火電廠智能控制系統體系架構及關鍵技術

高耀巋，王 林，高海東，周俊波，昌 鵬，侯玉婷，李 華，郭彥君

（1.西安熱工研究院有限公司，陜西 西安 710054； 2.華能秦煤瑞金發電有限責任公司，江西 贛州 341100）

現階段，能源短缺、環境污染、氣候變化是人類面臨的共同難題，新能源替代與傳統能源轉型是解決未來能源供應的有效途徑[1-2]。2021年3月，“十四五”規劃綱要中明確要求建設智慧能源體系，即“推動煤礦、油氣田、電廠等智能化升級，開展用能信息廣泛采集、能效在線分析，實現源網荷儲互動、多能協同互補、用能需求智能調控”[3]。

能源工控系統是實現我國“十四五”規劃智慧能源目標的重要基礎。經過數十年的發展，我國能源工控系統已日益成熟，成功打破了國際壟斷地位[4]。然而，現階段的能源工控系統還無法滿足“十四五”規劃對智慧能源的建設要求。為此，“十四五”規劃針對智能制造，明確要求“重點研制分散式控制系統、可編程邏輯控制器、數據采集和視頻監控系統等工業控制裝備，突破先進控制器”，能源工控系統的智能化是實現這一目標的關鍵。

2017年，華北電力大學劉吉臻院士指出火電廠的智能化應由安全可靠性和應用功能相統一的智能控制系統（intelligent control system，ICS）和智能服務系統（intelligent service system，ISS）來實現，并表明ICS應具有自趨優、自學習、自恢復、自適應、自組織的特征[5]。截至目前，國內各大企業和科研單位已針對ICS展開了廣泛的研究，研究內容涉及體系結構[6-7]、功能架構[8]、關鍵技術[8-10]等多個方面。然而，這些研究內容是零散的、非系統化的，尤其在功能架構和關鍵技術方面，各應用功能模塊間是孤立的，相互關聯性不強，信息流動過程不明確，并缺乏有效的協作機制。甚至部分論文將管理內容涵蓋進來，大量堆疊“云、大、物、移、智”的概念，造成ICS和ISS界限模糊不清，嚴重影響了ICS的健康發展。

本文從火電廠的實際應用需求出發，基于ICS應用功能對數據、算法、算力的要求，在分散控制系統（distributed control system，DCS）的基礎上，拓展了ICS的硬件及網絡；基于應用功能的根本目標、連接關系以及信息流動過程，提出了ICS的功能架構；在該功能架構下，細化了火電廠智能控制系統的關鍵技術，為火電廠智能控制系統建設提供依據。

1 智能控制系統的體系架構

1.1 硬件及網絡架構

圖1為火電廠ICS的硬件及網絡架構。由圖1可見，ICS包含了DCS已有的硬件和網絡系統，如I/O模件、控制器（DPU）、人-機交互站（MMI）、I/O級通信網絡、控制級通信網絡等。同時拓展了智能傳感器、智能控制器、高性能服務器（包括智能計算服務器、數據庫服務器、智能分析服務器）、智慧人-機接口、大數據交互網絡等，以滿足ICS對關鍵參數測量、智能化控制、復雜計算、海量數據存取、大數據分析、人工智能訓練學習、大數據高速交互的需求。

圖1 火電廠ICS的硬件及網絡架構 Fig.1 System architecture of ICS in thermal power plant

智能傳感器一般由傳感器子系統、數據處理子系統、人機接口、通信接口、電輸出子系統、電源單元等構成[11]。它除了具有普通傳感器的測量功能外，還具有一些附加功能，如組態，調整和整定，自測試、診斷、環境監測，外部過程控制，趨勢記錄和數據存儲等。同時還具有高可靠性，能夠適應電站煤廠、爐膛、煙道等復雜惡劣運行環境，為ICS提供準確、有效的數據來源。

智能控制器一般由微處理器、存儲器、輸入/輸入接口、通信接口、控制功能模塊和顯示功能模塊以及運行在這些硬件平臺上的系統軟件和應用軟件組成[12]。與傳統控制器相比，在硬件方面，應采用16位及以上處理器，宜配備四核高性能工業處理器，主頻在1 GHz以上，內存容量在1 024 MB以上，文件存儲容量應在512 MB以上；在軟件方面，應開發并封裝參數軟測量、信號處理、智能控制等算法模塊，以滿足復雜熱力過程控制要求。

