文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2025）12-110-05中圖分類號：TP273

★張勇軍（西安瑞行城市熱力發展集團有限公司，陜西西安710000）

關鍵詞：換熱站；智能調控；水力計算；PLC；氣候補償；節能優化

供熱系統是北方城市冬季民生保障的重要基礎設施，也是主要能源耗能和碳排放的組成來源。目前，傳統供熱系統依賴人工經驗調節，系統故障預警能力不足易引發管網壓力失衡，難以保障供熱穩定性，導致運行能效低下。換熱站作為連接熱源與用戶的樞紐環節，其運行狀態直接影響整個供熱管網的熱力平衡與效率。在“雙碳”目標與節能減排宏觀背景下，隨著可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）、變頻調速、物聯網技術的快速發展，換熱站自動化控制系統被廣泛應用^[1]。例如，王光啟證明了自動化控制技術有效提升了供熱質量與管理水平，解決了換熱站流量不匹配的難題^[2]；吳寶華從電氣設計視角研究了變頻技術、無功補償在換熱站節能中的重要效果^[3]；李民等以仿真分析代替室溫反饋熱力站調控作用，其運行能耗降低了2%^[4]。然而，現有研究多側重于系統的某一特定方面，缺乏對“感知-控制-執行-決策”全鏈條技術的系統優化分析，特別是在多目標協同控制、人工智能的預測性調控方面，仍有深入探索的空間。基于此，針對行業需求，本研究構建了多源智慧調控體系，完善了換熱站自動化控制系統解決方案，為供熱行業的智能升級提供了理論參考與實踐指導。

1　換熱站自動化系統構架設計

1.1　換熱站工藝流程

換熱站是供熱網絡的關鍵節點，主要協調一次管網和二次管網之間的能量交換。如圖1所示，一次高溫介質通過板式換熱器向二次低溫介質實施能量轉換，依靠循環泵把加溫后的二次水送到終端用戶，補水泵保證二次管網的壓力穩定^[1]。目前，換熱站的運行模式分為兩種：一是傳統的手工控制方法，依靠現場操作人員手工記錄數據并手動調整設備，存在調控精確度差（誤差＞5%）、反應速度慢（滯后超過30Min）、能耗高等問題；二是初步自動控制方法，雖采用電動調節閥和變頻技術，但缺少在線仿真預測能力和泄漏檢測預警功能，頻繁啟停，供需匹配度差（室內溫度波動達到±2℃）。

圖1 換熱站控制流程圖

1.2　系統結構設計

按照“高可靠度、高精確度、強適應能力”的總體設計原則，本研究提出了一種分層分布式換熱站自動化控制系統架構。該架構由現場設備層、數據處理層、遠程監督層、智能決策層四部分組成，各個功能單元通過工業以太網及虛擬專用網絡（Virtual Private Network，VPN）達成高效的數據交流，從而形成了完整的“感知-分析-決策-執行”閉環控制系統。

（1）現場設備層。現場設備層作為系統的“神經末梢”，負責運行數據的采集和控制指令的下達，是智能化技術應用的基礎。其主要分為感知、執行兩種設備。感知設備主要由壓力變送器、電磁流量計、管道泄漏監測裝置等組成。其中，感知設備需采用PT100熱電阻；電磁流量計熱量表達精度0.5S級；管道泄漏監測采用裝置聲學及壓力波動雙模態檢測，識別率＞95%，定位精度＜3m，加強了現場感知設備的精密度。而執行設備主要由一次網電動調節閥、循環泵變頻器、補水泵變頻器等執行機構構成。其中，補水泵變頻器采用恒壓自適應PID（Proportional-Integral-Derivative，比例-積分-微分）算法，壓力控制精度±0.02MPa^[5]，設備將物理量轉換為標準信號，為控制系統提供了準確的數據基礎。

（2）數據處理層。系統以高性能PLC為核心控制單元，采用模塊化架構（西門子S7-1200），集成傳感器網絡實時采集數據，并運用內置算法（海曾-威廉、曼寧）網絡阻力特性和流量系數精準計算與仿真^[6]。執行層面，系統通過動態調節泵速與閥門開度實現過程控制的連續控制。系統采用前饋-反饋復合策略：一方面，依據氣候與負荷波動預置參數以抑制潛在系統振蕩；另一方面，通過閉環比較設定值與實測值，利用優化PID控制器驅動執行機構精準動作，使系統穩態誤差控制在±2%以內。

（3）遠程監督層。遠程監督層基于服務器模式（B/S架構）的供熱數據采集與監視控制（Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA）系統，通過VPN技術實現與換熱站PLC設備的高效交互。該系統具備以下核心功能：實時采集運行參數并動態展示，生成熱力分布圖及趨勢曲線；支持歷史數據存儲超五年，并可導出供深度分析；具備多級故障預警機制，自動觸發警報并記錄應急處理全過程。

