摘要：在“双碳”目标深入推进的战略背景下，热工系统自动控制面临由非线性、时变性与强耦合等复杂工况挑战，传统PID控制方式在精度与响应层面已难以满足现实需求。本文聚焦智能技术与热工控制系统的深度融合，系统分析热工系统控制特性与智能技术选型的适配机理，深入探讨智能优化算法、工业物联网与大数据、数字孪生技术的工程应用路径，并从标准化建设、信息安全与智能运维三维度构建工程落地保障机制，为热工控制系统智能化升级提供系统性参考。

关键词：热工系统；自动控制；智能优化算法；数字孪生；工业物联网

一、引言

热工系统广泛应用于电力、冶金与化工等能源密集型工业领域，其控制水平直接决定生产效率与能耗水平。受燃烧动力学复杂性、热惯性大与参数耦合强等特点制约，传统PID控制在变负荷、多扰动工况下响应迟滞与调节精度不足的问题愈发突出。随着人工智能、工业物联网与数字孪生技术的快速成熟，热工控制系统智能化升级已具备坚实工程基础，深入探析三类核心技术的融合路径，对提升系统调控精度、降低机组能耗、保障电力系统安全稳定运行均具有重要的现实意义。

二、智能技术与热工系统自动控制的适配性分析

（一）热工系统控制特性与传统方法的局限性

热工系统在工程层面呈现出显著的非线性动力学特征，炉膛燃烧过程的热质传递机制随负荷区间、煤质波动与环境扰动的变化而产生显著漂移，导致系统数学模型在整个运行域内难以保持参数一致性[1]。传统PID控制基于固定增益整定，在设计工况点附近具有良好的调节效果，然而一旦机组负荷发生大范围跃变或出现多回路强耦合扰动，控制器的静差累积与响应超调问题便会集中显现，直接影响蒸汽参数的品质稳定。尤其在调峰需求持续加剧的电力市场背景下，机组频繁穿越低负荷区域，传统控制策略的鲁棒性缺陷日益凸显，亟需从控制理论与控制策略层面开展创新性突破。

（二）智能控制技术体系的构建逻辑与选型依据

热工控制系统的智能化升级并非单一技术的替换，而是面向不同控制层次的分层协同架构重构。在底层执行层，强化学习算法凭借其无需精确数学模型的策略优化能力，可替代传统PID承担非线性工况的实时调节任务；在中间感知层，工业物联网驱动的多源数据融合体系，为上层决策提供高频、精准的状态信息；在顶层决策层，数字孪生技术构建虚实映射的仿真推演空间，实现控制策略的离线验证与在线预测协同。三层架构形成由感知到决策再到执行的完整技术闭环，其选型依据在于契合热工系统“大惯性、强耦合、时变参数”的本质控制难题，而非单纯追求各类技术的堆砌叠加。

三、智能技术在热工系统自动控制中的应用路径

（一）智能优化算法在控制策略中的应用

基于模型预测控制（MPC）与深度强化学习融合的混合优化框架，正在成为热工系统控制策略迭代的核心方向[2]。传统MPC在预测精度上依赖机理模型的准确性，而数据驱动型深度神经网络能够通过历史运行数据自主拟合系统动态特性，弥补机理建模的偏差缺陷。某660MW超超临界机组将基于长短期记忆网络（LSTM）的过程预测模型嵌入MPC滚动优化框架，实现了主蒸汽温度在±1.5℃以内的精确控制，较传统策略调节带宽提升约40%，在变负荷率达2%Pe/min的深度调峰工况下仍保持稳定收敛。遗传算法与粒子群算法的组合优化机制进一步用于控制参数全局寻优，规避了单一梯度下降法在非凸优化空间中的局部最优陷阱，从算法根源上提升了控制策略的工程鲁棒性（见图1）。

图1 热工控制策略层级架构图

（二）工业物联网与大数据驱动的动态监控

工业物联网在热工系统中的深度渗透，从根本上改变了状态感知的时空粒度。通过在锅炉受热面、主蒸汽管道与给水泵组等关键节点部署高频智能传感器网络，系统可实现毫秒级温度场、压力场与流量场的多维同步采集，原始数据流经边缘计算节点完成初级降噪与特征提取后，再上传至工业大数据平台进行关联分析[3]。

在算法层面，基于孤立森林与时序卷积网络（TCN）构建的复合异常检测模型，能够在海量运行数据流中识别出人工巡检无法捕捉的微弱劣化特征，将设备潜在故障预警周期由传统数小时延长至72小时以上。动态监控体系还通过在线学习机制持续修正状态估计模型，使系统对工况漂移的感知灵敏度保持自适应更新，从而为上层控制决策提供高置信度的实时状态输入，真正实现从“事后告警”向“事前预判”的监控范式跃迁（见表）。

