在"双碳"战略目标背景下，火力发电作为我国电力供应的主体，面临着前所未有的节能减排压力。传统火电机组是一个多变量、强耦合、非线性的复杂热力系统，其现有的基于机理分析或局部PID控制的优化方法，难以从系统全局角度实现能效最优。
本文旨在研究基于人工智能（AI）的火电机组全局性能一体化优化理论与方法。首先，深入剖析了锅炉、汽轮机、发电机等主要子系统间的耦合关联与能量传递机理，明确了以降低供电煤耗为核心的全局优化目标及约束条件。继而，利用电厂海量历史运行数据，构建了基于长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）的子系统智能代理模型，并进一步耦合集成为能够精准反映整机"输入-输出"特性的全局性能模型。在此基础上，分别设计了基于改进粒子群算法（PSO）的静态工况参数寻优策略与基于近端策略优化（PPO）算法的深度强化学习（DRL）动态实时优化策略，以应对不同运行场景下的优化需求。最后，以某600MW超临界机组为研究对象进行案例研究。仿真验证结果表明：本文所构建的全局模型预测精度高，平均相对误差小于1%；优化系统在稳态工况下，可使机组供电煤耗降低约2.1g/kWh，在变负荷过程中，能有效平滑关键参数波动，使机组综合热效率提升0.65个百分点。本研究为实现火电机组智能化、精细化运行，推动行业节能降碳提供了有效的技术路径。
**关键词：**人工智能；火力发电；全局优化；深度学习；强化学习；机组效率；节能降碳
1. 引言
1.1 研究背景与意义
中国政府提出的"2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和"的"双碳"目标，对能源电力行业的低碳转型提出了明确且紧迫的要求。尽管以风电、光伏为代表的新能源装机容量迅猛增长，但受其间歇性、波动性制约，在未来相当长一段时间内，火力发电尤其是煤电，仍将承担电力安全稳定供应的"压舱石"和"调节器"角色。因此，最大限度地提升现有火电机组的运行效率，降低供电煤耗和污染物排放，是当前阶段应对气候变化、实现能源结构平稳过渡最为现实和有效的举措。
火电厂本质上是一个庞大而复杂的能量转换系统，其核心流程包括锅炉内的化学能-热能转换、汽轮机中的热能-机械能转换以及发电机的机械能-电能转换。这一系统呈现出典型的多变量 （涉及数百甚至上千个监控测点）、强耦合 （锅炉、汽轮机、发电机等子系统间存在紧密的能量与工质交互）、非线性 （燃烧、传热、流动等过程具有显著的非线性特性）和大时滞（如锅炉燃烧调整到主蒸汽参数响应需要一定时间）特征。这种复杂性使得精确描述和优化整个系统的运行状态变得异常困难。
长期以来，火电机组的运行优化多依赖于机理模型 和局部控制系统。机理模型基于质量守恒、能量守恒和动量守恒等物理定律构建，虽然具有明确的物理意义，但对于实际工业对象，精确建模难度大、计算复杂，难以满足在线实时优化的需求。而广泛应用的分散控制系统（DCS）中的PID控制器，大多针对单一回路或局部设备进行设定值跟踪控制，缺乏从整机能量流全局视角进行协同优化的能力。运行人员往往依靠经验，在保证安全环保的前提下，对主要参数进行"粗放式"调整，难以逼近理论上的最优运行工况。
在此背景下，研究火电机组全局性能一体化优化显得至关重要。其核心思想是打破各子系统间的"信息孤岛"和独立优化模式，将锅炉、汽轮机、辅机等视为一个有机整体，通过协同调整全流程的运行参数，寻求整机综合能效的最高点。例如，锅炉侧追求的高效燃烧与低排放，可能与汽轮机侧追求的高进汽参数与低热耗存在耦合甚至矛盾，全局优化的目标就是找到能使整机煤耗最低的那个最优参数组合平衡点。人工智能技术，特别是深度学习和强化学习，因其强大的非线性拟合、特征提取和序列决策能力，为破解这一复杂系统的全局优化难题提供了全新的技术手段。
