节能优化算法下的火电厂集控运行能耗动态调控研究
摘要
火电厂集控运行是保障电力生产安全、经济、环保的核心管控环节。随着新型电力系统建设的深入推进，煤电机组正从基础负荷供应者向支撑性、调节性电源转变，频繁的深度调峰与宽负荷运行对集控系统的能耗调控能力提出了前所未有的挑战。传统集控模式依赖人工经验与固定参数进行调节，存在响应缓慢、调控精度低、多目标难以协同等突出问题。本文从火电厂集控运行能耗构成分析入手，系统梳理了以改进NSGA-II算法、粒子群算法（PSO）、深度神经网络（DNN）与近端策略优化（PPO）等为代表的节能优化算法在锅炉燃烧优化、负荷分配调控及辅机协同控制中的应用机理与技术路径，结合河南能信热电、国能曲靖电厂、陕西富县电厂等典型工程的实践数据评估了算法应用成效。研究表明：改进粒子群算法可使标准煤耗降低2.1 g/(kW·h)，NOx排放减少12.3%；智能发电控制系统可使供电煤耗降低2.7 g/(kW·h)以上，关键参数预警响应仅需1秒；AI智能平台可实现供电煤耗下降1~3 g/(kW·h)。在
光源与照明等领域的智能化技术演进与
新型工业化进程的深度融合中，节能优化算法驱动的集控运行能耗动态调控正成为火电行业绿色低碳转型的核心技术支撑。
关键词：火电厂；集控运行；节能优化算法；动态调控；深度调峰
1 引言
火电作为新型电力系统的“稳定器”和“压舱石”，正经历着从主体电源向支撑性、调节性电源的深刻转变。这一角色变化对其运行的安全性、经济性与灵活性提出了更高要求。在频繁的深度调峰和宽负荷运行工况下，火电机组的锅炉燃烧效率、汽轮机热耗和辅机能耗均面临显著劣化，传统的以人工经验判断和固定参数调节为主的集控运行模式已难以胜任复杂工况下的能耗管控任务。
集控运行是火电厂生产管控的中枢神经，其核心任务是在保证设备安全的前提下，通过实时监测与动态调节实现燃料消耗、污染物排放与运行稳定性的多目标协同优化。然而，传统集控模式长期面临响应速度慢、负荷分配不均、控制精度低等问题。与此同时，火电厂集控运行中存在系统兼容性欠佳、数据孤岛以及技术碎片化等问题，制约了节能潜力的充分释放。随着人工智能、大数据、5G通信等新一代信息技术的快速发展，以节能优化算法为核心的集控运行能耗动态调控技术正在突破传统模式的瓶颈，推动火电生产管理从“经验驱动、变量控制”向“数据驱动、智能控制”转型。
本文在深入分析火电厂集控运行能耗构成与调控难点的基础上，系统梳理节能优化算法在锅炉燃烧优化、负荷分配调控及辅机协同控制中的技术路径与应用成效，并结合典型工程案例进行量化评估，以期为火电行业集控运行智能化升级提供理论参考与实践指导。
2 火电厂集控运行能耗构成与调控困境
2.1 能耗的主要构成
火电厂集控运行的能耗主要涵盖三个层面。燃料消耗是最核心的能耗来源，以供电煤耗为关键指标，受锅炉燃烧效率、蒸汽参数、排烟温度等因素综合影响。厂用电消耗主要由各类辅机设备（磨煤机、送引风机、给水泵、凝结水泵等）的运行耗电构成，现有火电厂大型高压辅机设备耗能占厂用电总量的50%以上。启停与变负荷损耗则是深度调峰工况下的重要能耗增量——机组频繁启停和大幅变负荷过程中，锅炉冷态启动、汽轮机暖机等环节产生的额外能耗不可忽视。
2.2 传统调控模式的主要缺陷