服務器一般由處理器、存儲設備、網絡連接設備及運行在這些硬件平臺上的系統軟件、數據庫、應用軟件構成。服務器的CPU、GPU、存儲等應根據實際需求定制化設計。高性能服務器的配置要求見表1。智能計算服務器應注重對順序算力的要求，數據庫服務器應注重對存儲容量、存取速率的要求，智能分析服務器除注重順序算力要求外，還應注重并行算力要求，以滿足人工智能算法訓練、學習的基本需求。

表1 高性能服務器的配置要求 Tab.1 Configuration requirements of high-performance servers

智慧人-機接口除了包括顯示器、鼠標、鍵盤等傳統交互方式外，還應支持語音、觸屏等新型交互方式，語音輸入能夠識別火電廠專有名詞，支持喚醒、反饋、確認的功能；觸屏輸入需關聯振動觸感，并帶確認功能。智慧人-機接口的交互內容應基于人機工效設計，既關注關鍵工藝過程參數的直接展示，也注重性能評估和統計分析的間接展示，讓運行人員通過有限的數據交互快速掌控機組全局性能和狀態。

大數據交互網應獨立于控制級通信網絡，專用于高性能服務器間海量實時/歷史數據交互，ICS進行大數據分析時，應使用獨立的大數據交互網絡，不影響控制級通信網絡的通信。大數據交互網絡和控制級通信網絡均位于安全可靠性一區，應具有相同的信息安全等級。網絡速率應滿足大數據分析系統對實時性和通信負荷率的要求。

1.2 功能架構

智能控制系統的功能架構自下而上包含：先進檢測、智能控制、自主決策、智慧交互（圖2）。

圖2 火電廠ICS的功能架構 Fig.2 Functional architecture of ICS in thermal power plant

由圖2可見：先進檢測主要以智能傳感器為載體，利用微波、激光、紅外、靜電、聲波、電容、電荷以及軟計算、信息融合等技術，實現傳統難測參數的在線準確測量和上傳，以提高工藝過程的能觀性。智能傳感器應涉及煤質（煤水分、煤質元素、成分）、煤粉流（質量濃度、細度、流速）、爐內工況（溫度場、煙氣組分）、鍋爐煙氣（飛灰含碳量、氨逃逸、煙氣組分）、油液（黏度、水分、磨粒質量濃度、清潔度、電導率、介電常數）、設備振動等；參數軟測量應包含鍋爐蓄熱系數、煤質熱值、原煤水分、煙氣氧量、爐內結焦、空氣預熱器（空預器）堵塞、蒸汽流量、低壓缸排汽焓及干度等，為保障鍋爐安全穩定運行，提升控制系統品質，減少能耗、物耗奠定重要基礎。

智能控制主要以智能控制器為載體，處理實時性要求高，但計算量不大的復雜控制問題，以提高工藝過程參數的可達性。具體借助智能控制器高度開放的應用開發環境，系統化、標準化地封裝預測控制、模糊控制、內模控制、史密斯預估控制及跟蹤微分、卡爾曼濾波、狀態觀測、相位補償、步序控制等算法模塊，與傳統模塊采用統一的組態調試環境和冗余機制。通過模塊組態設計，實現核心子系統（磨煤機、水泵、干濕態）的高度自動化控制（自動啟停、自動并退、自動轉換），降低運行人員勞動強度；實現協調、汽溫、環保等模擬量控制關鍵技術突破及過程參數壓線運行，提高機組運行的穩定性、經濟性和快速性。

自主決策主要以智能計算服務器為載體，應能夠處理計算量大但實時性要求不高的復雜優化問題，以實現機組最優狀態運行。通過開發智能計算引擎，封裝優化模型和優化算法，設計優化策略來實現。優化模型應能夠根據實際輸入數據，在線計算機組運行性能；優化算法可采用遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法、動態規劃算法、梯度下降算法等，按既定優化目標遍歷和尋優，獲得不同負荷工況下的最佳運行方式和最優參數定值。優化模型應支持模型在線更新，優化算法應支持參數自適應調整。此外，還應支持基于工況分析的自主決策，通過歷史工況檢索匹配和性能比較，直接給出最優運行方式和最優參數定值。

