文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2025）11-098-04中圖分類號：TP273

★姜哲希，樊永剛，張曉偉，劉曉薇（杭州汽輪動力集團股份有限公司，浙江杭州310000）

關鍵詞：汽輪機；全生命周期；能源優化；協同控制；健康狀態評估

在“雙碳”目標背景下，提升作為工業生產和區域供能核心設備的汽輪機組全生命周期能源利用效率，對構建新型電力系統至關重要。當前，控制技術正從單一工況尋優向覆蓋設計、運行、維護全過程的全局化、智能化管理演進。本研究聚焦于將全生命周期理念與自動控制技術深度融合，通過建立一套貫穿始終的協同優化控制體系，探索實現汽輪機資產能源效益與經濟價值最大化的新范式。該成果對推動傳統能源裝備的智能化升級具有重要的理論與實踐價值。

1　汽輪機全生命周期性能演化概述

1.1　汽輪機全生命周期性能演化機理

汽輪機自設計制造階段起，其性能演化軌跡便已初步確定，并在后續的運行與檢修直至報廢的全生命周期中持續演變。該演化過程是多物理場、多尺度效應共同作用的復雜結果^[1]。其核心演化機理主要體現在由高溫高應力引起的材料蠕變與組織退化、由啟停變負荷等循環工況導致的熱疲勞與低周疲勞損傷，以及由蒸汽品質不純或濕蒸汽沖刷引起的通流部分葉片腐蝕、沖蝕與結垢。這些損傷機理并非獨立作用，而是相互耦合，共同導致汽輪機關鍵部件如轉子、葉片、汽缸的幾何輪廓改變與材料性能下降，最終宏觀表現為機組熱耗率的不可逆上升、輸出功率的衰減以及安全裕度的降低。其性能衰退過程并非線性，而是普遍呈現出初期磨合、中期平穩退化和末期加速失效的非線性特征。

1.2　數據驅動的健康狀態評估

為實現對汽輪機性能演化過程的精確量化，本研究采用數據驅動的方法進行健康狀態評估。該方法以汽輪機組長周期運行的在役監測數據為基礎，通過多變量狀態估計技術，融合關鍵運行參數構建能夠全面反映機組綜合性能的健康指數（Health Index，HI）。HI的構建整合了振動、溫度、壓力、效率等多個維度的信息，將復雜的運行狀態抽象為一個歸一化的標量^[2]。這種量化的評估方法，將抽象的性能衰退概念轉化為具體的數值，為客觀評價機組當前技術狀況提供了可靠依據，是實現視情維修與優化控制的前提。

2　面向能源優化的多階段協同控制策略

2.1　設計與制造階段的參數優化與魯棒控制

設計與制造是決定汽輪機先天能源效率和性能衰退趨勢的源頭階段^[3]。為從根本上提升全生命周期能源利用水平，本節提出了一種面向生命周期性能的參數優化與魯棒控制方法。該方法不再僅僅追求初始狀態下的最高效率，而是將制造公差、材料初始離散性以及預期運行環境下的性能衰退敏感性納入優化目標。具體而言，本研究構建了一個加權多目標優化模型，其目標函數J可表示為式（1）：

其中：J(x)為綜合優化目標函數；x為關鍵設計參數向量；η(x)為初始熱力性能指標，%；S(x)為性能衰退敏感度函數，量化設計對沖蝕、結垢等因素的魯棒性；w₁、w₂為權重系數，根據優化側重進行調整。

本研究采用改進的非支配排序遺傳算法對該模型進行求解，得到一組兼顧初始性能與長期穩定性的帕累托最優解集，如表1所示。

表1不同設計方案的帕累托最優解集示例

這批解集為制造階段提供了具備不同性能側重的設計方案，使得汽輪機在投入運行之初便具備了更強的抵抗性能衰退的內在特性，為其全生命周期的能源優化奠定了堅實基礎。

2.2　運行階段的多目標自適應優化控制

汽輪機投入商業運行后，其工況多變且性能持續演化，傳統的靜態控制策略難以實現持續的能源優化。為此，本節研究構建了一套多目標自適應優化控制策略。該策略的核心是引入第一章建立的健康指數HI作為關鍵的自適應調節變量，將控制目標從單一的功率或效率跟蹤，擴展為兼顧發電效益、運行能效和設備損耗的多目標動態平衡。本研究采用模型預測控制（Model Predictive Control，MPC）框架，其在線滾動優化的代價函數J定義為式（2）^[4]：