传统火电厂集控运行能耗调控主要存在以下问题。其一，响应速度慢。传统集控系统在传统通信条件下工况监测延迟高，负荷调控精度不足，节能降耗成效有限。其二，多目标协同困难。燃料消耗、污染物排放与运行稳定性之间存在复杂的耦合与冲突关系，依靠人工经验难以实现全局最优。其三，数据利用不足。虽然DCS、SIS等系统积累了海量运行数据，但多呈碎片化状态，缺乏有效的聚类融合与深度分析。
2.3 深度调峰带来的新挑战
煤电机组从基础负荷供应者向支撑性、调节性电源转型后，深度调峰成为常态。在低负荷工况下，锅炉燃烧稳定性下降、汽轮机热效率降低、辅机设备长期运行在较轻负荷水平，效率低、系统节流严重。传统集控系统在15%额定负荷等极端工况下，依靠人工经验难以实现精准调控。这一现实困境对集控运行能耗调控的智能化水平提出了迫切需求。
3 节能优化算法的技术原理与适用场景
3.1 改进NSGA-II算法：多目标协同优化
针对火电厂集控运行中燃料消耗、排放污染与运行稳定性三者之间的冲突与耦合，改进NSGA-II算法通过自适应参数调节、局部搜索增强及动态罚函数约束，实现了多目标的协同优化。该算法的核心优势在于能够在多个相互冲突的目标之间寻找Pareto最优解集，为运行人员提供多种可行的调控方案。
适用场景：机组负荷分配优化、燃烧参数多目标整定、脱硫脱硝系统的协同调控等涉及多目标权衡的复杂决策场景。试点应用表明，该方法显著降低了燃耗与排放，提高了系统响应能力和经济效益。
3.2 改进粒子群算法：燃烧系统参数动态寻优
粒子群算法（PSO）因结构简单、收敛速度快而被广泛用于燃烧系统的参数优化。针对传统PSO在高压参数空间易陷入局部最优的问题，改进算法引入自适应惯性权重机制，根据迭代进程动态调整搜索步长。算法通过建立以煤耗率、NOx排放及蒸汽参数为多目标的数学模型，重点优化燃煤量、风量配比（一次风/二次风/燃尽风）、氧量设定及燃烧器摆角等关键运行参数。
适用场景：锅炉燃烧动态优化、制粉系统参数整定、宽负荷工况下的风煤配比寻优。在满足主蒸汽温度569℃±2℃、炉膛负压-50～-150 Pa等硬约束条件下，系统可使标准煤耗降低2.1 g/(kW·h)，NOx排放减少12.3%。
3.3 DNN与PPO算法：热工过程智能控制
深度神经网络（DNN）与近端策略优化（PPO）算法的结合代表了火电厂热工过程控制的前沿方向。传统热工过程控制方法难以适应火电厂的复杂工况，易陷入局部最优和优化不稳定，导致机组经济性与环保性较低。DNN模型通过对历史运行数据的学习，建立热工过程的非线性映射关系；PPO算法则在此基础上进行控制策略的强化学习优化，使控制策略能够在复杂工况下持续自我改进。
适用场景：主汽温控制、再热汽温调节、协调控制系统优化等高阶动态过程。上线智能汽温优化算法后，机组主汽温动态及稳态偏差均大幅收窄。
3.4 多算法融合与智慧集控平台
在实际工程应用中，单一算法往往难以覆盖所有调控需求。以中国能建西北电力试研院在河南能信热电实施的智能发电控制系统（ICS）项目为代表，系统采用微服务架构与图形化算法组态平台，集成预测控制、模糊控制、自抗扰等先进智能算法，搭载在线自学习能力，可适配煤质波动、宽负荷运行、深度调峰等复杂工况。系统打通DCS、SIS全域数据通道，运用大数据与深度神经网络搭建燃烧效率、煤耗特性数据模型，搭建了“感知-分析-决策-执行-优化”全闭环智能控制体系。
4 集控运行能耗动态调控的关键技术路径
4.1 锅炉燃烧智能优化
锅炉燃烧是火电厂能耗管控的核心环节。节能优化算法在这一领域的应用主要体现在三个层面。