智慧交互主要以數據庫服務器、智能分析服務器、智慧人-機接口為載體，應能夠處理巨大規模歷史數據的統計分析、人工智能訓練學習問題，通過數據中間分析處理、指標的透明化，提高人機交互效率，便于運行人員快速掌握機組的安全穩定性、經濟環保性和靈活機動性。安全穩定性指標應包括控制品質評估、執行機構性能評估、設備健康度評估、受熱面狀態評估等；經濟環保性指標應包括性能計算與耗差分析、污染脫除性能評估等；靈活機動性指標應包括自動發電控制（AGC）、一次調頻的“兩個細則”指標。人工智能算法主要用于學習不同運行人員的習慣和偏好，從而逐步代替運行人員完成智慧交互。

2 智能控制系統的關鍵技術

2.1 先進檢測

2.1.1 先進在線監測

1）煤質在線檢測可采用激光誘導穿光譜技術檢測煤質元素，通過脈沖激光瞬間灼燒煤樣，使其局部電離，形成等離子體，通過處理離子體膨脹和冷卻過程中的輻射光譜，實現煤質元素的定量分析，宜安裝在輸煤或給煤機皮帶上，與實時運行控制關聯，檢測頻率應不低于3 min/次；可采用次紅外線法檢測煤質成分，利用煤炭對不同次紅外線頻段的吸收性差異，快速檢測煤炭的發熱量、水分、灰分、揮發分、固定碳、含硫量；可采用微波法檢測煤水分，利用煤水分與微波信號衰減和相移之間的關系，建立數學模型，在線計算煤水分，并根據煤層厚度、堆密度、煤層形狀等對檢測結果進行補償校正；可采用火焰脈動特征和光譜特征識別煤種，每層燃燒器配置1套采集裝置，獲得燃燒器對應的煤質信息，支撐鍋爐燃燒優化調整。

2）煤粉流在線檢測可采用超聲波法檢測煤粉質量濃度，利用超聲波在風粉兩相介質中的吸收、散射效應，建立衰減系數與煤粉體積分數間的關系模型，實現煤粉質量濃度在線檢測；可采用微波法檢測煤粉質量濃度，利用介電常數和磁導率隨煤粉質量濃度變化的原理，測量管道內微波振幅衰減情況，實現煤粉質量濃度在線檢測；可采用電容法檢測煤粉質量濃度，利用電容板間絕緣系數隨固體質量濃度變化的原理，實現煤粉質量濃度在線檢測；可采用電荷法檢測煤粉質量濃度，由于煤粉粒子之間碰撞、摩擦、分離等，使得煤粉粒子帶有電荷，利用煤粉質量濃度隨金屬電極上感應電荷量變化的原理，實現煤粉質量濃度在線檢測；可采用聲學法檢測煤粉流速和質量濃度，通過檢測煤粉流擾動產生的氣動聲音，分析聲譜，實現煤粉流速在線檢測，宜安裝在磨煤機出口或燃燒器管道上，輔助煤粉流量調平；可采用電荷法檢測煤粉細度，利用彎管處煤粉分層現象，即粗顆粒甩至外側，細顆粒停留在內側，通過在彎管內外側安裝電荷檢測探頭，實現煤粉細度在線檢測。

3）爐內工況在線檢測可采用光學輻射法檢測爐內溫度，在爐膛內安裝多個火焰圖像檢測探頭，多角度、全方位的攝取爐內瞬時火焰圖像，借助光學理論、計算機圖像處理、三維重建等技術，建立火焰圖像攜帶的輻射能水平與爐內燃燒溫度分布之間的數學模型，重構爐內三維溫度場；可采用聲學法檢測爐內溫度，利用聲波在介質中傳播速度與介質溫度間的函數關系，實現爐內燃燒溫度測量，宜在爐內實施聲學收發裝置的網格化布置，重建二維平面溫度分布圖，并給出火焰偏心系數；可采用激光法檢測爐內溫度和組分分布，利用激光穿過爐膛介質選擇性吸收及衰減特性，實現檢測路徑上介質組分和溫度的測量，宜采用網格形式布置多條路徑，重建爐內組分與溫度剖面圖；可進行水冷壁近壁區煙氣組分檢測，在水冷壁易腐蝕區安裝O2、CO檢測裝置，評估水冷壁腐蝕風險，避免形成較強還原性氣氛，為鍋爐一、二次風調整提供依據。

