摘要:为提升火电厂热控系统可靠性并保障机组安全经济运行，本研究基于全生命周期管理理论，提出覆盖设计、安装、运行、维护及退役阶段的系统性策略。设计阶段通过硬件抗干扰优化与软件冗余逻辑降低信号误动风险；运行阶段通过动态数据平台实时监测设备状态，并利用 AI 算法实现异常预警。同时，基于监测数据评估设备剩余寿命；维护阶段采用风险评估与精准检修技术，形成“设计-安装-运行-维护-退役”闭环反馈机制。实施结果表明，该策略使某火电厂的非计划停机次数从年均2 次降至0 次，保护误动率下降65%，备件库存成本降低18%，运维效率提升20%。研究验证了全生命周期管理在多阶段协同中的实践价值，为火电厂智能化转型提供了理论与技术支撑。关键词：全生命周期管理；火电热控系统；可靠性；动态监测；数据驱动决策

引言

随着火电机组规模扩大与运行参数提升，热控系统可靠性成为制约机组安全与经济运行的关键因素。然而，现有研究多聚焦于单一阶段优化，但跨阶段协同管理的研究仍显不足。研究表明，传统运维模式因缺乏全生命周期视角，易导致冗余设计不足。针对上述挑战，提出全生命周期管理体系为系统性改进提供了理论框架，通过整合设计优化、动态监测与闭环反馈，实现风险可控与寿命延长[1]。本文融合冗余设计、数据驱动决策及失效反哺机制，构建覆盖设备全生命周期的可靠性提升策略，为火电厂智能化转型提供实践支撑。

1.全生命周期下火电热控系统可靠性瓶颈分析

火电热控系统在全生命周期内存在多阶段协同性不足情况。设计阶段硬件抗干扰能力薄弱与软件冗余逻辑缺失，导致信号误动风险高；安装阶段因工艺不规范及环境管控缺失，加速元件绝缘老化；运行阶段实时监测覆盖不全与AI 预警模型精度不足，难以捕捉隐性故障；维护阶段检修策略粗放及寿命预测模型验证不足，导致过度检修或关键部件漏检；退役阶段失效分析反馈机制缺失与寿命终止标准模糊，引发同类问题重复发生。上述瓶颈凸显多阶段数据割裂与闭环反馈不足，需通过全生命周期协同管理实现系统性优化。

2.基于全生命周期的热控系统可靠性提升策略

2.1 设计安装阶段

2.1.1 设计优化

在设计环节，需兼顾硬件选型与软件逻辑的双重优化。硬件方面，优先选择抗干扰能力强的元件，避免因信号失真或电源失稳引发保护误动；软件逻辑则需嵌入容错机制，比如将单点信号保护优化为“三取二”表决逻辑，并增加自诊断功能，实时监测逻辑异常。

2.1.2 安装控制

安装阶段的工艺规范同样关键。接线时需严格执行标准化操作，比如避免电缆屏蔽层毛刺，确保接线牢固、信号传输稳定；同时加强环境管理，对电子间温湿度、防尘等严格把控，减少因环境因素加速元件老化。

2.1.3 数据初始化

数据初始化是全生命周期管理的“起点”。安装完成后需建立动态设备台账，不仅记录设备型号、材质等基础参数，更要详细标注安装中发现的缺陷，为后续运行中的状态对比、风险评估提供“原始档案”。这些设计-安装阶段的系统措施，如同为热控系统“打地基”，从源头降低故障隐患，为长期可靠运行奠定基础。

2.2 运行阶段

热控系统进入运行阶段后，可靠性提升的关键在于“眼观六路、主动应对”—通过动态监测捕捉异常信号，结合风险预警提前干预，同时用实时数据反哺全生命周期管理，形成“监测-预警-调整”的闭环[2]。

2.2.1 状态监测

运行中需同步关注设备状态与环境变化：一方面，实时采集 DCS 系统中的温度、压力、信号稳定性等核心数据，这些数据直接反映热控元件的工作状态；另一方面，监测电子间温湿度、设备振动等环境参数，因为环境异常往往是元件故障的“导火索”。

2.2.2 风险预警

基于全生命周期数据平台，系统会自动分析这些监测数据，识别高风险点：单点信号保护回路因易受干扰被标记为高风险，易受振动的接线盒因松动概率大也被重点关注。一旦发现信号跳变或超温，平台立即触发预警，运行人员可通过临时退出保护、调整设备负荷等方式主动调控，避免故障扩大。更重要的是，这些异常数据会被实时录入平台，成为后续维护的线索[2]。这种边运行、边记录、边预警的模式，让热控系统从出了问题再修转向问题露头就管，真正实现了可靠性的动态提升。