（4）智能決策層。作為智能系統的核心架構，該層集成大數據分析與機器學習算法，構建多源目標優化控制模型^[7]。此系統基于建筑熱工特性參數與以往歷史能耗數據，動態優化氣候補償策略，并借助在線仿真技術預測管網的水力平衡，實現水力平衡的預調節與運行隱患的提前消除^[8]。同時，系統融合管道泄漏檢測與精確定位信息，能夠制定預見性維護計劃，顯著提升了應急響應效率，降低了突發故障處理時間^[9]。

1.3　硬件設計

傳統換熱站的主要硬件設施存在精度不高、穩定運行缺乏保障、缺少網絡通訊功能等缺陷，無法達到高度智能化控制系統的要求。本研究從PLC控制器、變頻器、儀表與傳感器三個組成部分出發，提出了相應的改進方案，具體如表1所示。

表1 硬件優化選型

2　關鍵控制策略與技術應用

2.1　智能變頻調速策略

傳統變頻調速系統往往依靠單一參數來調節，難以應對管網阻力變化引發的復雜工況，容易造成流量分布不均。本研究提出了結合水力計算的智能變頻調速策略，其核心是PLC實時采集管網數據。海曾-威廉公式計算式如式（1）所示：

式中：h_f為沿程水頭損失，L為管長，Q為流量，C為管道粗糙系數，D為管徑。

本研究通過海曾-威廉公式計算管網阻力損失，從而動態改善變頻器運行參數，達到“水力平衡+精確調速”的目的^[10]。此設計保證了系統的壓力能夠一直均衡，還能預先應對外部干擾。實驗表明，這種辦法可以將控制精確度做到±0.02MPa^[11]。

2.2　“全周期”智能控制系統策略

針對傳統運行故障后處理模式無法應對換熱站無人值守的需求，結合管道泄漏監測技術，本研究提出了一個包含運行監控、故障預警、應急處理和恢復管理的“全生命周期”智能控制系統方案，其核心就是安裝泄漏傳感器及時收集數據，再配合在線仿真模型準確辨識早期故障跡象，進而做到提前介入降低故障分險^[12]。該方案具體流程如下：

（1）運行監控階段。PLC通信模塊實時獲取設備運行參數和泄漏信號，通過監控平臺匯總后再傳送到上位機；在線仿真模型也同步模仿當前狀況，預估潛在危險。

（2）故障預警階段。創建分級警報體系，如表2所示。故障嚴重性對應響應級別，發生一級警報時，管道破裂或壓力異常等情況，會立即進行信息推送與在線仿真定位功能啟動；對于二級警報來說，換熱器結垢或泵效下降狀況，需發出臺警訊并提出停機檢查；至于三級警報而言，傳感器漂移或變頻器異常等現象，則只是登記數據然后繼續跟蹤觀察。

（3）應急處置階段。這一環節，一旦出現一級警報就要激活預先制定好的方案來應對。拿泄漏事件來說，就是對相關的閥門切斷供應并轉而選用備用水泵供水，還要對超溫超壓情況進行泄放減壓以及停機處理。這些都是根據實際情況而采取的實際行動。

（4）恢復運行階段。故障恢復環節當中，在完成故障排除以后利用在線仿真技術重現正常的運轉環境，慢慢再開機運轉并把整個過程記錄保存下來，從而更新到故障數據庫里去優化預警模型。

此系統可實現無人看守運轉模式，并把故障回應時延縮減到了4h以內，而且降低了能耗。

表2 分級報警體系

2.3　管道泄漏監測技術與自動化控制的深度融合

在傳統的依靠人工巡檢的模式里，管道泄漏檢測的效率比較低，容易出現漏檢狀況。本研究提出了一種融合高精度傳感、智能決策與自動執行的技術路線，構建了一個覆蓋“預警-精準定位-快速處置-系統恢復”全生命周期的自動化閉環管理流程^[13]。系統采用聲學傳感器來捕捉異常水流的特征，采用壓力傳感器去監測壓力的波動信號，經過PLC綜合分析判斷，實現泄漏的初步識別；再通過在線仿真技術，結合傳感器收集的數據，利用水力計算節點法與環網平差原理對漏點進行高精度定位（誤差范圍不超過3m），自動形成一張管網拓撲結構圖；在確認泄漏后，系統自動控制關閉泄漏區上下兩端閥體，同時備用泵開啟保障系統繼續穩定運轉；待故障排除后，依據仿真結果逐步恢復系統運行，同時對數據信息加以記錄方便調整監測算法。這一自動化閉環結構從根本上改變了傳統依賴人工巡檢、效率低下且易漏檢的模式，提升了整體供熱系統的運行穩定性。