4）鍋爐煙氣在線檢測可采用微波法檢測飛灰含碳量，利用飛灰碳含量與飛灰等效介電常數間的相關性原理，測量檢測路徑上飛灰造成的微波衰減和相移，實現飛灰含碳量在線檢測；可采用可調諧半導體激光吸收光譜法檢測脫硝系統氨逃逸濃度，通過掃描煙氣特定吸收峰值，得到氨氣的二次諧波，計算并實現氨逃逸濃度在線檢測；可進行脫硝出入口煙氣組分檢測，采用“網格取樣”法測量煙道橫截面上NOx、O2、CO的濃度場分布，為爐內燃燒調整和精細化分區噴氨脫硝提供依據。

5）設備振動與沖擊在線檢測可采用高度集成和模塊化的振動探頭檢測設備振動值，探頭宜配備沖擊脈沖特征檢測功能，將設備振動信息從復雜的背景噪聲中分離出來，通過增強、頻譜分析，獲得軸承狀態信息，為評估設備可靠性，開展設備預知性維修提供依據。

6）油液在線檢測可利用油液指標檢測傳感器，檢測設備潤滑油各項指標，包括黏度、水分、磨粒濃度、清潔度、電導率、介電常數等，分析并得到油品劣化、污染以及設備機械磨損等情況，削減油系統故障，提升油系統的可用率，保障機組長周期安全、穩定運行。

2.1.2 關鍵參數軟測量

1）鍋爐蓄熱系數在線軟測量可基于汽水工質、管道金屬和爐膛煙氣的蓄熱特性，建立鍋爐蓄熱系數的軟測量模型，實現鍋爐蓄熱系數在線計算，為協調控制系統及時利用和補充鍋爐蓄能、減少鍋爐過燃調節提供依據。

2）煤質低位發熱量軟測量可基于鍋爐正、反能量平衡特性，建立以鍋爐有效吸熱量和排煙熱損失為基礎的煤質低位發熱量的軟測量模型，實現煤質熱值在線計算；可在穩態工況下，輔助校正煤質熱值，提升協調控制系統對煤種的適應性，避免出現風、水、煤交叉閉鎖現象。

3）原煤水分軟測量可基于磨煤機的干燥原理，建立包含原煤水分的能量平衡方程，實現原煤水分在線計算，可在磨入口溫度安全的情況下，輔助修正一次風煤比，充分干燥煤粉，降低入爐煤粉燃燒的汽化潛熱。

4）煙氣含氧量軟測量可基于氧量熱量的原理，根據鍋爐氧量、鍋爐總熱量、鍋爐總風量之 間的函數關系，建立煙氣含氧量的軟測量模型，實現煙氣含氧量在線計算，從而輔助優化并提升鍋 爐效率。

5）爐內結焦程度軟測量可根據鍋爐效率、管壁溫度、減溫水流量以及過/再熱汽溫等，結合運行經驗，建立爐內結焦程度的模糊計算模型，量化爐內各受熱面的結焦程度，為吹灰優化提供指導。

6）空預器堵塞程度軟測量可根據空預器出入口一次風壓、二次風壓、排煙溫度等，建立空預器堵塞程度計算模型，給出空預器堵塞程度指標，為空預器吹灰優化提供指導。

7）蒸汽流量軟測量可根據汽輪機某段通流部分輸入、輸出的蒸汽壓力、溫度，構建以弗留格爾公式為基礎的蒸汽流量軟測量模型，實現蒸汽流量在線計算，為機組性能計算與分析奠定基礎。

8）低壓缸排汽焓及干度軟測量在汽輪機低壓缸各級抽汽、排汽參數的基礎上，可基于等熵膨脹原理，建立汽輪機低壓缸排汽焓軟測量模型，實現低壓缸排汽焓及干度在線計算，提升機組性能計算與分析的準確性。

