★中煤新集利辛發電有限公司柴虎，金青峰，王建，張一七，孟慶闖

關鍵詞：分布式控制系統；DCS報警管理；火電機組；報警點精簡；報警優先級

1　引言

在火力發電機組自動化水平持續提升的背景下，DCS系統作為過程控制的核心環節，其報警管理功能直接關系到生產調度的安全性與運行的高效性。據不完全統計，對于已運行超過5年的大型火電機組，DCS系統內無效報警的占比可達28%左右，其中重復報警、無響應報警及級聯報警尤為突出，頻繁且冗余的報警信息不僅導致操作人員認知疲勞，還可能掩蓋關鍵告警信號，延誤故障處置時機。本文以S省某電廠2號600MW機組DCS系統為研究對象，結合其配置及運行數據，深入剖析了現階段報警系統存在的主要問題，探索了針對性優化措施，并通過現場實施驗證了方案的可行性與適用性。

2　案例背景

S省某大型燃煤火力發電廠建于2009年，安裝兩臺600MW亞臨界汽輪發電機組，運用西門子PCS7V8.0分布式控制系統。該系統設有報警點4600多個，包含鍋爐、汽機、電氣、脫硫脫硝、給水以及輔機子系統。每日報警次數有380條之多，運行高峰時段甚至沖破700條。因歷史設計遺留、系統升級不全及人員操作習慣等，報警系統現經常出現泛濫、重復、優先級設混亂等狀況。2022年9月，該廠決定對2號機組DCS報警系統進行全面優化，并通過對報警日志的連續采樣分析和運行反饋收集，制定了分階段優化實施方案。

3　DCS報警管理里存在共性問題剖析

3.1　報警點設置泛濫，缺乏分級管控

初期系統建設中，太過于追求報警全方位覆蓋，致使設備狀態稍微偏離就出現報警。例如，2號爐送風機出口溫度設報警上下限范圍就只是±3℃，運行的時候因負荷波動常常引發“高溫”報警。此外，部分非關鍵輔助設備，像循環水泵軸承溫度、冷卻水回水溫度等也都設了報警，缺少層級控制策略辦法，致使報警管理資源大量耗費于低優先級事件方面^[1]。根據2023年第一季度統計，該機組無效報警占比高達32%，其中超過60%的報警源于此類泛濫設定，嚴重影響了報警系統的有效性和操作員響應效率。

3.2　報警優先級劃分不合理，嚴重報警與次要報警混雜

系統里原設報警優先級總共分四級（HI、H、M、L），不過實際配置里僅約12%的報警被設成高優先級（HI/H），大量關鍵設備（如鍋爐爐膛負壓、主汽溫超限）報警與次要提示類報警（如就地控制狀態變更）設為同級。優先級分類模糊致使操作員難在短時間內認出關鍵報警。2022年3月鍋爐跳閘事件當中，DCS報警界面15秒彈出42條報警信息，操作員沒能及時辨認主蒸汽溫度超限信號，沒及時采取降負荷舉措，最終致使保護動作錯誤觸發。

3.3　報警確認流程混亂，缺乏跟蹤與閉環機制

目前系統中報警確認機制以人工點擊為主，無統一確認標準，也未實現與報警處理記錄聯動。操作員存在“批量確認”現象，常將全部未讀報警統一清除，未進行實質處理。據運行日志分析，2022年8月時段，操作員手動確認沒處理報警數量占比達74%，當中有未閉環報警163條^[2]。因DCS系統沒配報警處理單跟歷史報警關聯檢索功能，致使多次一樣問題頻繁出現但沒形成知識積累跟優化路徑。

3.4　缺乏報警數據的定期分析與回顧機制

報警數據能長期存儲，不過系統沒內置定期回顧機制，運行部門沒建立報警數據分析常規制度。以2021年至2022年期間數據為例，報警日志平均每月產生1.1萬條信息，但僅有兩次由運行人員主動提報報警問題，且未建立數據圖表分析工具輔助識別趨勢性問題。像脫硫漿液循環泵頻繁開啟和關閉，曾接連觸發“循環泵啟動失敗”報警，總計186次，但沒被歸類分析，故障處理一直停留在被動響應層面。