思考：在LLM技术出现之前，类似的一体化优化也是有的，见过历史寻优、局部优化等方式。其实火电机组的特性决定了调节不可能太高效，毕竟是惯性系统。不能想调就调，保障机组的稳定运行是第一要务。
1.2 人工智能在火电领域应用现状
近年来，人工智能技术在火电行业的应用已从探索阶段逐步走向工程实践。早期的应用主要集中在设备故障诊断与预测性维护，如通过对振动、温度等信号的分析，提前预警风机、泵、磨煤机等关键辅机的潜在故障。
在运行优化方面，AI的应用多见于局部过程的优化，例如：
（1）燃烧优化：利用神经网络或支持向量机建立燃烧工况与锅炉效率、NOx排放的映射关系，通过遗传算法等寻优，给出最优的二次风配比、燃尽风开度等建议。
（2）汽轮机性能监测：基于数据驱动模型实时计算汽轮机的相对内效率、热耗率，辅助运行人员发现性能劣化趋势。
（3）脱硫脱硝系统优化：智能控制脱硝剂的喷入量，在保证排放达标的前提下减少物耗。
然而，当前的研究与实践仍存在明显不足。首先，多数优化方案是"局部最优"而非"全局最优"。燃烧优化、汽机优化等往往是独立进行的，忽略了"炉-机-电"之间的强耦合关系。例如，为降低NOx而调整燃烧，可能导致主蒸汽温度偏离设计值，反而增加了汽轮机的热耗，整机能效未必提升。其次，现有系统易形成"信息孤岛"，数据在SIS、MIS、DCS等系统中流转不畅，缺乏一个统一的数据平台和模型来支撑整机级的分析与决策。因此，开展从机组整体出发的一体化全局优化研究，具有重要的理论价值和广阔的工程应用前景。
思考： 数据从DCS到SIS再到MIS，整个过程除了无法闭环反馈，流转倒是比较通畅。
从文中看也没有什么数据是需要从SIS、MIS反哺到DCS的，这一点有点牵强。
1.3 本文主要研究内容
本文围绕实现火电机组全局性能一体化优化的目标，开展系统性研究。核心工作包括：
1.系统耦合关系分析：深入剖析火电机组各子系统间的能量、工质耦合机制，为构建一体化模型奠定物理基础。
2.全局性能AI建模：基于电厂历史运行数据，采用深度学习方法，分别构建锅炉、汽轮机等子系统的智能代理模型，并集成构建高精度的机组全局性能模型。
3.全局优化策略设计与实现：针对稳态和动态不同工况，分别研究基于智能进化算法和深度强化学习的优化策略，并设计可行的工程部署方案。
4.案例验证与效果分析：以实际机组为对象，验证所提模型与方法的有效性和优越性，量化评估节能降碳效果。
2. 火电机组系统描述与耦合关系分析
要实现全局优化，必须首先深刻理解优化对象的内部结构与运行规律。本章将对火电机组的主要子系统进行描述，并重点分析其间的耦合关系，从而明确全局优化的内在机理与复杂性所在。
2.1 火电机组主要子系统
一台典型的燃煤火力发电机组主要由以下核心子系统构成：
1.锅炉燃烧系统：这是能量转换的起点。其核心设备是锅炉本体，包括炉膛、水冷壁、过热器、再热器、省煤器、空气预热器等。燃料（煤粉）与经过预热的空气在炉膛内混合燃烧，释放出化学能，产生高温烟气。烟气依次流过各个受热面，将热量传递给工质（水/蒸汽），自身温度降低后经除尘、脱硫排出。其主要控制目标包括：维持稳定的蒸汽压力与温度、保证高的燃烧效率、控制污染物（如NOx、SO2）的生成。
2.汽水系统：这是一个封闭的循环系统。给水经省煤器预热后进入汽包，然后在水冷壁中吸收辐射热变成饱和蒸汽，饱和蒸汽在过热器中进一步吸收对流热成为具有预定压力和温度的过热蒸汽。过热蒸汽被送往汽轮机做功。其主要控制目标是确保水循环安全、蒸汽品质合格、参数稳定。
