数字孪生技术在火电厂运维中的应用
李文龙，苗勇，刘晓伟，魏录军
（中煤永城能源开发有限公司，河南省 永城市 476600）
A Review of the Application of Digital Twin Technology in Thermal Power Plant Operation and Maintainance
Li Wenlong, Miao Yong, Liu Xiaowei
(China Coal Yongcheng Energy Development Co., Ltd., Yongcheng, Henan, 476600)
AbSTRACT: With the deepening of the "Dual Carbon" strategy, the structure of the power system is undergoing profound changes. Thermal power units are transitioning from being the primary power source to a supportive source that provides reliable capacity and flexible regulation capabilities. This shift places extreme demands on the deep peak-shaving capability, operational economy, environmental performance, and safety of thermal power units. As a core enabling technology for the deep integration of Cyber-Physical Systems (CPS), Digital Twin technology offers a revolutionary path to address the operational optimization challenges of this complex giant system. It achieves this by constructing a dynamic virtual model that interacts in real-time with the physical power plant and shares a symbiotic virtual-real relationship. This review systematically summarizes the application status, key technologies, and practical cases of Digital Twin technology in critical areas of thermal power units, including deep peak shaving, boiler operation optimization, whole-process energy conservation and emission reduction, intelligent combustion adjustment, intelligent heating surface soot blowing, as well as equipment fault prediction and health management. Based on extensive empirical research, the article points out that Digital Twin technology, through the deep integration of mechanism models and data-driven models, facilitates a paradigm shift from "experience-driven" to "model-driven" operations. This significantly enhances the intelligent level of power plant operation and serves as a core technical support for building safe, efficient, clean, and flexible smart power plants. Finally, this paper discusses the challenges faced by Digital Twin technology and forecasts its future development trends.
Key words: Digital twin; thermal power plant; deep peak shaving; combustion optimization; energy conservation and emission reduction; fault diagnosis; intelligent soot blowing