3.5　管理缺失與系統配置并存的問題

技術跟管理雙重失衡也是如今DCS報警混亂的重要緣由，系統參數設定長久沒經評估校核，很多報警限值沒隨運行條件變動調整。此外，運行班組間缺少報警管理責任劃分，不同班次處理策略差別明顯。加上維護單位多頭管，部分報警點設定所屬權不明，維護周期不一致，致使系統配置長久失衡。

4   DCS報警管理策略優化路徑設計

4.1　報警點精簡與分級治理

4.1.1　報警點精簡

在本次火力發電廠DCS系統的報警優化中，原始設計階段存在大量冗余報警點，干擾操作判斷，增加誤判風險。要達成系統報警管理的精簡，項目團隊用“報警打捆+無效點刪除+限值調整”這三步辦法，把鍋爐燃燒系統當作重點優化區域，系統梳理報警邏輯鏈條，原來1125個報警點里面，僅有372項具備運行必要，保留率是33.1%。其中，故障提示類冗余報警211項被去掉，像“點火失敗-提示類”跟“點火失敗-告警類”合在一起，邏輯重疊項92項一起合并處理。例如鍋爐輔風機風門角度與風機風量不匹配產生的二級報警，通過信號融合建模后，整合為“風量-風門偏差異常”一項。

限值優化方面，采用統計學波動區間法，根據點位90天運行均值與標準差計算其報警上下限，設定公式為式（1）：

報警限值=μ±2.5σ       （1）

其中，μ為運行均值，σ為標準值。

例如煤粉倉溫度，90天運行均值是71.3℃，標準差值是3.4℃，報警高限由固定的80℃改成80.8℃，進而去除因短時波動生出的誤報。優化后，鍋爐燃燒系統報警點數目從1125個降到372個，報警總觸發比率下降了57.2%，大幅減輕了操作員承擔的負荷，提升了報警信噪比。這個辦法沖著降低誤報警去，構建了每個監測點最小有效識別界限，切實削減了干擾信號，促使系統朝著“高信噪比”方向更新。

4.1.2　報警分級機制優化

針對原DCS系統報警優先級劃分繁雜、定義模糊的問題，本次優化中重構報警分級框架，簡分成“緊急類、重要類、提示類”這三類，按照響應時效和事故風險做精細分類。緊急報警要在5秒里做出回應，綁定主保護系統強制實行，重要關聯運行調節指令，提示類僅作監測參照^[3]。采用“設備功能+報警風險指數”復合評分法構建報警等級劃分模型。報警權重值公式如式（2）所示：

其中，D為設備等級（如主蒸汽系統設為5、輔助水泵設成2），C為報警后果等級（系統連鎖中斷設為5，局部溫升設成2），權重參數α等于0.6，β=0.4。拿主給水泵軸承溫度升高報警作例子，設備等級為4，報警后果為3，得分為P=0.6×4+0.4×3=3.6，劃入重要類，如表1所示。此方法統一了判斷標準，處理好了多系統間等級定義不一樣的問題。

表1報警分級機制

鍋爐系統報警重新分級，其中緊急類由原9項增至28項，占比由12.3%提升至31.8%，且針對各等級配色、界面顯示策略作同步調整，構建統一分級響應機制，給后續動態調整提供了基礎支持。

4.2　報警優先級動態調整

DCS系統中的報警優先級傳統設定為靜態，不會跟著工況波動變，很容易出現重要報警被低級別蓋住的情況。為此，本次優化構建“運行狀態感知模型”，達成報警優先級的動態聯動調節。

以主汽溫報警為樣本，設定關鍵工況判據為負荷≥550MW與過剩氧≤2%。系統利用近三個月主汽溫、氧含量與負荷數據構建三維狀態空間矩陣，對典型運行狀態進行標簽化識別。在運行過程中，DCS自動抓取實時數據，跟建好模型對照辨認運行邊界，在高負荷低氧狀況下，系統立馬把主汽溫報警優先級從“重要類”提到“緊急類”，自動進到主界面高亮提示地方。