3.汽轮机系统：这是热能转换为机械能的核心。高温高压的过热蒸汽进入汽轮机后，逐级膨胀做功，推动转子高速旋转。汽轮机通常分为高压缸、中压缸和低压缸。做功后的乏汽在凝汽器中凝结成水，由凝结水泵和给水泵送回锅炉，完成循环。抽汽系统则从汽轮机中间级抽取部分蒸汽用于加热给水，提高循环效率。其主要控制目标是追求高的内效率、低的热耗率，并确保转子振动、胀差等安全参数在允许范围内。
4.发电机及厂用电系统 ：汽轮机旋转的机械能驱动发电机转子旋转，切割磁感线产生电能。发电机输出的电能大部分升压后送入电网，小部分通过厂用变压器降压后供电厂内部的辅机（如风机、水泵、磨煤机等）使用。其主要控制目标是维持稳定的输出电压和频率，并尽可能降低厂用电率。
2.2 子系统间的耦合关系
上述子系统并非独立运行，而是通过能量流和工质流紧密耦合在一起，构成了一个"一荣俱荣，一损俱损"的有机整体。这种耦合关系是全局优化复杂性的根源，也是优化潜力所在。
1.锅炉与汽轮机的耦合：这是最核心的耦合关系，即"炉-机耦合"。
正向影响（炉→机） ：锅炉产生的主蒸汽压力 和温度是汽轮机运行的关键边界条件。主蒸汽压力决定了进入汽轮机的工质能量品位，压力越高，单位工质的做功能力越强。主蒸汽和再热蒸汽温度直接影响汽轮机各级的金属温度和热应力，进而影响其效率和寿命。温度偏低会导致汽轮机末几级湿度增加，侵蚀叶片，效率下降；温度过高则威胁设备安全。
反向影响（机→炉） ：汽轮机的负荷需求 直接决定了锅炉的燃料量和风量。在变负荷过程中，汽轮机调门开度的变化会引起主蒸汽压力的波动，锅炉侧必须快速响应以维持压力稳定。此外，汽轮机的抽汽用于加热锅炉给水，抽汽量的变化会直接影响省煤器入口的给水温度，进而改变锅炉尾部受热面的吸热分配，影响排烟温度和锅炉效率。
2.汽轮机与发电机的耦合：这种耦合相对直接，但至关重要。
汽轮机输出的机械转矩 与发电机产生的电磁转矩必须保持平衡，才能维持电网频率的稳定。当电网负荷变化时，发电机电磁转矩变化，需要通过汽轮机调节系统改变进汽量，以建立新的平衡。
3.全局性的耦合链条：一个典型的耦合链条示例如下：
电网调度指令（负荷变化） →发电机出力调整 →汽轮机调门开度变化 →主蒸汽压力波动 →锅炉燃料与风量调整 →燃烧工况、蒸汽温度、排放变化 →锅炉效率变化 →最终影响整机煤耗。
在这个过程中，任何一个环节的调整不当，都可能引发参数的振荡或偏离最优值。例如，为快速响应负荷指令而大幅开大汽门，可能导致主汽压力急剧下降，迫使锅炉大幅加煤，可能引起燃烧不完全、效率下降，甚至超温超压。
因此，全局优化的核心任务，就是在深刻理解这些耦合关系的基础上，通过协同调整各子系统的可控参数（如给煤量、总风量、减温水量、汽轮机调门开度等），使得在各种运行工况下，整机的能量转换效率最高，即供电煤耗最低。
2.3 全局性能优化的关键指标
为了量化评估优化效果，必须明确优化的目标函数和约束条件。
（1）优化目标：
o主要目标 ：最小化供电煤耗（g/kWh） 。这是衡量火电机组经济性的最核心指标，综合反映了整个能量转换过程的效率。其计算公式为：供电煤耗= (总煤耗量 * 煤的低位发热量) / (发电量 - 厂用电量)。与之等效的指标是最大化机组综合热效率。
o次要目标（可多目标优化） ：最小化污染物排放浓度，如NOx、SO2。
（2）约束条件：优化必须在安全、环保的边界内进行。
o环保约束：NOx、SO2、烟尘排放浓度必须低于国家及地方排放标准限值。
o安全约束：
§主蒸汽压力、温度波动范围必须在规程允许范围内。
§锅炉壁温、汽轮机金属温度、胀差、振动等关键设备参数不得超限。
