★靖煤（白銀）熱電有限公司馮欽祖，王繼紅，高浩浩，達舉鑫，李歡，盧海金，張世強，劉占剛

關鍵詞：智慧電廠；DCS系統；深度調峰；人工智能；數字化轉型

以移動互聯網、云計算、大數據和人工智能技術為核心的信息技術革命正在工業應用領域風起云涌，國務院相繼印發《國家信息化發展綱要》《新一代人工智能發展規劃》等政策性文件。在國家發改委發布的《關于推進“互聯網+”智慧能源發展的指導意見》中，明確提出要促進互聯網先進信息技術與能源產業的深度融合；在《中國制造》中，要求利用新一代信息技術，推動大型高效超凈排放煤電機組產業化和示范作用。

第十九屆中央委員會第五次全體公報提出：“十四五”期間，要“推進能源改革，加快數字化發展”。中央財經委員會第九次會議提出實現碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革，實現2030年前碳達峰、2060前碳中和的目標，要構建清潔低碳安全高效的能源體系，深化電力體制改革，構建以新能源為主體的新型電力系統。

在“雙碳”目標與能源結構轉型的背景下，燃煤機組面臨深度調峰、智能化升級的迫切需求。靖煤（白銀）熱電有限公司通過多方調研考察后以一直被電廠忽視的DCS系統生產一區數據為研究對象，系統闡述了其在電廠數字化建設中面臨的技術挑戰、創新解決方案及實施成效。通過引入全流程智慧化方案，項目在深度調峰優化、智能預警診斷、機組快速啟停等關鍵領域實現多項國內首創，顯著提升了機組運行的安全性、經濟性與智能化水平，為傳統火電企業的數字化轉型提供了可復制的行業范本。

1　項目背景與行業發展趨勢

1.1　企業概況與戰略定位

靖煤（白銀）熱電有限公司成立于2012年，作為甘肅靖遠煤電股份有限公司全資子公司，承擔著白銀市主力熱源與電力供應的重要任務。公司規劃建設4臺350MW超臨界燃煤間接空冷熱電聯產機組，其中一期2臺機組于2015年投運，供熱能力覆蓋白銀市主城區80%以上區域。隨著新能源裝機容量快速增長，電網對燃煤機組的調頻調峰要求持續提升，加上疊加環保政策收緊與煤炭資源緊張等因素，傳統運營模式已難以滿足新形勢下的效率與安全需求。2022年，公司正式啟動“智慧電廠”建設戰略，旨在通過數字化技術重構生產流程，實現從傳統發電企業向安全、低碳、高效的現代化能源服務商轉型。

1.2　行業挑戰與技術需求

近年來由于新能源在電力系統占比逐步增加，電網考核壓力加劇。國家電網發布的《發電廠并網運行管理實施細則》與《并網發電廠輔助服務管理實施細則》（簡稱“兩個細則”）對燃煤機組的負荷響應速度、調節精度及環保指標提出了嚴苛要求。深度調峰（負荷低于50%額定功率）時，機組協調控制能力不足導致的參數波動、手動操作失誤率高等問題凸顯，僅2023年上半年，公司因調峰不達標累計考核金額超百萬元，同時電力現貨市場競爭壓力日趨明顯。在這種大的環境下，電廠普遍面臨如下幾大問題：

首先是人力成本與操作風險上升。隨著電廠運行人員新老交替加速，技術斷層問題日益突出。機組啟停過程涉及數千項操作，不同人員的操作差異導致設備沖擊損耗波動達15%～20%，且傳統聯鎖試驗單次耗時近8小時，嚴重影響機組可用率。人工監盤誤操作率高，早期故障預警能力不足成為安全生產隱患。

其次設備維護與能效達到瓶頸。鍋爐吹灰系統因缺乏數據支撐，過吹、欠吹導致的受熱面磨損年均檢修成本逐年增加，再熱蒸汽溫度波動范圍達±12℃，對機組熱效率產生嚴重影響。與此同時傳統DCS歷史數據查詢難以統計吹灰槍投運次數等重要數據，熱控人員進行邏輯組態維護也比較麻煩。