其中：J為預測時域內的累積代價函數；k為預測時域內的時間步；ΔP_k為k時刻的功率偏差，MW；ΔHR_k為k時刻的熱耗率偏差，kJ/kWh；Dk為k時刻預測的設備損傷率；_wP(HI)、_wH(HI)、_wD(HI)分別對應功率、熱耗率和損傷的權重系數，是健康指數HI的函數。當機組健康狀態良好時（HI值高），控制器將增大發電效益權重_wP，追求更高的負荷與效率；當HI值下降時，則動態增加設備損傷項的權重_wD，自動調整運行參數至一個更為保守、以延緩壽命消耗為主的優化區間。這種自適應機制使得控制系統能夠實時感知機組的健康狀況，在機組的不同生命階段自動尋找到當前狀態下的最優運行模式。

2.3　檢修與升級改造階段的決策優化方法

檢修與升級改造是恢復和提升汽輪機性能、重置其生命周期的關鍵節點^[5]。傳統的基于固定周期的檢修模式忽略了機組的實際健康狀態，常導致維修不足或過度維修。本研究提出了一種基于全生命周期效益評估的檢修決策優化方法。該方法以數據驅動的健康狀態評估與剩余壽命預測結果為觸發條件，當HI低于預設閾值或預測的剩余使用壽命RUL不滿足生產要求時，啟動決策優化模型。該模型的核心在于其可對不同檢修或改造方案，如常規大修、通流部分改造、更換高效葉片組等，進行全生命周期凈收益（Lifecycle Net Present Value，LNPV）的量化評估。LNPV的計算綜合考慮了方案的直接投入成本、工期損失，以及未來整個運行周期內因性能提升帶來的累計能源節約效益和增發電量收益。通過對不同方案的LNPV進行排序，可以清晰對比出“小修延壽”與“大改提效”等不同策略的長期優劣，輔助決策者摒棄短期思維，選擇能夠實現全生命周期能源效益最大化的最優檢修時機與技術方案。這種方法將檢修從被動的故障響應轉變為主動的、以價值為導向的資產管理行為。

2.4　全生命周期動態協調與全局優化控制

本研究將分階段的優化策略進行整合，構建了一個貫穿汽輪機從設計到報廢的動態協調與全局優化控制框架。該框架在邏輯上呈現為一個分層遞階的結構，如圖1所示。

圖1全生命周期動態協調與全局優化控制框架

頂層是全局優化層，其核心任務是基于對全生命周期能源成本與效益的頂層設計，向下層傳遞優化目標。中層是各階段的執行優化層，在頂層目標的指導下完成具體的優化任務[6]。底層則是基礎數據與模型層，為中層和頂層的優化決策提供實時的數據支撐與狀態反饋。這種動態協調體現在信息流的閉環上：設計階段的魯棒性選擇會影響運行階段自適應控制的邊界；運行階段積累的性能衰退數據又會反過來修正檢修決策模型，并為下一代產品的設計優化提供數據反饋。通過這種信息閉環與分層協同，可實現對汽輪機全生命周期的整體、動態與前瞻性的能源優化管理。

3　全生命周期自動控制系統設計與驗證

3.1　系統總體架構與功能模塊設計

為將面向能源優化的多階段協同控制策略付諸實踐，需要設計一套專用的汽輪機全生命周期自動控制系統。該系統總體架構遵循分層解耦的設計思想，自下而上分為數據采集與處理層、優化決策與算法層、協同控制與接口層。數據采集與處理層負責從電廠的分布式控制系統、廠級監控信息系統及企業資產管理等異構系統中整合海量數據，并進行清洗、對齊與特征提取。協同控制與接口層則負責解析上層指令，并與現場執行機構進行安全可靠的通信。優化決策與算法層是系統核心層，該層以平臺化方式集成了四大功能模塊：一是健康狀態評估模塊，固化了數據驅動的評估與預測算法，持續輸出機組的HI與RUL；二是設計參數優化模塊，為新機組或改造方案提供前端優化支持；三是運行自適應控制模塊，內嵌MPC控制器，實現運行期的在線能效優化；四是檢修決策支持模塊，基于LNPV模型為檢修與改造提供量化決策依據。各模塊通過標準化的數據接口進行信息交互，構成一個從狀態感知、智能決策到優化控制的完整閉環，為實現全生命周期的整體優化提供了系統級的支撐平臺。

