状态评估与剩余寿命预测结果为触发条件，当HI低于预设阈值或预测的剩余使用寿命RUL不满足生产要求时，启动决策优化模型。该模型的核心在于其可对不同检修或改造方案，如常规大修、通流部分改造、更换高效叶片组等，进行全生命周期净收益（Lifecycle Net Present Value，LNPV）的量化评估。LNPV的计算综合考虑了方案的直接投入成本、工期损失，以及未来整个运行周期内因性能提升带来的累计能源节约效益和增发电量收益。通过对不同方案的LNPV进行排序，可以清晰对比出“小修延寿”与“大改提效”等不同策略的长期优劣，辅助决策者摒弃短期思维，选择能够实现全生命周期能源效益最大化的最优检修时机与技术方案。这种方法将检修从被动的故障响应转变为主动的、以价值为导向的资产管理行为。

2.4　全生命周期动态协调与全局优化控制

本研究将分阶段的优化策略进行整合，构建了一个贯穿汽轮机从设计到报废的动态协调与全局优化控制框架。该框架在逻辑上呈现为一个分层递阶的结构，如图1所示。

图1全生命周期动态协调与全局优化控制框架

顶层是全局优化层，其核心任务是基于对全生命周期能源成本与效益的顶层设计，向下层传递优化目标。中层是各阶段的执行优化层，在顶层目标的指导下完成具体的优化任务[6]。底层则是基础数据与模型层，为中层和顶层的优化决策提供实时的数据支撑与状态反馈。这种动态协调体现在信息流的闭环上：设计阶段的鲁棒性选择会影响运行阶段自适应控制的边界；运行阶段积累的性能衰退数据又会反过来修正检修决策模型，并为下一代产品的设计优化提供数据反馈。通过这种信息闭环与分层协同，可实现对汽轮机全生命周期的整体、动态与前瞻性的能源优化管理。

3　全生命周期自动控制系统设计与验证

3.1　系统总体架构与功能模块设计

为将面向能源优化的多阶段协同控制策略付诸实践，需要设计一套专用的汽轮机全生命周期自动控制系统。该系统总体架构遵循分层解耦的设计思想，自下而上分为数据采集与处理层、优化决策与算法层、协同控制与接口层。数据采集与处理层负责从电厂的分布式控制系统、厂级监控信息系统及企业资产管理等异构系统中整合海量数据，并进行清洗、对齐与特征提取。协同控制与接口层则负责解析上层指令，并与现场执行机构进行安全可靠的通信。优化决策与算法层是系统核心层，该层以平台化方式集成了四大功能模块：一是健康状态评估模块，固化了数据驱动的评估与预测算法，持续输出机组的HI与RUL；二是设计参数优化模块，为新机组或改造方案提供前端优化支持；三是运行自适应控制模块，内嵌MPC控制器，实现运行期的在线能效优化；四是检修决策支持模块，基于LNPV模型为检修与改造提供量化决策依据。各模块通过标准化的数据接口进行信息交互，构成一个从状态感知、智能决策到优化控制的完整闭环，为实现全生命周期的整体优化提供了系统级的支撑平台。

3.2　核心控制算法实现与软件集成

将理论算法转化为可靠的工业软件是系统应用的关键。针对健康状态评估模型，本研究采用Python与TensorFlow构建LSTM网络，经真实运行数据训练后，RUL预测平均绝对百分比误差低于8%，满足应用需求。对于运行阶段的多目标自适应控制，则基于MATLAB/Simulink搭建MPC控制器，其在线优化求解器采用高效算法，确保了控制的工业实时性。为实现各算法的灵活部署与高效协同，系统采用了面向服务的架构，将每个核心算法封装成一个独立的微服务，通过RESTfulAPI对外提供服务。这种松耦合集成方式提升了系统的模块化程度与可扩展性，如表2所示。

表2核心算法模块与软件服务对应关系

这种松耦合的集成方式不仅提升了系统的模块化程度和可维护性，也为未来新增或升级算法功能提供了极大的便利，保证了系统的技术先进性与可扩展性。

3.3　仿真实验平台搭建与验证

为在安全可控环境下验证系统，本研究搭建了基于HIL思想的半物理仿真实验平台。该平台整合了包含物理衰退机理的高保真汽轮机仿真模型，部署了控制系统软件的工业控制器以及基于OPCUA的数据交互接口。在此平台上，针对一台35MW等级的工业背压式汽轮机，该机组主要为工业园区提供电力和工艺蒸汽，其仿真结果如表3所示。

表3全生命周期仿真验证对比结果

仿真结果表明，与传统的定周期检修及常规比例积分-微分控制策略相比，本研究所提出的全生命周期控制方法在模拟的20年运行周期内，综合节能量提升了约1.7%，机组可用率提高了0.5%，证明了该系统在提升汽轮机全生命周期能源利用效率与经济性方面的有效性与先进性。

4　结语

本文提出了一种面向能源优化的汽轮机全生命周期自动控制方法，并通过搭建半物理仿真平台进行了系统性验证，证实了该方法在提升机组全生命周期能效、运行可用率及综合经济性方面的有效性与先进性。未来的研究方向可包括：进一步深化性能演化机理模型，提升数据驱动下健康评估与寿命预测的精度；探索在多机组协同、计及工业园区能量梯级利用等更复杂边界条件下的应用，以更好地应对未来智慧电厂的建设需求与新挑战。

作者简介：

姜哲希（1982-)，男，浙江杭州人，工程师，学士，现就职于杭州汽轮动力集团股份有限公司，研究方向为汽轮机装置设计。

樊永刚（1977-），男，陕西宝鸡人，工程师，学士，现就职于杭州汽轮动力集团股份有限公司，研究方向为汽轮机装置设计。

张晓伟（1990-），男，河南信阳人，工程师，硕士，现就职于杭州汽轮动力集团股份有限公司，研究方向为汽轮机装置设计。

刘晓薇（1995-），女，河北石家庄人，工程师，硕士，现就职于杭州汽轮动力集团股份有限公司，研究方向为汽轮机装置设计。

参考文献：

[1]张朋朋,李冰,周锋.火电厂二次再热机组大容量旁路自动控制策略[J].电力设备管理,2025,(10):108-110.

[2]高明帅,邢智炜,陈振山,等.燃气-蒸汽联合机组汽轮机润滑油温度控制优化[J].河北电力技术,2024,43(04):80-84+90.

[3]杨茂林,孙利娟,周帅,等.基于通流改造的汽轮机启动特性研究[J].河南电力,2024,(S2):6-9+21.

[4]胡昌盛.印尼超超临界汽轮机控制系统可靠性提升研究及应用[J].能源科技,2023,21(06):46-49+65.

[5]于海生,生家淼,李文怀,等.某核电机组汽轮机主盘车装置断电保护控制逻辑优化研究[J].中国设备工程,2023,(S2):38-40.

[6]李庆,刘炯,邵毅,等.基于高频电磁换向阀控制的汽轮机危急遮断装置研究分析[J].东方电气评论,2021,35(04):72-75.

摘自《自动化博览》2025年11月刊