2　智慧電廠建設目標與技術路線

2.1　總體建設目標

項目以“全流程智能化、全系統高協同、全數據驅動化”為核心，致力于打造全國首個基于生產一區DCS系統的智慧電廠，具體目標包括：

（1）自動化提升：實現深度調峰、機組啟停等關鍵環節的全自動控制，大幅降低因人為操作失誤導致的停機事故（每年＜1次）；

（2）能效優化：供電煤耗降低1g，年節約燃煤成本超100萬元；

（3）安全強化：早期故障預警覆蓋，實現模擬量概率達100%，研究不少于60個專家規則課題；

（4）管理創新：建立“數據-決策-執行”閉環管理體系，加強熱控人員技能培訓。

為實現以上目的，項目構建了以DCS系統為核心的六大創新模塊，形成“感知-分析-控制-優化”的完整技術鏈條。

3　關鍵技術創新與實施路徑

3.1　深度調峰協調優化技術

針對深度調峰（30%～50%負荷）時的協調控制難題，項目開發了嵌入式高級算法模塊，通過引入模型預測控制（MPC）與模糊控制算法，重構了機組功率、燃料、給水的多變量協同邏輯，一舉解決了傳統串級PID控制滯后的弊病。創新性提出的CCS-TF模式，實現了AGC（自動發電控制）在深度調峰區間的穩定投入，負荷響應速度從傳統控制的2分鐘/5%負荷提升至1.5分鐘/5%負荷，滿足“兩個細則”中負荷變動速率≥1.5%Pe/min的要求，帶來了諸多重大突破和經濟效益：

（1）考核達標率：深度調峰考核K1值從0.89提升至1.43，綜合KP值從0.83提升至1.14，2024年累計減少考核損失過百萬元；

（2）市場競爭力：在甘肅電力現貨市場中，機組調峰收益提升22%；

（3）操作解放：燃料、給水、脫硝系統全程自動化，運行人員手動干預頻次下降70%。

3.2　智能預警診斷系統的亞洲首創實踐

項目基于DCS的閉環控制開發的嵌入式PDS平臺智能預警診斷系統，不同于以往的外掛式方案，本方案將各種AI模型直接嵌入現有DCS系統，在保留傳統控制穩定性的前提下，首次實現了預警信息與DCS畫面的無縫聯動：

（1）動態預警顯示：在DCS操作界面嵌入滾動預警條，實時推送超閾值參數及關聯分析結果，預警響應時間＜2秒；

（2）專家規則組態：傳統的智能預警建模需要高度的專業軟件編程知識，這給電廠熱控人員帶來了極大的挑戰，諸多電廠因為后期熱控人員沒有維護更新能力導致智慧監盤系統淪為擺設。此次項目創新性地通過DCS畫面實現“無代碼”直接配置診斷規則，大幅降低了后續維護和二次開發難度；

（3）閉環控制執行：對5%關鍵參數實現“預警診斷-自動調節”閉環，調節精度提升至±0.5%，25%次級參數實現多級預警分級管理。

綜合以上創新，使運行監盤壓力大幅下降，各項技術指標得到極大提升，同時有效降低了因人為失誤導致的各種事故：

（1）故障預測能力：2024年成功預警并處理磨煤機堵煤、空預器漏風等早期故障17起，避免非計劃停運3次；

（2）監盤效率：人工參數監視強度降低50%，復雜工況下的誤判率從10%下降至3%。

3.3　機組啟停機方式的革新

通過分層控制架構設計，將汽機啟停過程分為三級分層控制模式：

首先是調度級ABS：基于遺傳算法優化啟停時間軸，協調鍋爐、汽輪機、電氣等12個系統的功能組協同，設計出啟機“七步走”方針，使機組冷態啟動時間從22小時縮短至17小時；

其次是機組級ABS：通過斷點控制技術，實現各設備組（如制粉系統、風煙系統）的平滑切換，啟停過程中主汽壓力等各項指標參數得到極大改善；

最終下沉到設備級功能組：集成一百多個標準化操作子模塊，例如磨煤機啟動功能組可自動完成暖磨、給煤量階梯調節等。

在實現以上過程中，我廠為了避免影響正常的機組運行，確保完成市政供熱的重要社會責任，通過引入嵌入式孿生仿真系統建立了一整套無擾部署與培訓體系，通過1:1復刻DCS數據庫與邏輯，構建了與現場完全一致的仿真環境：

（1）離線驗證：通過對DCS系統邏輯的仿真功能，實現在不影響實際生產的情況下完成了整個啟停機系統的邏輯驗證工作；

（2）培訓創新：開發200多個故障場景，不僅實現了對運行人員的培訓，更是創新性地給予了熱控專業實操上手的培訓機會，使得熱控專業DCS系統培訓時長從原先的每周0小時提升到了如今的每周不低于8小時。

3.4　吹灰系統的國內首創技術

基于DCS數據分析建模的吹灰優化系統突破傳統定時吹灰模式，建立了“狀態監測-需求預測-自動執行”的閉環：

（1）清潔系數在線計算：通過對電廠生產一區DCS系統歷史數據分析，建立清潔因子模型，計算各受熱面清潔系數，動態生成吹灰需求矩陣；

（2）一鍵全自動控制：集成疏水預熱、吹灰槍軌跡優化等功能，吹灰全程無需人工干預，有效降低吹灰耗時。同時實現“無編程”在線修改吹灰組態邏輯，讓吹灰過程能根據實際情況做出及時調整；