2.2 智能控制

2.2.1 高度自動化控制

1）磨煤機自啟停控制在磨煤機原有控制邏輯的基礎上，采用順序控制與模擬量控制相結合的方式，使用跳步、計時、定時、判斷等開關量控制方法，同時融入專家控制、模糊控制、預測控制等先進控制算法，針對暖磨等復雜控制過程，設計優化控制方案，實現磨煤機的安全、快速自動啟停和機組關鍵參數的壓線運行。其具體技術要求為：縮短平均暖磨時間20%以上，提升暖磨過程經濟性；克服磨煤機啟停擾動，減小蒸汽壓力和溫度的波動幅度，主蒸汽壓力波動應在±0.8 MPa之內，主蒸汽溫度波動應在±12 ℃之內，再熱蒸汽溫度波動應在±15 ℃之內。

2）水泵自動并退控制在水泵原有控制邏輯的基礎上，采用順序控制與模擬量控制相結合的方式，使用跳步、計時、定時、判斷等開關量控制方法，同時融入專家控制、模糊控制等先進控制算法，設計水泵自動并退的優化控制方案，實現水泵自動并退和機組關鍵參數的壓線運行。其具體技術要求為：水泵并退過程中，泵出口壓力、流量等主要運行參數的波動幅度應小于6%額定參數，并保持泵出口壓力平衡，避免出現搶水失速問題；克服水泵并退擾動，減小機組主要運行參數的波動幅度。以給水泵為例，主蒸汽壓力波動應在±0.6 MPa之內，主蒸汽溫度波動應在±10 ℃之內，再熱蒸汽溫度波動應在±12 ℃之內。

2.2.2 模擬量智能控制

1）協調系統智能控制在傳統前饋、反饋、解耦、直接能量平衡（direct energy balance，DEB）等控制策略的基礎上，應用預測控制、模糊控制、內模控制、史密斯預估控制、跟蹤微分、狀態觀測、相位補償等先進控制算法，設計變結構、變參數、自適應的協調優化控制方案，實現風、煤、水的自動協調優化控制。其具體技術要求為：機組負荷 的響應時間應小于40 s，變負荷速率應不小于2%Pe/min，負荷調節精度應小于1%Pe，一次調頻合格率應大于80%，滿足電網調度要求；能夠快速克服煤質變化、混煤摻燒、工況變化帶來的擾動，主蒸汽壓力的動態偏差應在±0.6 MPa之內，穩態偏差應在±0.3 MPa之內，中間點溫度波動幅度應在±15 ℃之內，并具有良好的收斂性。

2）汽溫系統智能控制在傳統前饋、反饋、串級、分段、導前微分等控制策略的基礎上，應用預測控制、內模控制、史密斯預估控制、跟蹤微分、狀態觀測、相位補償等先進控制算法，設計變結構、變參數、自適應的汽溫優化控制方案，實現汽溫系統閉環優化控制。其具體技術要求為：主蒸汽溫度動態偏差應在±10 ℃之內，穩態偏差應在±4 ℃之內；再熱蒸汽溫度動態偏差應在±12 ℃之內，穩態偏差應在±4 ℃之內；二次再熱機組兩級再熱汽溫動態偏差應在±10 ℃之內，穩態偏差應在±4 ℃之內；能夠優先調節燃燒器擺角、煙氣擋板、再循環風機等，減少再熱微量及事故減溫噴水量20%以上，提升機組運行的經濟性。

3）脫硝系統智能控制在傳統氨氮摩爾比前饋控制、NOx反饋控制、氨流量串級控制等策略的基礎上，應用預測控制、模糊控制、內模控制、史密斯預估控制、狀態觀測、相位補償等先進控制算法，設計變結構、變參數、自適應的脫硝優化控制方案，實現脫硝過程閉環優化控制。其具體技術要求為：在原有脫硝控制水平的基礎上，減少SCR反應器出口NOx質量濃度的控制偏差在20%以上，降低NOx質量濃度超限概率；通過爐內低氮燃燒優化調整，降低SCR反應器入口NOx質量濃度，減少噴氨量5%以上；通過流場優化調整，采用分區噴氨控制，精細化脫硝，減少氨逃逸10%以上，減少空預器堵塞故障的發生；能夠快速克服負荷工況變動、磨煤機啟停、吹灰過程等帶來的擾動，提高脫硝控制系統的穩定性。

