关键词：热动力系统；能效优化；自动化控制；源网荷一体化；蒸汽梯级利用

在电力行业中热动力系统的能源消耗占企业总能耗的60%～70%，是节能减排和降低碳排放的核心领域。传统热力系统普遍存在蒸汽利用率低下、减压过程能源损耗突出、余热回收不足等缺陷，基于“源网荷”协同思想的智能调控方案为热动力系统能效提升开辟了全新思路。通过建立多层级协同调控架构，对热能供给、管网传输及用能需求进行全面优化，可有效增强系统运行效能。开展热动力系统能效优化实时自动控制研究，对促进电力产业可持续发展具有重要价值。

1　热动力系统控制架构设计

1.1　分层控制系统总体架构

热动力系统能效优化控制架构融入“源网荷”协同思想，建立了四级分层的能效管理体系。热源优化层级针对企业自备锅炉及发电设备，依据“热电联动”策略开展配置优化工作，目的是提高供热效率并降低发电煤耗；管网调度层级集中调控蒸汽管网的温度与压力参数，保障多压力等级蒸汽实现梯级输送与合理调配；负荷管理层级统筹精馏、重整、催化等各类用热设备，依据生产需求灵活调整热负荷的分配情况；能效监控层级借助能源管理平台实时追踪全流程能效数据，为节能减排决策提供有力依据[1]。各层级通过能效目标函数实现协同优化过程，构建以降低能耗为核心的智能控制网络。

1.2　现场仪表配置方案

现场仪表配置以“源网荷”一体化监测为导向，搭建涵盖热力系统全过程的参数监测体系。如图1所示，在热源端部署高精度温度变送器和压力传感器，持续监控锅炉出口蒸汽状态及燃烧室温度分布；在管网层配置智能流量计和多点位温压监测设备，实时追踪蒸汽输送过程中品质变化与热量损耗情况；在用热端安装热量积算装置与能耗监测仪器，精准计量各类用热设备的实际能耗数据。核心控制回路采用冗余设计方式，以此增强系统运行的稳定性。仪表选型注重高精度、强抗干扰能力和长使用寿命，其中温度测量误差控制在±0.2℃，压力测量误差为±0.1%FS。全部现场仪表均采用数字化通信标准，支持远程校准和自动故障诊断。

图1 热动力系统“源网荷”仪表配置示意图

1.3　通信网络设计

通信网络架构是依靠工业以太网技术， 搭建高可靠性实时数据交互体系。DCS系统采用分散控制与集中操作相结合的设计理念并配置主控级、操作员站以及现场控制站三层架构， 现场总线层面选用PROFIBUS-DP协议来衔接分散式I/O 模块和智能仪表以实现微秒级数据采集及控制指令下发[2]。对网络部署冗余环网拓扑进行控制，通过光纤链路串联各个分布式控制站来确保数据稳定传输，电气控制回路采用硬接线和软接线相结合的方式，关键保护信号利用硬接线实现快速跳闸。网络安全方面要配置工业防火墙、网络隔离以及入侵检测系统，时钟同步采用IEEE 1588协议， 以此为故障录波等功能提供时间基准。

2　能效优化控制算法设计

2.1　蒸汽系统节能控制算法

蒸汽系统节能控制算法从电力企业蒸汽梯级利用出发，建立抽凝机组协同优化调控方案。该算法主要针对60MW抽凝机组改造成15MW背压机后的运行进行优化，依据“以热定电”原则来提升热电联产综合效益[3]。控制策略采用多目标优化方法在保证蒸汽供应稳定前提下实现能耗最低。背压改造后的机组通过精确调控抽汽参数替代减温减压器作用，防止高品位蒸汽品质劣化损失。算法还整合催化装置干气利用环节，用催化干气替代预提升蒸汽，降低中压蒸汽用量。余热锅炉协调控制依据催化、重整等装置余热产量，动态调整副产蒸汽参数，增加余热副产汽量。经算法优化后，蒸汽系统供电标煤耗从419gce/kWh降至350gce/kWh以下（如表1所示）。

表1 火电机组热电联产优化前后对比

2.2　精馏装置能效优化算法

精馏装置能效优化算法以最小热力学损耗原则为立足点，通过多变量协调控制实现分离过程的能耗最小化。该算法构建起精馏塔操作参数与能耗特性的数学关联模型，运用动态规划技术确定最优的运行工况。回流比优化是这个算法的关键要点，其通过实时求解最小回流比与经济回流比之间的动态平衡点，从而锁定最佳的操作参数。回流比优化计算表达式为式（1）：

式中：Ropt为最优回流比；Rmin为最小回流比；β为经济系数；ΔTmin为最小传热温差；ΔTactual为实

际传热温差。该策略将凝结水闪蒸和多级换热技术结合，对塔顶余热进行梯级利用。进料温控单元会根据原料热焓特性以及塔内热量平衡需求，实时调节进料温度来降低再沸器热负荷。塔压调控采用变压操作模式，在满足产品质量要求的同时降低运行压力，以此减少冷凝器的冷却负荷。算法里面内置了换热网络优化功能，运用夹点分析技术确定最佳换热配置方案。