风煤配比动态寻优是首要任务。通过粒子群算法实时计算最优的燃煤量、一次风/二次风/燃尽风配比及氧量设定值。国能菏泽发电公司自主研发的智能化燃烧效率分析系统，通过锅炉耗差分析及评估系统，让运行人员了解关键参数对供电煤耗的影响，并通过AI指导建议实时提示运行人员对偏离最佳值的参数进行调整。
主再热汽温智能控制是另一关键环节。智能汽温优化算法利用DNN模型预测汽温变化趋势，通过PPO算法优化减温水调节策略，使主汽温动态及稳态偏差均大幅收窄。河南能信热电项目实测数据显示，主再热汽温稳态波动≤3℃、大范围变负荷波动≤8℃，自动调节稳定性显著增强。
按需智能吹灰则通过特种光学镜头系统实时采集锅炉折焰角图像，利用图像识别算法对结焦厚度、积灰面积进行量化分析，将吹灰频次由固定的8小时一次变为“按需吹灰”。单台锅炉全年节约吹灰蒸汽成本13.6万元，减少管道更换等设备损失16万元。
4.2 负荷分配的动态优化
负荷分配的合理性直接影响机组运行的经济性。在新型电力系统背景下，火电机组面临频繁的AGC指令变化，传统固定负荷分配方式已难以适应。
改进NSGA-II算法通过考虑各机组煤耗特性、排放特性及调峰能力的差异，在满足电网调度要求的前提下实现负荷的最优分配。智能AGC优化模块使AGC可控区间覆盖25%~100%额定负荷，变负荷速率不低于每分钟2%，满足电网考核标准。
智能原煤仓分仓技术通过动态热值管理，实时计算加权平均热值，预测负荷接带能力，借助智能控制逻辑实现分仓自动投退及900秒热值响应。这一技术有效解决了掺烧经济煤种时出现的燃烧效率下降和AGC响应不足问题。
4.3 辅机设备的协同节能调控
辅机设备是火电厂厂用电的主要消耗者。节能优化算法在辅机调控中的应用主要体现在以下方面。
变频调速技术的智能化应用是降低辅机能耗的有效手段。通过将变频调速技术与集控运行系统深度融合，实现锅炉给煤机、送引风机等辅机设备的电力负荷动态调节和设备启停平稳控制。
智慧电除尘系统的构建利用电除尘器历史运行数据与AI模型，建立烟尘预测模型和运行参数寻优模型，解决人工调节精度不足问题，进一步压缩无效能耗。
输煤系统的自适应控制通过目标检测算法和生成热力图构建二维模块，实现火电厂输煤全流程智能监控与动态可视化。
4.4 5G赋能的实时数据驱动调控
5G通信技术的低时延与高带宽特性为集控运行能耗动态调控提供了全新的数据传输基础设施。基于5G的节能优化方法可实现多源运行数据的实时采集与传输，结合多目标优化算法对负荷分配与运行参数进行动态调整，并通过自适应反馈机制持续修正控制策略。该方法显著提升了负荷调节的响应速度与能效水平。
5 典型工程应用与效果分析
5.1 河南能信热电：智能发电控制系统标杆
中国能建西北电力试研院在河南能信热电2×350兆瓦机组部署的智能发电控制系统（ICS）项目，是大型燃煤机组智能控制的标杆工程。系统搭建了“感知-分析-决策-执行-优化”全闭环智能控制体系。
关键数据：关键参数预警响应仅需1秒，预警准确率超95%；AGC可控区间覆盖25%~100%额定负荷；主再热汽温稳态波动≤3℃、大范围变负荷波动≤8℃；1机组供电煤耗降低2.72克/千瓦时，2机组供电煤耗降低2.805克/千瓦时；烟尘波动下降24.6%，每年节约厂用电8.42万度。
5.2 国能曲靖电厂：0.1克的精细化攻坚
国能曲靖电厂以降煤耗为核心目标，开展了系统性的能耗精细化管控。截至2025年9月底，煤耗指标较预算降低7.4克/千瓦时，相当于年节约标煤近3万吨，降低燃料成本近3000万元。