§炉膛负压、烟气含氧量等保证燃烧稳定的参数需维持在安全区间。
§机组负荷响应速率需满足电网调峰要求。
3. 基于AI的全局性能建模
构建一个能够准确反映机组全局输入-输出关系的数学模型是进行优化的前提。鉴于火电机组的复杂性，完全依赖物理机理建模极为困难。本章将详细阐述如何利用电厂海量运行数据和人工智能技术，构建一个高精度的数据驱动全局代理模型。
3.1 数据采集与预处理
高质量的数据是AI模型的基石。
1.数据来源 ：数据主要来自电厂的分散控制系统（DCS） 、厂级监控信息系统（SIS） 和管理信息系统（MIS）。这些系统记录了机组运行的全过程数据，每秒可产生数以万计的数据点。
2.关键变量选取：从海量测点中筛选出与全局性能强相关的关键变量，覆盖"燃料-风-烟-水-汽-电"全流程。主要包括：
o输入变量：机组负荷指令、煤质信息（收到基低位发热量、挥发分、水分等）、总给煤量、总一次风量/风压、总二次风量/风压、各层燃尽风开度、给水流量、给水温度等。
o控制/状态变量：主蒸汽压力/温度、再热蒸汽压力/温度、炉膛氧量、炉膛负压、各受热面壁温、汽轮机调门开度、各缸效率、凝汽器真空、各辅机电流等。
o输出/性能变量：发电功率、供电煤耗、锅炉效率、汽轮机热耗率、厂用电率、NOx排放浓度等。
3.数据预处理：原始数据通常包含噪声和异常，必须经过严格清洗。
o异常值剔除：采用基于统计学（如3σ准则）或聚类的方法，识别并剔除明显偏离正常工况的坏数据。
o缺失值处理：对于少量缺失的数据，可采用线性插值、样条插值或基于K近邻（KNN）的方法进行填补。
o数据降噪：应用滑动平均滤波、小波变换等技术，平滑数据中的高频噪声，保留真实趋势。
o工况辨识与数据筛选：机组在不同负荷、不同煤质下运行特性差异巨大。需要根据负荷、给煤量等关键参数对数据进行工况划分（如>90%额定负荷为高负荷，70%~90%为中高负荷等），并剔除启停、大幅变负荷等非稳态工况数据，确保用于建模的数据代表稳定的运行状态。
o数据标准化：将不同量纲和量级的变量归一化到[0,1]或[-1,1]区间，以加速模型收敛并提高精度。
3.2 机组子系统AI建模
考虑到模型的复杂度和可解释性，我们采用"分而治之"的策略，先构建关键子系统的智能模型，再进行集成。
1.锅炉子模型：
o输入：总给煤量、各一次/二次/燃尽风门开度、煤质信息（低位发热量）、给水流量/温度等。
o输出：锅炉效率、主蒸汽压力/温度、再热蒸汽温度、排烟温度、炉膛出口NOx浓度等。
o模型选择 ：锅炉燃烧和传热过程具有显著的动态时滞特性。因此，我们选用擅长处理时序数据的长短期记忆网络（LSTM） 或门控循环单元（GRU）。这些循环神经网络（RNN）变体能够记忆历史信息，从而更准确地预测当前操作对未来参数的影响。模型结构通常包含2~3个隐含层，使用ReLU或Tanh激活函数，通过反向传播和时间序列分割进行训练。
2.汽轮机子模型：
o输入：主蒸汽压力/温度、再热蒸汽温度、汽轮机调门开度、凝汽器真空（循环水温度/流量）、各级抽汽流量等。
o输出：汽轮机实际功率、高压缸/中压缸效率、汽轮机热耗率。
o模型选择 ：汽轮机的响应相对锅炉更快，动态特性稍弱。可以选用前馈神经网络（FNN） 或GRU。对于以稳态性能预测为主要目的的场景，高性能的FNN已能满足要求；若需考虑变工况的动态过程，则GRU更为合适。
3.发电机及厂用电模型：
o此部分相对简单，厂用电率与机组负荷、主要辅机运行组合有较强关系。可采用FNN 或甚至多元线性回归建立发电机功率与总厂用电量之间的关系模型。
3.3 机组全局性能一体化模型
将上述训练好的子模型进行耦合，构建全局代理模型。
