摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据分析技术凭借其强大的数据处理、挖掘和分析能力，为火电厂集控系统的运行优化提供了新的途径。通过对火电厂集控系统运行过程中产生的海量数据进行深度分析，能够挖掘数据背后隐藏的规律和价值，从而制定更加科学合理的运行优化策略，实现火电厂集控系统的高效、稳定运行。因此，开展基于大数据分析的火电厂集控系统运行优化策略研究具有重要的现实意义。

关键词：大数据分析；火电厂；集控系统；优化策略

1 基于大数据分析的火电厂集控系统运行优化的重要性

基于大数据分析的火电厂集控系统运行优化的重要性在于，通过利用大量的数据和先进的分析技术，可以显著提高火电厂的运行效率和可靠性。火电厂集控系统是整个发电过程的核心，负责监控和调节各个设备的运行状态。传统的运行优化方法依赖于经验和简单的数据分析，往往难以应对复杂多变的运行环境。

通过引入大数据分析技术，火电厂可以实时收集和处理大量的运行数据，包括温度、压力、流量、设备状态等。这些数据经过分析和处理后，可以揭示设备运行的潜在问题和优化空间。例如，通过分析历史运行数据，可以发现某些设备在特定工况下的效率低下，从而进行针对性的调整和优化。此外，大数据分析还可以预测设备的故障趋势，提前进行维护和检修，避免突发故障导致的停机损失。

大数据分析还可以帮助火电厂实现精细化管理。通过对运行数据的深入分析，可以优化燃料的使用，降低能耗，减少污染物排放。同时，大数据分析还可以提供实时的运行建议和预警，帮助操作人员及时调整运行参数，确保设备在最佳状态下运行。

2 火电厂集控系统运行现状及问题分析

2.1 运行现状

当前，火电厂集控系统已实现对锅炉、汽轮机、发电机等主要设备以及相关辅助系统的集中监测与控制。通过自动化控制系统，能够实时采集设备的运行参数，如温度、压力、流量、转速等，并对设备进行一定程度的自动调节。然而，现有的集控系统在数据处理和分析能力方面相对有限，主要以简单的数据展示和阈值报警为主，缺乏对数据的深度挖掘和综合利用。

2.2 存在问题

2.2.1 数据利用不充分

火电厂集控系统在运行过程中产生了大量的数据，但这些数据大多处于分散存储状态，缺乏有效的整合与管理。由于缺乏先进的数据处理技术和分析方法，许多有价值的数据信息未能被充分挖掘和利用，无法为运行优化提供有力的数据支持[1]。

2.2.2 设备管理效率低

传统的设备管理方式主要依靠定期巡检和计划检修，缺乏对设备运行状态的实时监测和精准评估。无法提前发现设备潜在的故障隐患，导致设备故障时有发生，不仅增加了维修成本，还影响了火电厂的正常发电生产。

2.2.3 燃烧过程优化不足

锅炉燃烧过程是火电厂能源转换的关键环节，但目前的燃烧控制主要依赖操作人员的经验，难以实现燃烧过程的精准控制。燃烧效率低下，导致燃料浪费严重，同时增加了污染物的排放。

2.2.4 负荷调节不灵活

火电厂需要根据电网负荷需求及时调整发电功率，但现有的负荷调节方式响应速度慢、调节精度低，难以快速适应电网负荷的频繁变化，影响了电力供应的稳定性和可靠性。

3 基于大数据分析的火电厂集控系统运行优化策略

3.1 数据采集与处理优化

构建全面、高效的数据采集系统，在火电厂集控系统的关键设备和部位安装高精度传感器，实现对设备运行参数、环境参数等数据的实时、准确采集。同时，整合来自不同数据源的数据，包括设备运行数据、生产管理数据、燃料数据等，建立统一的数据存储平台。

采用先进的数据清洗、转换和集成技术，对采集到的原始数据进行预处理，去除噪声数据和错误数据，统一数据格式，提高数据质量。运用大数据分析工具和算法，对预处理后的数据进行深度挖掘和分析，提取有价值的信息，为运行优化决策提供数据支撑。