4）脫硫系統智能控制在傳統前饋、反饋、解耦控制的基礎上，應用預測控制、模糊控制、內模控制、史密斯預估控制、狀態觀測、相位補償等先進控制算法，設計變結構、變參數、自適應的脫硫優化控制方案，實現脫硫過程閉環優化控制。其具體技術要求為：在原有脫硫控制水平的基礎上，減少吸收塔出口SO2質量濃度的控制偏差20%以上，降低SO2質量濃度超限概率；能夠快速克服煙氣負荷、漿液pH值變化帶來的擾動，提高脫硫控制系統的穩定性；對于配備變頻循環漿液泵的機組，能夠通過循環漿液連續調節，降低石灰石平均耗量在10%以上。

5）凝結水節流控制在原有除氧器水位和泵出口壓力控制模式的基礎上，可綜合考慮除氧器水位、凝結水流量、凝結水泵出口壓力等邊界參數，設計并增加凝結水節流輔助變負荷控制模式，實現凝結水節流的閉環優化控制，控制目標應兼顧凝結水系統安全性、機組經濟性和快速性方面的要求。其具體技術要求為：應減少鍋爐過燃調節3%以上，減少高壓調節閥節流損失0.5%，綜合提升機組經濟性0.1%以上；應在機組原有平均變負荷速率的基礎上輔助提升5%以上；凝結水節流宜參與正、反向變負荷，投入率宜不小于30%；除氧器水位、凝結水流量、凝結水泵出口壓力等邊界參數的安全裕度宜不小于30%。

6）高壓加熱器給水旁路節流控制在原有給水控制模式的基礎上，可綜合考慮高壓加熱器給水溫度、壓力的安全邊界，設計并增加高壓加熱器給水旁路節流輔助變負荷模式，實現高壓加熱器給水旁路節流的閉環優化控制，控制目標應兼顧給水系統安全性、變負荷快速性、給水溫降經濟性損耗、高壓加熱器及旁路系統設備損耗方面的要求。其具體技術要求為：減少鍋爐過燃調節3%以上，減少高壓調節閥節流損失0.5%，綜合提升機組經濟性0.1%以上；在機組原有平均變負荷速率的基礎上輔助提升5%以上；高壓加熱器給水旁路節流宜參與正向變負荷，投入率宜不小于30%；高壓加熱器給水溫度和壓力宜距飽和汽化邊界參數30%以上。

7）供熱抽汽節流控制在原有供熱壓力或溫度控制模式的基礎上，可綜合考慮機組的安全運行區、熱網首站的邊界參數要求，設計并增加供熱抽汽節流快速變負荷模式，實現供熱抽汽節流的閉環優化控制，控制目標應兼顧機組和熱網的安全性、機組變負荷快速性、供熱公司考核機制、終端熱用戶體驗等方面的要求。其具體技術要求為：應減少鍋爐過燃調節3%以上，減少高壓調節閥節流損失0.5%，綜合提升機組經濟性0.1%以上；應在機組原有平均變負荷速率的基礎上輔助提升5%以上；供 熱抽汽節流宜參與正向變負荷，投入率宜不小于80%；熱網首站供水溫度和壓力宜距飽和汽化邊界參數30%以上；機組的熱電特性距安全運行邊界10%以上。

2.3 自主決策

2.3.1 設備運行方式決策

1）磨煤機啟停/組合決策通過計算磨煤機的等效益曲線，優化并給出磨煤機的最佳啟停時機，提高制粉系統碾磨出力的經濟性5%以上；基于不同負荷工況下，鍋爐受熱面輻射換熱和對流換熱比例，優化并給出磨煤機的最佳組合方式，減少鍋爐各受熱面的超溫頻次20%以上；應綜合考慮煤質和磨煤機的可靠性，減少堵煤、斷煤、自燃等引起的非停次數。

2）循環水泵啟停/組合決策根據循環水泵的設計參數以及機組冷端系統的實際運行數據，在線計算循環水泵的等效益曲線，優化并給出循環水泵的最佳啟停時機和最佳組合方式。通過循環水泵的啟停/組合決策優化，在冷端邊界參數安全的情況下，輔助提升冷端系統綜合收益5%以上。