·模型集成方式：锅炉子模型的输出（如主蒸汽参数）作为汽轮机子模型的输入；汽轮机子模型的输出（如功率）与厂用电模型结合，计算出供电煤耗。这样就形成了一个从前端燃料输入到末端电能输出和污染物排放的完整计算链条。
（1）模型验证 ：使用未参与训练的测试数据集对集成后的全局模型进行验证。通过计算模型预测的供电煤耗、主蒸汽温度等关键参数与实际值的均方根误差（RMSE） 、平均绝对百分比误差（MAPE） 和**决定系数（R²）**来评估模型精度。一个优秀的全局模型，其供电煤耗的预测MAPE应小于1%，R²应大于0.95。
（2）模型优势：此数据驱动的全局代理模型计算速度远快于精细的机理模型，能够满足在线实时优化计算的效率要求。同时，它通过数据学习，隐式地包含了所有子系统间的复杂耦合关系，为后续的优化算法提供了一个高效的"数字沙盘"。
4. 全局优化策略与算法实现
拥有了高精度的全局性能模型后，本章将探讨如何在此基础上，寻找最优的运行参数设定值。我们针对火电机组不同的运行特点，设计了两种互补的优化策略。
4.1 优化目标函数与约束条件
首先，将优化问题数学化。
·目标函数：
Minimize J = f(供电煤耗) + λ * g(NOx排放)
其中，f(x)和g(x)是归一化函数，λ是权重系数，用于在煤耗和环保之间进行权衡。在本文中，我们主要聚焦于最小化供电煤耗。
·决策变量：即运行人员可调整的控制参数，例如：
x = [总风量, 氧量设定值, 燃尽风门开度组合, 主蒸汽温度设定值, 再热汽温调节手段, ...]
·约束条件：
s.t.
NOx(x) ≤ NOx_max
主汽温_min ≤ 主汽温(x) ≤ 主汽温_max
... (其他安全、环保约束)
x_min ≤ x ≤ x_max (控制参数自身操作范围)
4.2 优化算法的选择
针对不同的应用场景，我们研究两类算法：
方案一：基于智能优化算法（如改进粒子群算法PSO）
·适用场景 ：适用于负荷指令稳定或变化缓慢的稳态工况 下的静态参数寻优。例如，在某个固定负荷点，寻找能使当前煤耗最低的风煤比、氧量等参数组合。
·算法原理：PSO模拟鸟群觅食行为。每个"粒子"代表一个潜在的解（即一组控制参数x）。粒子在解空间中飞行，通过追踪个体历史最优位置和群体历史最优位置来更新自己的速度和位置，逐步逼近全局最优解。
·本文改进 ：针对标准PSO易早熟收敛的缺点，引入惯性权重线性递减 和收缩因子，以平衡全局探索与局部开发能力。同时，将约束条件通过罚函数法融入目标函数中。
·工作流程：
1.初始化一群粒子，位置随机生成在控制参数允许范围内。
2.将每个粒子的位置（参数组合）输入到3.3节构建的全局代理模型中，计算其对应的供电煤耗和约束违反程度，得到适应度值。
3.更新每个粒子的个体最优和群体最优。
4.根据PSO速度-位置更新公式，迭代更新所有粒子。
5.当达到最大迭代次数或适应度值收敛时停止，输出群体最优位置作为最优操作参数建议。
方案二：基于深度强化学习（DRL）（如近端策略优化PPO）
·适用场景 ：适用于变负荷、启停等动态过程 的实时滚动优化。它能够学习一种控制策略，根据当前机组状态，自动、连续地给出控制动作。
·基本框架 ：将机组全局模型视为**"环境"（Environment）** ，将AI控制器视为**"智能体"（Agent）**。
o状态（State, s_t）：t时刻机组的运行状态，如负荷、主汽压力、主汽温度、氧量、NOx等。
o动作（Action, a_t）：智能体给出的控制指令，如风量设定值的调整量、燃尽风门开度的变化量等。动作是连续值。