（3）效益評估模型：基于DCS歷史數據建立吹灰效果評估模型，可量化分析每次吹灰對清潔度的影響。

通過以上技術手段，我廠吹灰系統在原有基礎上增加了再熱汽溫保護暫停吹灰、吹灰暖管程控、吹灰蒸汽壓力控制、減溫水線路選擇、吹灰器程控及本體運行記錄、防過吹和防欠吹保護、在線調整吹灰器順序和受熱面的吹灰順序、受熱面臟污開環提示及閉環智能吹灰七大新功能，進一步提高了吹灰系統整體自動化使用率。

3.5　全數據鏈追溯的視頻回放技術

全數據鏈追溯的視頻回放系統實現了DCS系統全數據鏈的高精度追溯：

（1）無限制回放：支持流程圖以及控制邏輯圖的任意時段回放，時間精度達毫秒級，覆蓋99.9%的運行參數；

（2）全數據查詢：突破傳統歷史節點限制，可查詢包括中間計算點在內的全量數據，事故原因分析準確率從60%提升至95%；

（3）培訓應用：通過歷史工況視頻復現功能，為運行人員提供沉浸式事故處理演練環境，應急響應速度提升40%。

4　實施成效與行業示范價值

4.1　綜合效益分析

在經濟效益層面上：

（1）節能降耗：供電煤耗降低1.2克/千瓦時，年節約標煤9600噸；

（2）考核與市場收益：避免“兩個細則”考核，機組最低穩燃負荷從40%降至30%，電力現貨市場收益超130萬元；

（3）運維成本：智能預警覆蓋76種故障工況，實現從被動報警到主動預測的根本轉變。

從安全與管理效益上來看：

（1）安全指標：非計劃停運次數從年均4次降為1次；

（2）人力優化：運行人員配置減少15%，熱工維護人員效率提升30%；

（3）環保提升：NOx、SO2排放達標率從92%提升至98%，滿足超低排放升級要求。

4.2　行業創新與示范意義

技術首創性：項目在亞洲范圍內首次實現DCS畫面集成預警與閉環控制，國內首次實現智能啟停系統的無擾部署，填補了火電智能化領域的多項技術空白。

模式可復制性：其“DCS核心+模塊化擴展”的技術路徑，可為同類型300-1000MW燃煤機組的智能化改造提供標準化方案；

政策契合度：通過“數字化+節能化”雙輪驅動，為煤電行業落實“雙碳”目標提供了實踐樣本，相關成果已入選《2023智慧電廠產業洞察白皮書》。

5　結論與展望

靖煤（白銀）熱電有限公司DCS全感知智慧中樞平臺通過技術創新與系統整合，成功破解了傳統燃煤機組在深度調峰、智能運維等領域的核心難題，標志著我國火電企業在智慧化轉型中取得了重要突破。未來，可進一步探索人工智能與數字孿生技術的深度融合，例如開發基于機器學習的負荷預測模型、構建全生命周期設備健康管理系統，推動智慧電廠向“自主決策、自適應優化”的更高階段邁進。該項目的成功實踐，不僅為企業自身創造了顯著的經濟與社會效益，更向行業展示了傳統能源企業通過數字化轉型實現高質量發展的可行路徑。

作者簡介：

馮欽祖（1973-），男，甘肅白銀人，正高級工程師，現就職于靖煤（白銀）熱電有限公司，研究方向為火力發電廠智慧工廠建設。

王繼紅（1981-），男，甘肅白銀人，工程師，現就職于靖煤（白銀）熱電有限公司，研究方向為火力發電廠智慧工廠建設。

高浩浩（1986-），男，陜西咸陽人，現就職于靖煤（白銀）熱電有限公司，研究方向為電氣。

達舉鑫（1985-），男，甘肅白銀人，工程師，現就職于靖煤（白銀）熱電有限公司，研究方向為熱能與動力工程。

李　歡（1984-），男，甘肅靖遠人，工程師，現就職于靖煤（白銀）熱電有限公司，研究方向為自動化。

盧海金（1984-），男，甘肅景泰人，工程師，現就職于靖煤（白銀）熱電有限公司，研究方向為自動化。

張世強（1990-），男，甘肅天水人，工程師，現就職于靖煤（白銀）熱電有限公司，研究方向為過程裝備與控制工程。

劉占剛（1991-），男，甘肅白銀人，工程師，現就職于靖煤（白銀）熱電有限公司，研究方向為自動化。

摘自《自動化博覽》2025年6月刊