3.2　核心控制算法實現與軟件集成

將理論算法轉化為可靠的工業軟件是系統應用的關鍵。針對健康狀態評估模型，本研究采用Python與TensorFlow構建LSTM網絡，經真實運行數據訓練后，RUL預測平均絕對百分比誤差低于8%，滿足應用需求。對于運行階段的多目標自適應控制，則基于MATLAB/Simulink搭建MPC控制器，其在線優化求解器采用高效算法，確保了控制的工業實時性。為實現各算法的靈活部署與高效協同，系統采用了面向服務的架構，將每個核心算法封裝成一個獨立的微服務，通過RESTfulAPI對外提供服務。這種松耦合集成方式提升了系統的模塊化程度與可擴展性，如表2所示。

表2核心算法模塊與軟件服務對應關系

這種松耦合的集成方式不僅提升了系統的模塊化程度和可維護性，也為未來新增或升級算法功能提供了極大的便利，保證了系統的技術先進性與可擴展性。

3.3　仿真實驗平臺搭建與驗證

為在安全可控環境下驗證系統，本研究搭建了基于HIL思想的半物理仿真實驗平臺。該平臺整合了包含物理衰退機理的高保真汽輪機仿真模型，部署了控制系統軟件的工業控制器以及基于OPCUA的數據交互接口。在此平臺上，針對一臺35MW等級的工業背壓式汽輪機，該機組主要為工業園區提供電力和工藝蒸汽，其仿真結果如表3所示。

表3全生命周期仿真驗證對比結果

仿真結果表明，與傳統的定周期檢修及常規比例積分-微分控制策略相比，本研究所提出的全生命周期控制方法在模擬的20年運行周期內，綜合節能量提升了約1.7%，機組可用率提高了0.5%，證明了該系統在提升汽輪機全生命周期能源利用效率與經濟性方面的有效性與先進性。

4　結語

本文提出了一種面向能源優化的汽輪機全生命周期自動控制方法，并通過搭建半物理仿真平臺進行了系統性驗證，證實了該方法在提升機組全生命周期能效、運行可用率及綜合經濟性方面的有效性與先進性。未來的研究方向可包括：進一步深化性能演化機理模型，提升數據驅動下健康評估與壽命預測的精度；探索在多機組協同、計及工業園區能量梯級利用等更復雜邊界條件下的應用，以更好地應對未來智慧電廠的建設需求與新挑戰。

作者簡介：

姜哲希（1982-)，男，浙江杭州人，工程師，學士，現就職于杭州汽輪動力集團股份有限公司，研究方向為汽輪機裝置設計。

樊永剛（1977-），男，陜西寶雞人，工程師，學士，現就職于杭州汽輪動力集團股份有限公司，研究方向為汽輪機裝置設計。

張曉偉（1990-），男，河南信陽人，工程師，碩士，現就職于杭州汽輪動力集團股份有限公司，研究方向為汽輪機裝置設計。

劉曉薇（1995-），女，河北石家莊人，工程師，碩士，現就職于杭州汽輪動力集團股份有限公司，研究方向為汽輪機裝置設計。

參考文獻：

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[2]高明帥,邢智煒,陳振山,等.燃氣-蒸汽聯合機組汽輪機潤滑油溫度控制優化[J].河北電力技術,2024,43(04):80-84+90.

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[4]胡昌盛.印尼超超臨界汽輪機控制系統可靠性提升研究及應用[J].能源科技,2023,21(06):46-49+65.

[5]于海生,生家淼,李文懷,等.某核電機組汽輪機主盤車裝置斷電保護控制邏輯優化研究[J].中國設備工程,2023,(S2):38-40.

[6]李慶,劉炯,邵毅,等.基于高頻電磁換向閥控制的汽輪機危急遮斷裝置研究分析[J].東方電氣評論,2021,35(04):72-75.

摘自《自動化博覽》2025年11月刊