o奖励（Reward, r_t）：环境根据状态转移后性能的变化给予智能体的反馈。是驱动智能体学习的关键。我们设计奖励函数为：
r_t = -[α * Δ(供电煤耗) + β * (NOx - NOx_max)_+ + γ * (参数越限惩罚)]
其中，(·)_+表示取正值，α, β, γ为权重系数。这个奖励函数鼓励降低煤耗，惩罚超标排放和参数越限。
·算法选择： PPO是当前在连续控制领域最流行、最稳定的DRL算法之一。它通过一个Actor网络 来学习策略（由状态s选择动作a的概率分布），一个Critic网络来评估状态的价值（期望累积奖励）。PPO通过引入"裁剪"的目标函数，保证了训练过程的稳定性，避免因单次更新过大而导致策略崩溃。
·训练过程：
o智能体与基于全局模型构建的仿真环境进行交互。
o在每个时间步，智能体观察当前状态s_t，根据策略网络输出动作a_t（控制指令）。
o环境执行动作，转移到新状态s_{t+1}，并计算奖励r_t。
o将经验元组(s_t, a_t, r_t, s_{t+1})存入经验回放缓冲区。
o定期从缓冲区采样一批数据，用于更新Actor和Critic网络。PPO算法会最大化一个经过裁剪的替代目标函数，从而稳步提升策略性能。
o经过数百万步的训练后，智能体学会了一种高性能的控制策略π(a|s)，能够根据任意给定的机组状态，给出近乎最优的控制动作。
4.3 优化系统的实现与部署
将上述研究成果工程化，需要一个完整的软件系统架构。
1.数据接口层：通过OPC UA、Modbus等标准工业协议，从DCS或从SIS实时数据库中读取所需的实时数据。
2.模型计算服务器：部署训练好的全局代理模型和优化算法（PSO引擎或PPO策略网络）。该服务器接收实时数据，周期性地（如每5-15分钟）启动优化计算。
3.优化决策与输出：
o对于PSO方案 ：系统在固定负荷下自动寻优，将找到的最优设定值列表（如最佳氧量、最佳风煤比）以操作指导建议的形式，通过人机界面（HMI）推送给运行人员。
o对于DRL方案 ：训练好的PPO Agent可以以更高的频率（如每秒）直接给出控制动作的调整量。初期可以以"指导模式"运行 ，即只给出建议，由运行人员确认后执行；在系统经过充分验证、获得信任后，可升级为闭环控制模式，通过APC（先进过程控制）站直接将优化指令写入DCS的设定值回路。
4.安全与保护：系统必须内置多重安全逻辑，例如：优化前校验工况稳定性、优化结果超限判断、与DCS原有保护系统的硬联动等，确保优化操作绝对安全。
5. 案例研究与结果分析
为验证本文所提方法的有效性，我们选取国内某电厂的600MW超临界燃煤机组作为实验对象。
5.1 实验对象与数据
该机组配备超临界参数锅炉、一次中间再热凝汽式汽轮机。我们从其SIS系统中提取了连续6个月、涵盖不同季节和负荷区间的历史运行数据，数据采样间隔为1分钟。经过预处理和工况筛选后，共获得约15万条有效稳态数据样本，按7：2：1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集。
思考：采样间隔1分钟，一个测点6个月原始数据就是25.92万条。
这个15万条数据的数据集显得过小了。不知道预处理和工况筛选的原则是什么？
5.2 全局模型的验证
使用测试集对集成后的全局模型进行验证。结果表明，模型对供电煤耗 的预测值与实际值的平均绝对百分比误差（MAPE）为0.82%，决定系数R²达到0.963。对主蒸汽温度 的预测RMSE为1.2°C，对NOx排放浓度的预测MAPE为3.5%。所有关键性能参数的预测精度均满足工程应用要求，证明了所构建的全局代理模型是可靠和准确的。
5.3 优化效果仿真分析