3　系統運行節能優化

3.1　多源信息融合的智能氣候補償

氣候補償機制大多依靠室外溫度來調整供水參數，但是沒有考慮到建筑熱慣性和用戶行為模式，造成供熱效率低、能源耗費高。此設計提出了基于多源信息融合的智能氣候補償策略，其核心是PLC采集多源大數據，如圖2所示。該策略結合在線仿真模型分析建筑熱特性，并利用機器學習優化氣候補償曲線，實現“按需供熱”。其操作如下：

（1）數據采集。模塊設計方案是利用物聯網技術實現信息的快速采集。室外環境溫度數據每隔10min更新一次，室內溫濕度每隔30min更新一次，管網運行參數采用實時動態監測的方式，設備能耗數據每隔15min更新一次。

（2）模型構建。以智能決策平臺為基礎搭建建筑熱特性預測模型，用歷史數據集來訓練機器學習算法，通過輸入變量準確推導出二次供水的最佳溫度目標值。

（3）在線仿真優化。把目標參數輸入預先搭建好的虛擬仿真平臺，利用供熱效果評價算法運算，按照預先設定規則來變動目標設定值，如室內溫度高于22℃時，目標值可自動調低1℃。

（4）執行調控。PLC按照改善后的目標數值來精準調節電動調節閥，動態調整循環泵轉速參數，保證目標溫度的穩定，誤差范圍被限制在±1℃。與傳統模式相比，該模式實現了“節能+提質”效果。

圖2 采集多源大數據圖

3.2　基于用戶行為識別的分時分溫分區控制

傳統集中式供熱系統難以應對用戶群組間不同的用熱需求，造成能源應用效率急劇下滑。本研究提出了以用戶行為特點識別為基礎，實行分時段劃分區域的調控方案——分時分區不同溫度等級（Zone of Demand，ZoD）計劃，依靠電能表、熱計量裝置獲取的數據開展用戶行為分析，在線仿真平臺融合水力模型做精確計算，以此做到細致化、個性化的供暖安排。首先是用戶行為識別，根據溫控設備的實時數據，通過聚類分析的方式將目標群體分為居民、商業以及教育，得到典型用熱規律。其次是分時段溫度設定，基于模型設定不同時段目標溫度，如辦公區工作日8:00～18:00為50℃，18:00～次日8:00為40℃；住宅區18:00～次日7:00為45℃，7:00～18:00為40℃。然后是分區水力平衡：通過水力計算得出區域管網阻力系數，結合在線仿真模擬流量分配，調整區域循環泵頻率與閥門開度，避免“近熱遠冷”。最后動態修正，依靠實時溫控數據采集系統，利用在線仿真技術剖析異常成因，用反饋信息調整變頻器運作參數來改良流量分配，以“精準供熱+高效節能”的方式達到能耗削減的作用。

4　系統運行節能調控分析

結合自動化控制技術^[14]，節能增效的核心機理可歸納為以下三個方面：

（1）水泵電耗降低（流體力學角度）。傳統工頻運行方式下，水泵節流損失占比較高。采用智能變頻技術，結合水力特性優化方法，通過實時調節泵轉速，消除水錘現象，降低啟動電流峰值，使循環泵、補水泵電能消耗顯著降低。

（2）熱量浪費減少（熱力學角度）。傳統供能方式因固定參數設計，導致能量以廢熱形式大量釋放。借助智能氣候調控及分時分區溫控技術，可動態調整供水溫度，精準匹配實際需求。同傳統模式相比，該模式熱能損耗和能源耗費均得到有效削減^[15]。

（3）故障能耗降低（系統可靠性角度）。傳統故障處理模式反應遲緩，泄漏期間補水量較大。融合泄漏預警技術與全生命周期管理理念，可加快故障反應速度，提升處理效率，最終實現能耗下降。

5　結論與展望

本文研究了智能控制的換熱站自動化系統設計與節能優化問題，主要得出以下結論：

首先，多層次體系架構，將先進工業計算機控制算法與具體供熱工藝深度融合，有效解決了傳統系統普遍存在的“碎片化”現象，達成了數據互通共享、閉環控制流程的深度整合，為“經驗驅動”到“數據與模型驅動”的轉變提供了有效支撐。

其次，智能控制策略的集成應用顯著提高了系統運行效率，減少了熱能流失，縮短了故障響應時間，實現了精準供熱和深度節能。

未來，在多能源系統協同優化以及標準化體系建設等方面，可通過標準化與模塊化設計降低系統復雜度，以推動供熱系統向更加智能、高效、綠色的方向發展。

作者簡介：

張勇軍（1994-），男，陜西西安人，電氣工程師，學士，現就職于西安瑞行城市熱力發展集團有限公司，研究方向為供熱自動化。

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摘自《自動化博覽》2025年12月刊