3）設備定期輪換以設備運行參數、累計運行時間為基礎，建立設備磨損或熱應力損傷當量的在線計算模型，實現易磨損、易損傷設備的科學定期輪換。其具體技術要求為：設備磨損或熱應力損傷當量計算的相對準確率應在80%以上；根據損傷當量，實現石灰石供漿泵、石膏排除泵、旋流子、氧化風機等易磨損設備的定期輪換，確保這類設備長周期穩定運行，減少因設備可靠性降低引起的非停次數，提高機組的可用率10%以上。

2.3.2 連續參數定值優化

1）鍋爐燃燒優化以鍋爐燃燒優化調整試驗為基礎，根據鍋爐燃燒的物理特性和燃燒優化調整的經驗，采用智能算法和人工神經網絡，建立鍋爐燃燒優化控制系統，實現一次風、二次風、燃盡風、氧量的閉環自動優化控制，優化目標應兼顧鍋爐安全性、污染物排放和鍋爐效率等方面的要求。其具體技術要求為：提高鍋爐效率0.2%以上；優化一次風煤比，在磨煤機入口溫度安全的情況下，充分干燥煤粉，降低入爐煤燃燒汽化潛熱10%以上；優化二次風配風，減少鍋爐各受熱面的超溫頻次20%以上；優化煤層出力，通過爐內配煤，提升鍋爐燃燒的穩定性、經濟性和環保性。

2）滑壓曲線優化以閥門配汽優化為基礎，綜合考慮機組運行的經濟性和變負荷的快速性，采用機組變工況計算的方式，建立滑壓曲線的優化模型，實現主蒸汽壓力定值的在線優化。其具體技術要求為：提供合理的滑壓曲線或閥點控制目標，減少汽輪機調節閥節流損失，提高機組運行經濟性0.5%以上；滑壓優化應兼顧機組變負荷能力和一次調頻響應能力；應優化閥門線性度與壓力補償參數，并根據運行工況自動調整閥位控制方法；應考慮季節變化引起真空差異對機組效率和滑壓定值的影響。

3）吹灰優化以受熱面換熱機理、煙氣差壓等為基礎，根據受熱面出、入口運行的煙氣側和工質側參數，在線計算受熱面的清潔因子，實現鍋爐四管及空預器的按需吹灰，優化目標應兼顧受熱面的換熱效率、磨損情況以及吹灰介質損耗等方面的要求。其具體技術要求為：清潔因子的相對準確率應在80%以上；應根據清潔因子按需吹灰，減少吹灰介質10%以上，同時減少受熱面磨損，延長受熱面使用壽命10%以上，提升受熱面的可靠性，減少非停次數；宜提供優化手段減小吹灰對鍋爐燃燒、蒸汽溫度、脫硝的影響。

4）冷端優化綜合考慮發電收益和循環泵/空冷風機電耗以及冷端系統參數的邊界約束條件，建立冷端系統的優化模型，采用變工況計算的方式，尋優供電煤耗最低時的最優背壓定值，實現冷端背壓的閉環優化控制，優化目標應兼顧汽輪機及冷端設備安全性、機組運行經濟性方面的要求。其具體技術要求為：在循環水泵組合方式確定的情況下，優化并給出最優背壓定值，輔助提升冷端系統綜合收益5%以上；應實現空冷風機防凍控制，減少冬季風機平均故障率20%以上；宜提升空冷風機的抗擾動能力，能夠克服風向、風速驟變。

5）廠級負荷優化分配以機組的負荷-煤耗曲線為基礎，建立多臺機組的廠級負荷優化分配模型，采用遺傳算法、粒子群算法等人工智能算法對調度指令進行尋優和分配，獲得全廠綜合收益最大時，各臺機組的負荷指令，實現中調指令的最優分配，分配目標應兼顧全廠運行的經濟性、全廠負荷響應的快速性以及鍋爐、汽輪機、輔機等安全性方面的要求。其具體技術要求：提升全廠運行的經濟性，降低全廠煤耗0.3%以上；廠級AGC和一次調頻能力應滿足電網考核要求；應綜合考慮機組可用性、輔機性能、運行方式等邊界約束條件，提高負荷優化分配的安全可靠性。