摘要： 随着“双碳”目标的深入推进，电力系统结构正在发生深刻变革，火电机组正从主力电源向提供可靠容量和灵活调节能力的支撑性电源转变。这一转变对火电机组的深度调峰能力、运行经济性、环保性与安全性提出了极致要求。数字孪生技术作为实现信息物理系统（CPS）深度融合的核心使能技术，通过构建与物理电厂实时交互、虚实共生的动态虚拟模型，为破解火电厂这一复杂巨系统的运行优化难题提供了革命性路径。本文系统梳理了数字孪生技术在火电机组深度调峰、锅炉运行优化、全流程节能减排、智能燃烧调整、受热面智能吹灰以及设备故障预测与健康管理等关键领域的应用现状、关键技术与实践案例。文章基于大量实证研究指出，数字孪生技术通过机理模型与数据驱动模型的深度融合，实现了从“经验驱动”到“模型驱动”的范式转变，显著提升了电厂运行的智能化水平，是构建安全、高效、清洁、灵活智慧电厂的核心技术支撑。最后，本文对数字孪生技术面临的挑战与未来发展趋势进行了展望。
关键词： 数字孪生；火电厂；深度调峰；燃烧优化；节能减排；故障诊断；智能吹灰
0 引言
能源电力行业的绿色低碳转型是应对全球气候变化、实现可持续发展的关键。风电、光伏等波动性可再生能源的大规模并网，使得电力系统的安全稳定运行对灵活调节资源的需求日益迫切。在此背景下，燃煤火电机组必须承担起深度调峰、快速启停、负荷跟踪等任务，其运行工况日趋复杂、多变。传统的、基于固定工况设计与经验规则的运行与控制策略已难以适应新形势下的苛刻要求。
火电厂是一个典型的复杂热力系统，其核心包括锅炉、汽轮机、发电机及庞大的辅机系统。该系统具有高维、非线性、强耦合、大惯性、参数时变等固有特性。各子系统之间相互影响，任一参数的变动都可能引发连锁反应。这种内在复杂性使得局部或孤立的优化往往事倍功半，甚至引发新的安全问题。
数字孪生（Digital Twin）是物理实体在虚拟空间中的全生命周期动态高保真模型，它通过实时数据驱动，能够镜像反映物理实体的状态、行为和性能，并支持模拟、预测和优化。其核心特征是保真性、实时性、闭环性、自演进性。数字孪生技术超越了传统仿真，强调与物理实体的实时交互与持续迭代优化，为火电厂的全局优化和精细化管理提供了前所未有的技术手段。本文旨在系统综述数字孪生技术在火电厂关键业务领域的应用实践与研究成果。
1 数字孪生技术基础与火电厂应用架构
1.1 数字孪生五维模型
陶飞等人提出的数字孪生五维模型为系统化构建应用提供了理论框架，其核心构成如图1-1所示：
图1-1 数字孪生五维模型概念图
图示说明：物理实体（PE）、虚拟实体（VE）、孪生数据（DD）、连接（CN）与服务（Ss）五个维度及其相互作用关系。
物理实体（PE）： 指真实的火电厂及其设备，如锅炉、汽轮机、预热器、泵、风机等，是数字孪生的本体和数据源。
虚拟实体（VE）： 在虚拟空间中构建的与物理实体等价的高保真模型，包括三维几何模型、机理模型（如CFD、FEM）、数据驱动模型（如神经网络、SVM）等。
孪生数据（DD）： 驱动整个系统运转的血液，包括物理实体的设计数据、实时运行数据、历史数据，以及虚拟实体产生的仿真数据、优化决策数据等。
连接（CN）： 实现物理实体与虚拟实体之间数据双向流通的通道，涉及物联网（IoT）技术、通信协议（如MQTT、OPC UA）、数据接口等。
服务（Ss）： 面向具体业务需求的功能模块，如状态监测、故障预警、优化控制、决策支持等，是数字孪生价值的最终体现。
1.2 火电厂数字孪生系统架构
基于五维模型，一个典型的火电厂数字孪生系统架构可分为四层，如表1-1所示，分别为：感知与控制层（传感器、DCS）、数据与平台层（数据湖、云计算平台）、模型与算法层（各设备/系统数字孪生体）、应用与服务层（各优化应用模块）。
表1-1 火电厂数字孪生分层架构
2. 数字孪生技术在机组深度调峰中的应用
深度调峰（机组负荷降至额定负荷的30%乃至更低）是火电机组面临的最严峻挑战之一，其核心是解决低负荷工况下的安全、环保、经济三者平衡问题。
2.1 燃烧稳定性保障与优化
低负荷下炉膛温度下降，煤粉着火困难，易灭火爆燃。数字孪生通过构建基于计算流体动力学（CFD）的炉内燃烧虚拟模型，能够精准模拟不同负荷、煤质及配风下的流场、温度场。例如，通过模拟燃烧器分组投运、浓淡分离等策略，可在虚拟空间中提前寻优，找到能显著提升低负荷下炉膛温度水平的最佳运行方式[1]。数字孪生体实时比对预测火焰形态与实际火检信号，一旦发现燃烧不稳征兆，可自动触发稳燃措施（如投微油枪、等离子），实现从被动报警到主动预防的转变。
2.2 宽负荷脱硝系统（SCR）智能协同
低负荷下SCR入口烟温常低于催化剂活性窗口，导致脱硝系统退出运行，NOx排放超标。数字孪生通过建立SCR反应器的机理－数据驱动混合模型，不仅能预测出口NOx浓度，还能预测催化剂活性与氨逃逸风险。在负荷下降初期，系统便能预警烟温过低风险，并推荐或自动执行优化策略，如：调整锅炉运行参数（如提高氧量、改变磨煤机组合）以提升烟温；或动态优化喷氨格栅的分区喷氨量，在低温区域减少喷氨，防止空预器发生硫酸氢铵堵塞[2]。
2.3 全系统滑压运行曲线动态优化
传统固定滑压曲线在宽负荷范围内并非最优。数字孪生可基于实时煤质、设备性能（如主汽门特性）、环境温度等数据，动态生成最优滑压曲线，确保在低负荷下汽轮机效率最高、给水泵等辅机耗功最小，从而在满足调峰需求的同时，最大限度地保障经济性 [3]。
3. 数字孪生在锅炉运行优化与燃烧调整中的应用
锅炉是火电厂的能量转换核心，其燃烧优化是能效提升和减排的关键。
3.1 多目标协同优化
锅炉效率与NOx排放往往存在矛盾。数字孪生技术通过构建锅炉的混合模型，以“供电煤耗最低”和“污染物排放总量最低”为目标，利用智能算法（如NSGA-II）在海量参数空间（总风量、燃尽风量、二次风配比等）中进行寻优，找到帕累托最优解集，即实现环保与经济性的最佳平衡点，试验表明此类优化可提升锅炉效率约0.5%[4]。
