在区域能源保障体系中，某能源集团下属火电厂扮演着关键角色——作为区域电网核心支撑电源点，其单机容量达660MW，年利用小时数超5000小时，凭借优异的运行效率成为集团内的标杆机组，肩负着保障电力供应安全、助力经济社会发展的重要使命。然而，即便这样的高效机组，在汽轮机热力性能精细化管理上，也曾长期陷入困境。

01｜汽轮机热力性能的传统管理困局

每天晚上9点，集控室里仍能看到运行部值长老张的身影。他的办公桌上，堆叠着密密麻麻的Excel表格，记录着数百个测点的温度、压力、流量数据。分析前一天的机组运行数据，是老张每日最重要的工作。为了算出热耗率、缸效率等关键热力性能指标，他需要耗费2-3小时人工核算、凭经验判断。可即便如此，面对诸如“相同负荷下煤耗较上周升高2克/千瓦时”的异常，他依旧难以精准定位问题根源。

老张的困扰，是火电行业的普遍痛点。汽轮机作为火电厂的“心脏”，其热力性能直接决定电厂经济性，但传统性能评估方式存在三大突出缺陷：一是数据质量不可靠，现场测点环境恶劣，传感器漂移、信号干扰等问题频发，不同测点计算的热耗率差异可达10%；二是性能诊断滞后，由于叶片结垢、密封磨损等内部通流部分的劣化是缓慢过程，传统方式只能在大修时发现；三是运行优化缺乏依据，电网调峰需求日益频繁，运行人员只能凭经验调整参数，无法实时掌握不同负荷下的最佳工况。

为破解这些难题，该电厂曾做过多种尝试：引入国外性能监测软件，却因算法与国内机组特性不匹配、缺乏本地化服务而收效甚微；自建数据分析平台，又因缺乏结合热力学原理的深度诊断能力，难以满足精细化管理需求；增加人工分析频次，不仅未提升分析精度，反而加重了运行人员负担，陷入“投入大、回报小”的僵局。

02｜汽轮机热力性能智能监测带来转机

转机来自K2与设备商联合开发的汽轮机热力性能智能监测系统。经过多方案对比，该集团最终选定这套方案，核心源于三大优势：

一是专业性与完整性兼具，系统不仅覆盖热耗计算、缸效率计算等基础功能，更具备测点数据异常分析、级组效率计算、特征通流面积计算等深度诊断能力，直击行业核心痛点；

二是适配性极强，基于国内主流机型实际运行数据训练优化，充分契合国内火电厂运行特点与设备特性，彻底解决了国外软件 “水土不服” 的问题；

三是服务贴心到位，除提供软件系统外，还配备专业数据科学家团队，深入理解电厂业务场景，与运行、检修、技术等部门紧密协作，通过一机一策的微调确保系统的核心算法落地见效。

值得一提的是，数据对接阶段，团队发现电厂不同系统对同一测点命名不一致，导致数据关联困难。为此，团队主动承担数据治理工作，帮助建立统一数据字典来反映测点映射关系，既解决了当前项目的数据难题，更为电厂后续数字化建设筑牢了基础。

03｜从“黑箱”到“透明”的价值落地

这套方案的核心价值，在于将汽轮机这一传统“黑箱”系统透明化，通过集成测点清洗、核心热力参数计算及故障诊断功能，为火电站带来全方位变革：

在节能降耗方面，模型可实时计算热耗率、缸效率、加热器抽汽量等关键经济指标，让运行人员摆脱经验估算，依据精准量化数据优化燃烧调整与运行参数。通过实时监测低压缸排汽焓和凝结水流量，电厂能精准控制背压与回热系统，确保机组始终运行在最佳工况，直接降低发电煤耗，显著提升经济效益。

在检修模式方面，模型通过计算级组效率与特征通流面积并进行长期趋势分析，能精准捕捉叶片结垢、密封磨损等微小变化，具备“CT扫描式”的诊断能力。这让电厂在故障萌芽期就能发现问题，科学制定检修计划，避免过度维修或失修，大幅降低检修成本、缩短工期，推动检修模式从“定期检修”向“状态检修”升级。

在数据质量方面，针对现场测点多、环境恶劣导致的坏点漂移问题，模型利用热力学平衡原理对原始数据进行交叉验证、清洗，有效剔除虚假信号。这不仅为效率计算提供了可靠基准，更避免了误采样引发的错误调度指令，保障了控制策略的安全性。

在安全保障方面，系统集成了故障诊断功能，实时监控低压缸排汽焓（防止末级叶片水蚀）等关键安全参数，实现设备健康状态全天候预警。在调峰、变负荷运行常态化的背景下，为机组宽负荷安全稳定运行筑牢技术屏障，有效防范恶性非停事故。

老张的工作状态如今已彻底改变：“从前加班到深夜核算数据，现在10分钟就能掌握全局。系统不仅给出结果，更指明问题所在，让我的每个操作都有据可依。”这正是技术创新赋能传统产业的暖心注脚——解放人力，提升决策质量，让老师傅的经验与算法的精准相得益彰。

这场始于数据治理、成于算法创新的变革证明，在能源转型的关键时期，传统火电通过数字化手段实现精细化运营，是保障电力安全、推动降本增效的必由之路。