表 热工系统典型参数工业物联网采集方案对比

（三）数字孪生技术在预测控制与仿真验证中的应用

数字孪生技术为热工控制系统构建了与物理实体实时同步演化的虚拟镜像空间，其核心价值在于将高风险的控制策略验证从真实机组迁移至高保真仿真环境，实现控制算法的安全快速迭代。在机理建模层，基于有限元热力学方程与数据驱动修正项耦合构建的灰箱模型，将仿真偏差由传统的15%以上压缩至3%以内，显著提升了孪生模型在复杂工况下的响应保真度。在预测控制应用层，孪生模型以高于物理系统50至100倍的推演速率对未来控制轨迹进行前瞻性评估，为实时控制器提供具有物理机理支撑的最优操作建议[4]。某电厂无人值守智能控制系统于2024年11月顺利通过168小时试运，首次实现燃煤机组全程自主控制，机组日均操作量降至300次以下，较传统模式降低90%以上，手动操作系统自动化覆盖率达100%，标志着热工控制系统已完成从“辅助决策”迈向“自主运行”的关键跨越。

四、智能热工控制系统工程落地的保障机制

（一）系统集成规范与数据接口标准化建设

智能热工控制系统的工程落地面临多厂商设备异构互联的现实障碍，若缺乏统一的数据接口规范与系统集成标准，智能算法层与底层控制执行层之间将产生不可忽视的数据壁垒，从根本上制约系统整体效能的发挥。在接口规范层面，建立基于OPC-UA协议的统一数据交换框架，结合IEC 61968标准体系对传感器数据、控制指令与历史归档信息进行语义标注与格式规范化，能有效消除异构设备间的通信兼容障碍，并为后期系统扩展预留标准化接口[5]。工程落地过程中还需建立覆盖数据采集频率、精度等级与缺失值处理规则的质量管控规范，确保输入智能控制模型的样本数据具备完整性与一致性，为智能算法稳定运行筑牢数据质量底线。

（二）控制系统信息安全与可靠性保障

工业控制系统的智能化转型在拓展功能边界的同时，也将原本物理隔离的控制网络暴露于更复杂的网络安全威胁之下，信息安全防护已从辅助性议题上升为系统可靠性的核心约束。在网络架构层面，采用“业务网—控制网—现场网”纵深隔离的分区分域防护体系，在智能计算平台与底层DCS之间部署工业级防火墙与单向数据二极管，从物理链路切断恶意指令的渗透通道。在系统可靠性层面，智能控制器须具备完善的降级切换逻辑，当智能算法模块出现推理异常或通信中断时，系统能够在毫秒级时窗内自动回退至传统PID保护模式，确保机组运行连续性不受技术迭代风险的冲击，这一“有损降级，无缝切换”的容错设计理念，是智能控制系统区别于传统系统的重要工程哲学创新（见图2）。

图2 纵深隔离的分区域防护体系

（三）智能运维管理与专业人才培养体系

智能热工控制系统的长效稳定运行，最终依赖于一支具备跨域知识结构的复合型运维团队，技术装备层面的先进性若缺乏人才能力的支撑，极易在工程交付后陷入“重建设、轻运维”的效能衰减困境。在运维管理层面，构建以数字孪生平台为载体的在线故障知识库，将资深技师的操作经验转化为可检索与可复用的结构化决策规则，实现隐性工艺知识的显性化沉淀，从机制上破解关键人员离职所引发的经验断层风险。在人才培养层面，建立“控制理论—数据科学—工程实践”三位一体的复合培养课程体系，借助智能仿真训练平台模拟真实机组的异常工况场景，使运维人员在无生产风险的虚拟环境中积累应急处置能力，加速形成与智能化装备相匹配的专业技能储备，推动热工领域人机协同运维范式的系统性重构。

五、结语

智能技术与热工系统自动控制的深度融合，有效突破了传统控制方式在复杂工况下的精度与响应局限。智能优化算法提升了控制策略的自适应能力，工业物联网与大数据实现了状态感知与动态决策的协同进化，数字孪生技术则推动控制模式从被动响应向主动预测转变。标准化接口建设、信息安全保障与复合型人才培养体系的同步构建，为技术落地提供了系统性闭环支撑。展望未来，随着大模型实时推理与边缘智能技术的持续演进，热工控制系统将向无人值守的自主运行方向推进，多能源耦合系统的智能协调控制亦将成为重要前沿方向，为电力行业智能化转型、节能降碳及“双碳”战略落地提供重要技术支撑。

（作者简介 : 宋毓星，华电国际电力股份有限公司莱城发电厂。）

参考文献

[1]孟繁兴.智能技术在水电厂自动控制系统中的应用[J].电子技术,2025,54(10):320-321.

[2]刘永超,谭思超,李桐,等.基于深度强化学习的反应堆热工系统运行温度智能控制方法研究[J].核动力工程,2024,45(S2):197-205.

[3]任金辉.基于智能技术和机器学习的热工系统控制优化分析[J].电子技术,2024,53(6):376-377.

[4]张明琦,李军,高林,等.基于模糊智能预测控制的直流炉过热汽温优化控制[J].动力工程学报,2025,45(12):2017-2025.

[5]黄从智,蒋茜茜,谭祥帅.超超临界机组协调控制系统误差自抗扰控制与优化[J].热力发电,2025,54(4):104-116.