关键词：智能算法；汽轮机；运行参数；能效提升

摘 要：随着能源需求的不断增长和对能源效率要求的日益提高，汽机作为能源转换的关键设备，其运行参数的优化和能效提升成为了工业领域的重要研究课题。智能算法的发展为汽机运行的精准控制和性能优化提供了新的途径。通过应用智能算法，可以深入挖掘汽机运行过程中的潜在规律，实现运行参数的自适应调整，从而提高汽机的能效，降低能源消耗，减少污染物排放，这对于实现可持续发展的能源战略具有重要意义。

一、汽机运行原理及影响能效的关键参数

（一）汽机运行原理

汽机是一种将蒸汽的热能转化为机械能的设备。其基本原理是通过蒸汽在汽机内部的膨胀做功，推动叶轮旋转，进而带动轴系转动，将能量传递出去。蒸汽进入汽机后，在喷嘴中膨胀加速，形成高速气流冲击叶轮叶片，使叶轮旋转。在多级汽机中，蒸汽会依次通过多个级的喷嘴和叶轮，逐步释放能量。

（二）影响能效的关键参数

1.蒸汽参数

蒸汽的压力、温度和流量是影响汽机能效的重要参数。较高的蒸汽压力和温度能够提高蒸汽的焓值，从而在汽机内膨胀时可以做更多的功。然而，蒸汽参数的提高也受到材料性能和设备耐压、耐温能力的限制。蒸汽流量则直接关系到汽机的功率输出，合适的蒸汽流量能够确保汽机在高效区间运行。

2.汽机转速

汽机转速与叶轮的设计和工作特性密切相关。在额定转速下，汽机的各项性能指标能够达到最佳匹配。如果转速偏离额定值，可能会导致叶轮的效率降低、振动加剧等问题，从而影响汽机的能效。

3.排汽压力

排汽压力对汽机的效率有着显著影响。较低的排汽压力能够增加蒸汽在汽机内的焓降，提高汽机的热效率。但是，降低排汽压力需要消耗额外的能量用于维持真空系统，因此需要找到一个平衡点，使得汽机在综合能效最高的情况下运行。

二、传统汽机运行参数优化方法的局限性

（一）经验公式法

传统的经验公式法是基于大量的实验数据和工程经验总结出来的。这种方法虽然简单易行，但是其准确性受到实验条件和数据样本的限制。由于汽机的运行环境复杂多变，不同的汽机型号、工况和运行条件下，经验公式可能无法准确反映汽机的实际运行状态，从而导致优化结果的偏差。

（二）试验法

试验法是通过对汽机进行各种工况下的试验来确定最佳运行参数。这种方法能够较为准确地获取汽机在特定工况下的性能数据，但是试验过程耗时、费力，成本高昂。而且，试验只能在有限的工况点进行，无法涵盖汽机在实际运行中可能遇到的所有工况，因此难以实现全面的运行参数优化。

三、智能算法概述及其在汽机运行参数优化中的应用潜力

（一）智能算法概述

1.遗传算法

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法。它通过模拟自然界中的遗传、变异和选择过程，对问题的解进行搜索和优化。在遗传算法中，将问题的解表示为染色体，通过交叉、变异等操作不断产生新的解，并根据适应度函数选择优良的解，经过多代进化，最终得到最优解。

2.粒子群优化算法

粒子群优化算法是受鸟群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法。在该算法中，将每个粒子看作是一个潜在的解，粒子在搜索空间中飞行，其飞行速度和方向受到自身经验和群体经验的影响。通过不断更新粒子的位置和速度，搜索最优解。

3.神经网络算法

神经网络算法是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型。它通过大量的神经元之间的连接和权重调整来学习输入和输出之间的关系。在汽机运行参数优化中，可以利用神经网络对汽机的运行数据进行学习，建立汽机运行参数与能效之间的映射关系，从而实现参数优化。

（二）应用潜力

智能算法具有自学习、自适应和全局搜索能力等优点，能够克服传统优化方法的局限性。在汽机运行参数优化中，智能算法可以处理复杂的非线性关系，能够在大量的运行数据中挖掘出潜在的规律，为汽机在不同工况下提供最优的运行参数，从而提高汽机的能效。

四、基于智能算法的汽机运行参数优化策略

（一）数据采集与预处理

1.数据采集

首先需要采集汽机在不同工况下的运行数据，包括蒸汽参数、汽机转速、排汽压力、功率输出、效率等数据。这些数据可以通过汽机自带的传感器和监测系统获取。

2.数据预处理

采集到的数据可能存在噪声、缺失值等问题，需要进行预处理。可以采用滤波、插值等方法对数据进行清洗和修复，确保数据的质量。

（二）建立汽机运行模型

1.基于智能算法的模型选择

根据汽机的特点和运行数据的特性，选择合适的智能算法建立汽机运行模型。例如，可以采用神经网络算法构建汽机的能效预测模型，将汽机的运行参数作为输入，能效作为输出，通过对大量数据的学习训练模型。

2.模型验证与优化

建立模型后，需要对模型进行验证。可以将一部分未用于训练的数据作为测试数据，检验模型的准确性。如果模型的准确性不满足要求，则需要对模型进行优化，如调整神经网络的结构、参数等。

（三）运行参数优化

1.目标函数设定

以汽机的能效最大化为目标函数，同时考虑汽机的安全运行、负荷需求等约束条件。

2.智能算法优化求解

利用选定的智能算法对目标函数进行优化求解。例如，采用遗传算法在满足约束条件的情况下搜索汽机运行参数的最优解。通过不断迭代，使汽机的运行参数逐步趋近于最优值。

五、基于智能算法的汽机能效提升策略

（一）故障诊断与预防

1.故障特征提取

利用智能算法对汽机的运行数据进行分析，提取故障特征。例如，通过神经网络对汽机振动、温度等数据进行特征提取，识别出可能存在的故障模式。

2.故障诊断与预测

根据提取的故障特征，利用智能算法进行故障诊断和预测。如采用支持向量机算法对汽机的故障进行分类诊断，预测故障的发生时间和严重程度，以便及时采取措施进行维修，避免因故障导致的能效降低。

（二）负荷优化分配

1.多汽机系统的负荷分配

在多汽机系统中，利用智能算法对各汽机的负荷进行优化分配。例如，采用粒子群优化算法根据各汽机的性能特点、运行成本等因素，合理分配负荷，使得整个系统的能效最高。

2.动态负荷调整

随着电网负荷的变化，汽机的负荷也需要动态调整。智能算法可以根据实时的负荷需求和汽机的运行状态，快速、准确地调整汽机的负荷，确保汽机在高效区间运行。

结论

智能算法在汽机运行参数优化和能效提升方面具有巨大的应用潜力。通过数据采集与预处理、建立汽机运行模型、运行参数优化和能效提升策略的实施，可以有效地提高汽机的能效，降低能源消耗，提高汽机的可靠性和经济性。

参考文献

[1]王凌，李瑞，陈靖方.面向人机协同能效车间调度的群智能优化算法[J].中国科学：技术科学，2024，54（9）：1676-1692.

[2]王淑敏，梁雨哲.火力发电厂汽轮机控制系统中智能调节算法的应用与效果评估[J].2024（6）：37-39.