3.2 基于案例推理与即时学习（Just-In-Time Learning）的自适应优化
数字孪生系统可不断学习历史运行中的“黄金工况”并存入案例库。当当前工况变化时，系统基于相似度度量快速匹配最优历史案例，并将其参数作为初始设定。随后，采用即时学习策略建立局部模型，对设定值进行微调，实现模型的自适应更新，有效应对煤种多变等不确定性[5]。
虚拟燃烧试验台 运行人员可在数字孪生模型上进行“无风险”的燃烧调整试验，提前验证调整方案的有效性和安全性，极大缩短优化周期，避免对实际设备造成冲击。这对于配煤掺烧等复杂工况尤为有效，可提前预测不同掺烧比例下的结焦倾向和污染物生成。
4. 数字孪生在节能减排与智能吹灰中的应用
4.1 实时耗差分析与能效诊断
数字孪生以内置机组在设计煤种、理想工况下的性能模型作为基准。通过实时对比，可在线精确计算每一项运行参数偏差（主汽压力、温度、排烟温度、氧量等）对供电煤耗的影响值，并以可视化方式展示，指导运行人员精准定位最大能耗损失并优先调整[6]。
4.2 基于炉膛污染率监测的智能吹灰
吹灰不足导致换热效率下降，过度吹灰则浪费蒸汽并磨损受热面。数字孪生通过建立受热面污染率在线监测模型和熵产计算模型（综合考虑传热不可逆损失与吹灰成本），动态计算各受热面的最佳吹灰时机与吹灰收益[7]。系统可根据预设的优化吹灰模式（如炉膛出口烟温控制模式、壁温控制模式），自动给出吹灰建议或直接控制吹灰器投运，实现吹灰收益最大化。实践表明，优化吹灰可降低排烟温度5-10°C，提高锅炉效率0.3%～0.5% [8]。
5. 数字孪生在设备故障诊断与预测性维护中的应用
数字孪生将设备维护从“事后维修”“定期维修”推向“预测性维护”。
5.1 早期故障预警与根因分析
数字孪生体实时预测设备在健康状态下的参数（如振动频谱、温度、效率）。当实测值持续偏离预测值时，即发出早期故障预警。系统可回溯分析偏差起源，精准定位故障点。例如，给水泵效率的预测偏差可能指向内部磨损或密封失效。
5.2 关键设备剩余寿命预测
数字孪生根据实际运行参数（如蒸汽温度、压力变化率、启停次数），实时计算设备的累积损伤度和剩余寿命（RUL），为关键设备（如汽轮机转子、锅炉受热面）建立基于力学、热力学的寿命损耗模型（蠕变、疲劳模型）。数字孪生根据实际运行参数（如蒸汽温度、压力变化率），实时计算设备的累积损伤度和剩余寿命，为科学安排检修窗口提供决策依据，避免非计划停运。
5.3 锅炉设备健康管理
回转式空气预热器：通过布置分布式光纤测温系统（DTS）并结合CFD仿真孪生体，实时软测量转子内部温度场和热变形，实现对漏风、热点（火灾隐患）和积灰的精准监测与预警[9]。
锅炉“四管”泄漏预警：建立水冷壁、过热器等管壁的温度数字孪生模型，实时监测热偏差，预警超温和积灰结焦风险，防止爆管事故。
6. 挑战与展望
尽管数字孪生技术展现出巨大潜力，但其在火电厂的规模化应用仍面临挑战：
模型精度与计算效率的平衡：高保真度机理模型（如CFD）计算耗时，难以满足在线优化要求，需发展模型降阶等高效算法。
数据质量与融合难度：传感器误差、通信延迟、数据不一致等问题影响孪生体可靠性。多源异构数据的深度融合与治理是关键。
初始投资与集成复杂度：构建企业级数字孪生平台投资巨大，且需与现有DCS、SIS等系统深度集成，实施复杂度高。
标准缺失与安全风险：行业缺乏统一的数据、模型与交互标准。系统与物理世界的深度交互也带来了新的网络安全风险。
未来发展趋势包括：
与人工智能深度耦合：结合深度学习、强化学习等AI技术，增强数字孪生体的自学习、自演进能力。
全厂级与全生命周期扩展：从单设备孪生扩展到覆盖“炉、机、电、控、环”的整厂数字孪生，并贯穿设计、建造、运营、退役全生命周期。
构建能源数字孪生生态：将电厂数字孪生接入区域能源互联网，与风电、光伏、储能等数字孪生体协同，参与电网广域优化。
云边端协同架构：采用“云（中心大脑）+边（厂站智能）+端（设备感知）”架构，平衡计算负载与实时性要求。
7. 结论
数字孪生技术通过构建一个与物理电厂同步运行、虚实互动的智能体，正在深刻改变火电厂的运营范式。在深度调峰中，它是保障安全与环保的智能卫士；在锅炉优化与燃烧调整中，它是提供最优解决方案的智能专家；在节能减排与智能吹灰中，它是实现克煤必省的精细管家；在故障诊断中，它是防患于未然的健康医生。实证研究表明，数字孪生技术的应用能显著提升机组灵活性、经济性和安全性。面对能源转型的挑战，深入推进数字孪生技术在火电厂的落地与应用，是构建新型电力系统、实现火电行业高质量发展的必然选择。
参考文献
[1] 孙倩倩.超超临界锅炉深度调峰下稳燃能力提升技术研究
[2] 高学伟.数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究
[3] 高耀岿.火电机组灵活运行控制关键技术研究
[4] 常银虎1000MW超超临界锅炉燃烧优化调整研究
[5] 靳涛.基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法研究
[6] 王会强.660MW超超临界火电机组耗差分析系统的开发与应用
[7] 朱予东.基于熵产分析及数值模拟的锅炉优化吹灰的研究
[8] 董瑞信.智能吹灰优化系统在1039MW机组中的应用
[9] 陆全.基于数字孪生的回转式空气预热器参数在线监测系统
作者简介
李文龙（1987），男，大学本科，主要从事锅炉运行与配煤掺烧研究
京公网安备 11011502004515号 