2.3　余热回收智能控制策略

余热回收智能控制策略构建起多级梯级利用体系，按照不同温度的热源特性来设计针对性回收方案（如图2所示）。高温烟气余热会优先转化成为高压蒸汽，中温工艺余热借助有机工质循环进行发电，低温凝结水余热则通过热泵技术提升其能级[4]。控制策略的智能化体现为自适应参数调节与负荷预测能力，系统能够响应环境温度与生产负荷的变化，自动对设备运行参数进行优化。凝结水三级梯级利用算法通过溴化锂制冷机组、板式换热器以及除氧器换热器串联运行，实现对140℃高温凝结水的深度回收。热媒水循环系统应用变频调速技术，依据换热负荷动态调节循环泵的转速，从而降低了输送能耗。算法整合天气预报数据来预判未来24小时环境温度变化趋势，为设备启停调度提供了相应的决策依据。智能控制策略的落地应用显著提高了余热回收效率，有效降低了企业外部能源采购量。

图2 凝结水三级梯级利用系统图

3　工程应用效果分析

3.1　系统实施与调试

热动力系统能效提升改造项目依据电力行业安全规范，采用不停产施工与分阶段投运的具体实施方案。改造核心工作包含60MW抽凝式汽轮机改背压、新建15MW背压机组及余热锅炉参数调整等关键内容。背压改造期间严密监控转子动平衡状态，以此保障机组安全可靠地运行。新建背压机组采用高效叶型设计，额定进汽参数达到300t/h，能够满足全厂中低压蒸汽供应需求。通过优化换热流程提高余热锅炉给水温度，实现各装置余热的梯级利用。调试阶段重点验证“以热定电”控制逻辑的准确性，在保障蒸汽供应同时实现发电效益最大化。石油焦掺烧系统调试期间优化46.2万吨石油焦与2万吨煤炭的混合比例，确保了燃料供应具备稳定性。整个改造调试历时8个月，通过与省级电网直供电厂合作，填补了7.1亿kWh的外购电力缺口，保障了生产的连续性。

3.2　运行性能分析

自动化控制系统投入后，热动力系统各项运行参数都符合设计标准，控制精度与响应效率得到了显著提升。蒸汽管网的稳压控制精度从原来的±0.15MPa优化到了±0.08MPa，温控偏差由原来的±5℃收窄至±2.5℃，精馏设备塔顶产品的纯度稳定性得到显著增强，质量波动幅度被限定在了±0.3%，回流比调节精度能够达到±2%，余热回收装置的热交换效率稳定维持在86%以上，冷凝水出口温度控制精度为±1.5℃。锅炉燃烧智能控制系统实现了炉膛温度场的均衡分布，燃烧效率提升到了92.8%且烟气排放达标。汽轮机组在变负荷工况下表现出了良好的调节特性，负荷变化速率可达到额定功率的4%/分钟。系统报警数量较改造之前减少了70%，有效减轻了操作人员的工作负担。设备故障诊断模块成功预警三次潜在事故，避免了非计划停机造成的损失。系统运行可靠性得到显著增强，为连续稳定生产奠定了坚实基础（如表2所示）。

表2 热动力系统节能改造效果统计

3.3　节能效果验证

节能成效评估是依据连续运行数据的统计结果，采用同期比较与行业基准参照双重分析手段[5]。改造后，热动力系统综合能效提高了18%，每单位产品蒸汽消耗从2.1吨降至1.72吨，节能率达18.1%；锅炉系统经燃烧工艺优化调控，热效率从88.5%提升到92.8%，年均节省约6500吨标准煤燃料消耗；精馏装置通过优化回流比控制，使再沸器蒸汽用量削减12%，塔顶冷凝器冷却负荷减轻10%；余热回收系统每年回收低温热能相当于2800吨标准煤；凝结水梯级利用方案让除氧器蒸汽消耗量降低20%，化水车间热水制备能耗减少15%；蒸汽管网保温改进与减温减压优化结合，降低了6%的热能损耗，全厂碳排放量较基准年减少15200吨二氧化碳当量，环境效益显著。每年节约能源费用约980万元，设备投资回收期为3.2年，经济效益颇为显著，此次能效提升在同行业中已达到先进水准。

4　结语

电力行业借助热动力系统自动化控制技术来实现能效优化，有力推进了节能降碳目标的顺利达成。针对蒸汽系统运用节能控制算法，大幅降低了供电环节标准煤的消耗，年节约量超过9万吨；精馏装置采用能效优化算法，有效减少了分离过程中的能源消耗；余热回收采用智能控制策略，实现了凝结水的三级梯级利用，热回收效率提升到85%以上。工程应用验证表明，该自动化控制系统的实用性与推广潜力，为企业绿色低碳发展提供了关键技术保障。在数字化技术推动下，热动力系统的自动化控制将朝着更高智能化水平迈进。

作者简介：

楚晓猛（1992-），男，山东邹城人，中级工程师，学士，现就职于山东电工电气集团有限公司，研究

方向为电气工程及其自动化。

叶　群（1990-），男，山东济南人，中级工程师，学士，现就职于山东电工电气集团有限公司，研究

方向为热能与动力工程。

参考文献：

[1] 文建为, 毛晶. 机电系统能效管理与节能技术分析[J]. 中国机械, 2025, (20) : 121 - 124.

[2] 罗国王. 汽车电气系统自动化控制策略探讨[J]. 汽车测试报告, 2025, (06) : 151 - 153.

[3] 顾兴茂. 电厂汽轮机的高效能热动力分析与优化[J]. 产品可靠性报告, 2024, (10) : 152 - 154.

[4] 任子安. 新能源汽车动力系统自动化控制技术的创新与应用[J]. 人民公交, 2024, (18) : 159 - 1

摘自《自动化博览》2026年3月刊