5.3 陕西富县电厂：智能汽温优化的综合成效
陕西延长石油富县发电有限公司上线智能汽温优化算法后，机组主汽温动态及稳态偏差均大幅收窄，叠加风煤水协同控制、按需智能吹灰等配套应用，综合煤耗同比降低约2克/千瓦时。
5.4 潘集电厂：智慧环保岛的精准控制
淮河能源潘集电厂自主研发的智慧环保岛系统，解决了脱硝系统大延迟、大惯性的行业痛点，实现全负荷段喷氨脱硝自动精准控制，喷氨量降低12.75%。
5.5 综合效益量化评估
综合上述案例及相关研究数据，节能优化算法驱动的集控运行能耗动态调控技术可带来多维度的综合效益。
煤耗降低方面：改进粒子群算法可使标准煤耗降低2.1 g/(kW·h)；智能发电控制系统可实现2.7 g/(kW·h)以上的煤耗降幅；AI智能平台可实现供电煤耗下降1~3 g/(kW·h)。
排放控制方面：NOx排放可减少12.3%；喷氨量可降低12.75%；烟尘波动可下降24.6%。
响应速度方面：关键参数预警响应仅需1秒，预警准确率超95%。
经济效益方面：曲靖电厂年节约燃料成本近3000万元；按需智能吹灰单台锅炉年节约近30万元。
6 面临的挑战与未来展望
6.1 当前面临的主要挑战
尽管节能优化算法在火电厂集控运行能耗调控中取得了显著成效，但其进一步推广仍面临若干挑战。数据感知能力不足是首要瓶颈——很多物理量的测量本身存在准确性不足的问题。系统集成难度大——电厂现有DCS、SIS等系统数据标准不统一，算法部署需面对复杂的接口适配问题。人机信任与行业标准同样是需要突破的障碍——运行人员对AI决策的信任度、行业统一的评估标准尚待建立。
6.2 未来发展趋势
展望未来，节能优化算法在火电厂集控运行能耗调控中的应用将沿着以下方向持续演进。数字孪生与知识图谱的深度融合将使算法能够在虚拟环境中进行预演与优化。跨域人工智能支撑平台的推广将实现多机组、多电厂的协同优化。从“经验驱动”到“数据驱动”的全面转型将是行业发展的根本方向。
7 结论
（1）火电厂集控运行能耗调控正经历从“经验驱动、变量控制”向“数据驱动、智能控制”的深刻转型。改进NSGA-II算法通过多目标协同优化实现燃料消耗、排放污染与运行稳定性的综合最优；改进粒子群算法通过燃烧系统参数动态寻优使标准煤耗降低2.1 g/(kW·h)、NOx排放减少12.3%。
（2）智能发电控制系统通过集成预测控制、模糊控制、自抗扰等先进算法，搭建“感知-分析-决策-执行-优化”全闭环智能控制体系，实现了供电煤耗降低2.7 g/(kW·h)以上、关键参数预警响应仅需1秒、AGC可控区间覆盖25%~100%额定负荷。
（3）节能优化算法在锅炉燃烧智能优化、负荷分配动态优化、辅机协同节能调控及5G实时数据驱动调控等关键路径上的系统化应用，已形成覆盖全工况、全流程的能耗动态调控技术体系。曲靖电厂通过精细化能耗管控实现煤耗降低7.4 g/(kW·h)、年节约燃料成本近3000万元。
（4）节能优化算法驱动的集控运行能耗动态调控是火电行业应对深度调峰挑战、实现绿色低碳转型的核心技术路径。未来需在数据感知能力、系统集成标准化和行业评估规范等方面持续突破，推动技术从“点状探索”走向“系统集成”，为新型电力系统下煤电的高质量发展提供坚实支撑。
参考文献
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