2.3 维护退役阶段

2.3.1 精准检修

火电厂热控系统的维护退役阶段需依托全生命周期管理理念，通过精准检修与科学寿命管理实现可靠性动态优化。精准检修的核心在于融合风险评估与寿命预测技术，同时，结合材料老化模型预测元件剩余寿命，对剩余寿命低于阈值的部件制定渐进式更换计划，既能降低突发故障风险，又可优化备件库存成本。

2.3.2 寿命管理

寿命管理的另一维度是经验反馈机制。退役元件的失效分析为设计优化提供直接依据，形成“退役-设计”闭环。此外，材质老化模式的积累数据可反哺硬件选型[3]，这一过程不仅延长了设备服役周期，更通过全链条协同实现了热控系统可靠性的螺旋式提升。

经验反馈

3.典型案例验证与效果评估

3.1 案例背景

某火电厂送风机系统在2016 年因单点信号设计缺陷导致两次非计划停机，暴露了热控系统可靠性的显著短板。具体表现为：送风机轴承温度信号依赖 测点 电缆屏蔽层因毛刺与金属套管接触形成两点接地时，信号回路受电磁干扰引发跳变，触发保 致机组跳 故障不 反映了信号逻辑冗余不足的问题，还揭示了电缆绝缘老化与抗干扰设 该测点安装阶段未严格执行防潮防腐蚀标准，且运维中缺乏定期绝缘检测 老化 信号失真。该案例为验证全生命周期管理策略的有效性提供了典型场景，凸显了从设计优化到精准维护的系统性干预必要性。

3.2 策略应用

针对送风机非停问题，全生命周期管理策略通过多阶段协同实现可靠性提升。设计安装阶段将单点信号优化为三取二表决逻辑，并在施工中强化接线工艺管控，从源头规避两点接地风险。运行阶段，实时采集风机轴承温度、振动等参数，结合AI 算法建立超温预警模型，避免信号跳变引发误动。维护退役阶段对易老化的反馈装置进行剩余寿命评估，结合材质蠕变数据预测更换周期，提前储备备件并制定渐进式检修计划。全生命周期数据平台则整合设计参数、运行趋势及维护记录，系统性验证了全链条管理策略的工程价值。

3.3 实施成效

全生命周期管理策略的落地显著提升了火电热控系统的可靠性。通过优化单点信号为三取二表决逻辑并强化安装工艺，非停次数从 2016 年的 2 次降至 2017—2019 年连续三年未发生非计划停机，直接验证了设计冗余与工艺管控的有效性。基于ABC 分类法优化库存周转率，节约成本18%，并减少20%的过度检修工时。可靠性提升方面，保护误动率下降 65%。珠海电厂高温受热面管在引入全生命周期数据平台后，超温报警频次减少 40%，材质老化速率减缓23%[5]，印证了数据驱动决策对寿命延长的正向作用。上述量化指标表明，全生命周期管理通过多阶段协同优化，实现了可靠性、经济性与安全性的综合提升。

结语

全生命周期管理为火电热控系统可靠性提升提供了系统性解决方案。通过整合设计阶段的冗余优化、运行阶段的实时监测与AI 预警、维护退役 测 ，形成了 覆盖设备全生命周期的闭环管理链条。实践表明，该策略不仅降低保护误动率 检修成本， 过数据驱动决策实现了可靠性、安全性与经济性的协同优化，为火电厂智能化转型与可持续发展提供了可复用的技术路径。

参考文献：

[1] 杨哲一, 柯安鹏, 崔雄华, 等. 火电机组主要设备全生命周期管理体系[J]. 能源研究与管理,2020,(03):1-5.

[2]王正通,刘子良.热控系统可靠性技术提升及优化研究[J].科技创新导报,2020,17(06):14-15.

[3]杨小朋.火力发电厂热控系统可靠性的优化技术分析[J].现代职业教育,2017,(27):88.

[4]赵创.提高电厂热控系统可靠性技术研究[J].应用能源技术,2022,(10):36-39.

[5]李锐.提高火电厂热控系统可靠性技术研究[J].仪器仪表用户,2023,30(09):99-101+40.

作者简介：宫奕聪，1985 年12 月，男，汉，山东龙口，本科，助理工程师，研究方向：电力热控运维。