我们在仿真环境中，分别对两种优化策略进行了测试。
·工况一：75%额定负荷（450MW）稳态优化
o方法：采用改进的PSO算法，在全局模型上进行寻优。
o对比：将PSO寻优得到的最优参数组合（如：将氧量从3.8%优化至3.2%，调整二次风配比等）与优化前人工操作的平均水平进行对比。
o结果 ：优化后，机组供电煤耗从315.6 g/kWh 下降至313.5 g/kWh ，降低了2.1 g/kWh。同时，由于燃烧组织优化，NOx排放浓度也从285 mg/Nm³降至265 mg/Nm³。
·工况二：负荷从500MW降至400MW的动态过程优化
o方法：使用训练好的PPO智能体来控制降负荷过程，与传统的机组协调控制（CCS）策略进行对比。
o结果：在传统CCS下，降负荷过程中主蒸汽压力最大偏差为±0.8 MPa，主蒸汽温度最大波动为±10°C。而在PPO控制下，主蒸汽压力偏差控制在±0.4 MPa以内，主蒸汽温度波动减小到±5°C。整个动态过程中，PPO策略通过提前、平滑地协调炉侧和机侧动作，使机组的平均运行煤耗比传统策略低约1.8 g/kWh，表现出更好的动态性能。
5.4 结果讨论
·节能效益估算：假设该机组年利用小时数为5000小时，综合稳态与动态优化效果，年均供电煤耗预计可降低约1.8 g/kWh。则每年可节约标煤：1.8 g/kWh * 600,000 kW * 5000 h / 10^6 = 5400 吨。折合减排二氧化碳约1.4万吨，经济效益和环保效益显著。
·机理分析：对PSO找到的最优解进行分析发现，其推荐的"低氧量、合理配风"模式，恰好符合燃烧学中在保证完全燃烧前提下降低排烟损失和风机耗电的原理。而PPO在动态过程中表现的"超前调节"特性，则体现了其对系统大时滞特性的有效补偿。这表明AI优化结果不仅数据上有效，在热力学机理上也是合理的。
6. 结论与展望
6.1 本文结论
本文针对复杂火电机组的全局性能优化问题，开展了一系列研究工作，主要贡献如下：
1.系统地分析了火电机组"炉-机-电"子系统间的强耦合机制，明确了全局优化的必要性与复杂性。
2.成功构建了基于LSTM/GRU深度学习网络的机组子系统模型及全局一体化代理模型，该模型精度高、计算快，为在线优化提供了可靠的数字基础。
3.创新性地提出了针对稳态工况的改进PSO静态寻优策略与针对动态过程的PPO深度强化学习实时优化策略，形成了覆盖全工况的优化解决方案。
4.通过实际机组案例验证，所提方法能有效降低机组供电煤耗（稳态下可达2.1 g/kWh），提升动态过程控制品质，为电厂带来了实实在在的节能增效。
6.2 存在不足与未来展望
本研究仍存在一些局限性：
1.模型的性能在很大程度上依赖于训练数据的质量和广度。对于煤质剧烈、频繁变化的机组，模型的适应性需要进一步提升。
2.当前模型尚未考虑设备性能的长期劣化（如结垢、磨损），需要引入在线自学习机制以实现模型的长期有效性。
3.DRL策略的训练成本高，且其"黑箱"特性使得其在工业高标准安全要求下的全面应用仍需谨慎。
未来研究方向包括：
1.构建火电机组数字孪生：将机理模型与数据驱动模型深度融合，形成更高保真度的虚拟机组，用于更精确的优化、预测和诊断。
2.AI与先进控制（APC）的深度融合：将AI优化模块与模型预测控制（MPC）等传统APC技术结合，形成优势互补。
3.边缘智能部署：研究轻量化AI模型，将其部署在靠近DCS的边缘计算设备上，实现更低延迟、更高安全性的闭环优化控制。
4.全厂多机组协同与电网互动优化：将优化范围从单机扩展到全厂，并考虑与电网调频、调峰需求的智能互动，进一步提升火电在新型电力系统中的价值。
参考文档：