3.2 设备管理优化

基于大数据分析构建设备健康管理系统，通过对设备历史运行数据、实时监测数据以及维修数据的综合分析，建立设备故障预测模型。利用模型对设备的运行状态进行实时评估和预测，提前发现设备潜在的故障隐患，

并制定相应的维修策略。

实现设备的预测性维护，根据设备故障预测结果，合理安排设备的检修时间和检修内容，避免不必要的维修和过度维修，降低设备维修成本，提高设备的可靠性和可用率。同时，建立设备管理数据库，记录设备的基本信息、运行数据、维修记录等，为设备管理提供全面的数据支持。

3.3 燃烧过程优化

利用大数据分析技术对锅炉燃烧过程中的各种参数进行分析，包括燃料成分、炉内温度分布、氧量、烟气成分等，建立燃烧优化模型。通过对大量燃烧数据的学习和分析，找出不同工况下的最佳燃烧参数组合。

根据燃烧优化模型的计算结果，自动调整燃料供给量、送风量、引风量等参数，实现燃烧过程的精准控制，提高燃烧效率，降低煤耗和污染物排放。同时，实时监测燃烧过程中的各项参数，根据实际情况及时调整燃烧优化策略，确保燃烧过程始终处于最佳状态[2]。

3.4 负荷调节优化

通过对电网负荷历史数据、火电厂发电数据以及相关影响因素数据的分析，建立负荷预测模型。利用模型对电网负荷的变化趋势进行准确预测，为火电厂的负荷调节提供提前量。

结合负荷预测结果和火电厂自身设备的运行状态，运用大数据分析和优化算法，制定最优的负荷调节方案。自动调节锅炉的燃烧强度、汽轮机的进汽量和发电机的励磁电流等，实现负荷的快速、平稳调节，提高火电厂对电网负荷变化的响应能力。

4 案例分析

4.1 案例背景

某大型火电厂为提高集控系统运行效率，降低能耗和成本，引入大数据分析技术对集控系统进行运行优化改造。该电厂原有集控系统存在数据利用率低、设备故障率高、燃烧效率低下、负荷调节不灵活等问题。

4.2 优化措施

在数据采集与处理方面，新增和升级了大量传感器，实现了对设备运行参数的全面采集，并搭建了大数据存储和分析平台，对采集到的数据进行深度处理和分析。

设备管理上，构建了设备健康管理系统，通过大数据分析建立了设备故障预测模型，实现了设备的预测性维护。燃烧过程优化中，利用大数据分析建立了燃烧优化模型，实现了燃烧参数的自动调节。负荷调节方面，建立了负荷预测模型和优化调节方案，提高了负荷调节的响应速度和精度[3]。

4.3 实施效果

经过一段时间的运行，该电厂取得了显著的优化效果。设备故障率降低了 30% ，维修成本减少了 25% ；锅炉燃烧效率提高了 4% ，煤耗降低了12 克/千瓦时，污染物排放也明显减少；负荷调节响应速度提高了 50% ，调节精度提高了 30% ，有效提高了电力供应的稳定性和可靠性。

5 结束语

基于大数据分析的火电厂集控系统运行优化策略能够有效解决传统集控系统运行中存在的问题，通过对数据的深度挖掘和分析，实现设备管理、燃烧过程、负荷调节等方面的优化，提高火电厂集控系统的运行效率、降低能耗和成本、增强稳定性。在实际应用中，该策略已取得良好的效果，为火电厂的智能化、高效化发展提供了有力支持。未来，随着大数据技术的不断发展和完善，以及与人工智能、物联网等技术的深度融合，火电厂集控系统运行优化将迎来更广阔的发展空间。

参考文献：

[1]胡宇. 火力发电机组集控运行技术应用研究 [J]. 科技创新与应用,2025, 15 (11): 165-168.

[2]周远. 燃煤电厂集控系统中的大数据挖掘与预测控制 [J]. 中国新技术新产品, 2025, (01): 35-37.

[3]曲宗雨. 基于大数据分析的火电厂集控运行参数优化研究 [J]. 技术与市场, 2024, 31 (12): 93-96.