此方法構建了從“工況識別→等級修正→報警顯著性動態賦值”的整套機制，邏輯觸發算法依據模糊隸屬度分析，每5秒更新一回狀態匹配成果，躲開靜態閾值誤報跟漏報問題，給復雜運行狀態提供了精準響應憑證。

4.3　建立統一的報警確認與閉環管理制度

針對現有DCS報警確認依賴人工點擊、標準不一、記錄缺失的問題，應先制定機組統一的報警確認流程規范，明確不同級別報警必須由指定崗位在限定時長內完成確認與處理記錄，設置高優先級（HI、H）報警由值長或主值簽字閉環。系統內增加報警處理單生成模塊，每條報警觸發后自動生成關聯工單，工單內需填寫處理措施及原因分析。為防止批量確認，可在DCS畫面集成報警處理狀態追蹤功能，對未閉環記錄設立二次提醒閾值，超過10分鐘未關閉報警自動上報至集控室及檢修班組，確保問題被徹底處理而非僅點擊確認。建議每臺機組預留100個報警閉環記錄字段，并與歷史庫綁定，后期可用于追溯與知識庫建設。

4.4　引入報警數據的定期分析和可視化工具

針對當前缺乏報警趨勢分析與規律性回顧的問題，可引入基于PI或HIS數據庫的報警分析插件，依托每分鐘采樣日志，對過去30天報警次數、類型、時段分布進行自動生成趨勢圖及餅狀分布。各專業每周至少輸出一份《報警統計報告》，報告中標明月均觸發超過50次的高頻報警及持續時間超過5分鐘的長持續報警，作為后續技術整改依據。在DCS主控室設置報警可視化大屏，將鍋爐、汽機、電氣及輔機子系統報警數量實時分區顯示，同時高亮未確認且未閉環的報警點，輔助值班員快速聚焦關鍵信息。每季度定期組織技術骨干依據分析結果對限值及優先級進行調整，逐步剔除無效報警點，建立動態優化臺賬。

4.5　強化運行維護多方協同與制度保障

針對報警管理技術措施落實缺乏配套制度與多方責任的現狀，應在電廠層面成立DCS報警管理專項小組，由運行、檢修、熱控及設備管理部門共同參與，定期審議報警設定與處理效果。每條報警限值調整須經小組討論并留檔備案，禁止個人隨意修改。運行人員需每班填寫《報警管理巡檢記錄表》，檢修人員按月對涉及的測點傳感器、電纜及PLC模塊進行點檢，確保測點準確可靠。每半年開展一次全廠報警演練，對50個關鍵報警點隨機抽查觸發響應流程，考核各崗位處置速度與準確性。為保證持續改進，建議每年編制一份《DCS報警年度審查報告》，報告內列明報警點總數、有效報警占比、歷史誤報警減少幅度及需整改事項，形成全員閉環的管理鏈條。

5   優化方案在實際系統中的應用驗證

實施優化措施后，系統報警性能顯著提升。如表2所示，日均報警總數由386條下降至143條，減少比例達62.9%，有效降低了報警信息的冗余度和頻率；誤報警率從28.4%降至8.3%，表明無效及錯誤報警大幅減少，提升了報警的準確性與可靠性；平均報警響應時間由13.6秒縮短至7.9秒，減少了42%，顯著加快了操作人員對報警的反應速度；操作員報警誤判事件由每月4.2次降至0.8次，減少80.9%，進一步減少了人為誤判風險。

表2 優化效果分析

6   結語

本研究通過對火電機組DCS報警系統進行深入分析，針對報警點數量龐大、優先級設置不合理及確認流程缺失等問題，提出了系統化的報警點精簡與分級優化方案，并結合實際運行數據和風險評估模型，動態調整報警機制，顯著提升了報警信息的有效性和響應速度。結果表明，該優化方案不僅減少了誤報和重復報警現象，還提升了操作人員對報警事件的識別與處理能力，增強了機組運行的安全性和穩定性。

作者簡介：

柴　虎（1984-），男，安徽淮南人，中級工程師，學士，現就職于中煤新集利辛發電有限公司，研究方向為電力智慧化建設。

參考文獻：

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摘自《自動化博覽》2025年10月刊