2.4 智慧交互

2.4.1 安全穩定性交互

1）控制回路品質評估可采用控制指標評價相關算法（如衰減率、衰減比等），對控制回路動態數據進行分析，在線量化控制系統性能；應在線監控機組主要控制回路的調節性能，如主蒸汽壓力、中間點溫度、蒸汽溫度、NOx質量濃度、SO2質量濃度等，將其量化并給出具體得分。

2）執行機構性能監控可根據執行機構以往故障的現象和運行人員的經驗，建立執行機構性能判斷專家庫；根據專家知識庫，對機組主要執行機構（如調節閥）的工作狀態實時計算并監控，如磨損、內漏、卡澀、連桿及反饋桿脫落等。

3）設備健康度評估建立輔機設備模型，分析模型輸出與實際輸出間的關聯度信息，實現對輔機設備的健康度評價；應從多個維度評估設備健康度，使運行人員能夠實時掌握設備整體運行情況、可靠性及經濟性。

4）鍋爐受熱面監控構建受熱面灰污程度模型，在線計算受熱面潔凈因子，指導吹灰優化；建立受熱面壁溫的預測模型，實時預測未來時刻受熱面壁溫；對鍋爐四管監測點的超溫、超壓進行統計，實時掌握鍋爐四管健康水平。

5）高效的預警/報警/診斷根據設備運行狀況或參數變化趨勢，提前發出故障預警，消除潛在隱患；優化報警系統，減少無效報警，快速定位報警根源，提高報警監控效率；對工藝系統、設備運行狀態進行在線監測及故障診斷，給出故障處理操作指導。

2.4.2 經濟環保性交互

1）性能計算與耗差分析在蒸汽流量與低壓缸排氣焓軟測量的基礎上，以實時生產數據為依據，對電廠設備及系統性能進行計算和分析，全面、直觀反映機組運行狀況，明確機組的節能降耗潛力，并提供運行操作指導或實現底層控制回路自動閉環優化，達到節能降耗的目的。

2）污染物脫除性能評估構建污染物脫除性能綜合指標，根據污染物參數的波動幅度和閾值、運行人員的容忍度以及短板原理，對NOx質量濃度、SO2質量濃度以及粉塵等進行綜合打分，并關聯預警和報警功能，降低運行人員監盤的勞動強度。

2.4.3 靈活機動性交互

1）AGC性能評估根據電網AGC“兩個細則”指標要求，實現電廠機組AGC性能指標在線計算和評估；實時累積計算當值、當天、當月的AGC考核分攤電量和補償收益，以便運行人員決策，并完成中、長期AGC目標計劃。

2）一次調頻性能評估根據電網的一次調頻“兩個細則”指標要求，實現電廠機組一次調頻性能指標在線計算和評估；實時累積計算當值、當天、當月的一次調頻考核分攤電量和補償收益，以便運行人員決策，并完成中、長期一次調頻目標計劃。

3 結 論

本文針對“十四五”規劃中研制能源工控系統、建設智慧能源體系的明確目標，提出了火電廠ICS的體系結構和關鍵技術。

1）火電廠ICS應以DCS軟硬件為基礎，根據智能化應用功能對數據、算法、算力的要求，進一步拓展智能傳感器、智能控制器、高性能服務器、智慧人-機接口、大數據交互網絡等，以滿足ICS對關鍵參數測量、智能化控制、復雜計算、海量數據存取、大數據分析、人工智能訓練學習、大數據高速交互的需求。

2）火電廠ICS的應用功能十分復雜，應按照不同應用功能的目標、連接關系以及信息流動過程進行劃分，形成ICS的功能架構，即先進檢測（先進在線監測和參數軟測量）、智能控制（高度自動化和模擬量智能控制）、自主決策（設備運行方式決策和連續參數定值優化）和智慧交互（安全穩定性、經濟環保性以及靈活機動性交互）。

3）火電廠ICS的關鍵技術錯綜復雜，本文按照其功能架構進行梳理和歸類，并簡要介紹了相應的技術原理和指標要求，對指導火電廠智能控制系統建設具有較大參考意義。