熵增法则(定律)「熵增定律什么意思」

今天带来熵增法则(定律)「熵增定律什么意思」，关于熵增法则(定律)「熵增定律什么意思」很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

能源数字化的核心目的是提高能源的利用率，我们在电厂做数字化，并非要把电厂往多么高大上的方向发展，而是通过数字化的方式，将电厂的整体运营水平提高一个档次。

这种提高，包括很多的方面，我认为其中最主要的是机组效率的提高。但是，之前我提出过一个观点，机组在设计定型后，想要通过后期改造对其产生质的影响，难度是非常大的。行业内有个论断，10克煤耗、一代技术。因此，想要通过后期改造实现机组整体效益的上升，其实难上加难。

通过反平衡法计算当前机组效率是目前最常用的方式，比直接通过煤耗折算的正平衡法相对更科学一些。根据公式，电⼚净效率=锅炉效率x汽机效率x管道效率x(1-⼚⽤电率)，在这个公式中，管道效率一般可以按99%计算，厂用电率基本可以折中计算5%，那么影响机组整体效率的关键参数是锅炉效率和汽机效率，而一般的锅炉效率都能在90%以上，真正可以提高的是汽机效率。

因此，这几年的机组改造中，主要以汽轮机的效率改造为主，老机组一般是在机组通流面积方面做文章，新机组的可选方式比较多，包括提高进汽参数等。

这里面就牵涉出了一个问题，汽轮机可以通过改造实现效率的提高，锅炉的整体改造较为难出手。当然，也有很多企业通过对省煤器、烟冷器等进行改造进一步提高锅炉效率的方式，但是与汽轮机改造肉眼可见的进步相比，锅炉相对保守一些。不过，在过去很长一段时间，通过锅炉燃烧调整的优化，目前也可以实现机组的整体效率提高。

燃烧调整，就是尽量延缓锅炉熵增的过程。

物理学中，我们把事务的混乱程度叫做熵，熵增就是事务由有序变为无序的过程。熵增定律也从一方面证明了永动机不存在，同时熵增定律也是一个哲学概念。

我们不断进步的过程，其实就是延缓熵增的过程，以求在更长的时间里输出更多的有用功。同样，对于我们的火力发电机组，一粒煤自进入炉膛内燃烧开始，它就开始了熵增的过程，熵增的同时释放出能量，能量通过热传导加热水形成水蒸汽，水蒸气推动汽轮机转动然后带动发电机发电，做完功的水蒸汽重新回到锅炉再次循环。这个过程就是经典的朗肯循环，是蒸汽动力时代最主要的理论依据。

我们可以看一组数据，亚临界300MW机组发电效率为36%，亚临界和超临界600MW机组发电效率为40%左右，超超临界1000MW机组发电效率高达44%；亚临界200MW循环流化床机组发电效率约38%，整体煤气化联合循环机组发电效率约41%。

今年的1月26日，国家能源局发布了2021年全国电力工业统计数据，2021 年6000 kW 及以上火电厂供电标准煤耗为302.5 g/kWh 。这个数字应该是个平均值，这里面既包括供电煤耗251g的百万超超临界机组，也包括400多g的小微机组。按照《煤电节能减排升级与改造⾏动计划（2014～2020年）》，到2020年，现役燃煤发电机组改造后平均供电煤耗低于310克/千⽡时，其中现役60万千⽡及以上机组（除空冷机组外）改造后平均供电煤耗低于300克/千⽡时。

根据上述原理和数据，我们目前面临的机组优化压力其实还是巨大的。一粒煤在能量转换过程中最大的损失出现在汽轮机阶段，其次是锅炉阶段。而根据我们的分析，汽轮机阶段的能效提高主要依靠技术改造，锅炉阶段的能效提高我们可以通过燃烧优化控制。

而在燃烧优化控制方面，过去我们主要依靠的是经验主义，通过对CCS主控回路的参数进行调节，以适应更多燃烧工况和负荷指令。但是，我也说过，经验往往是不怎么靠谱的，它可以作为一种思路或者一种方向，但是我们不能单纯的依靠经验去实现机组更经济的运行。

几年前我就看过一篇文章，是关于大数据与燃烧控制结合的猜想，但是在当时的技术条件下，其实是很难实现的。这里的瓶颈主要是IT领域在数据处理能力，但是随着时代的发展，这个瓶颈其实已经不足为虑了，毕竟我们已经在日常生活中能够切身感受到大数据“杀熟”的能力，因此在燃烧控制生产数据的处理上也就存在了可能。

我们设想有这样一套系统，他可以自动收集机组在不同负荷指令下的运行参数，通过建立不同工况参数模型，加入设计纠正、行业纠正、人工纠正等手段，得到一个近乎完美的标准模型。机组在运行阶段所产生的数据，不断的与模型参数进行对比，如果超出一定的阈值，就处罚报警系统，同时系统可以自动进行纠偏。

更重要的是，该系统可以预测运行参数的走向，也就是预测参数的变化趋势，通过趋势的预测，增加机组对未来变化的适应性。其实这个过程类似于模拟量的PID调节，但是单纯的PLC系统或者DCS系统其实很难有如此强大的数据处理能力，这也是自动化走向数字化的重要原因。

我们把一台机组看成一个整体，机组的各个设备和参数是组成这个整体的有机单元。如果机组的熵增加速，说明此时机组运行不稳定，需要及时纠偏；而机组在稳定状态下，各个设备运转在合理范围内，参数在设计范围内，那么机组的整体效率肯定也很乐观。

当前国内在“西电东送”、“上大压小”的方向指引下，东部很多机组在一些条件下不能满负荷运行，包括西部很多机组也是如此，这首当其冲影响的就是机组效率。按照行业内一些人的看法，国内目前处在“富电”的状态，尤其是新能源的加入，给燃煤机组的正常运转带来了不稳定性。

前段时间有个同行跟我联系，他们的机组参与电力现货交易，这就导致了AGC的指令在时刻变化。这种情况和我们目前面临的机组深度调峰问题其实是一致的，我们在牺牲机组的设备健康和效率，为满足当前的电网实际需要。所以，对于燃煤机组来讲，控制系统的调整能力就有了一个问号，在不断变化的负荷指令下，如何才能让机组运行的更经济成了一个难题。

数字化的加入，恰好可以增加推力。在自动化阶段，我们的机组参数都是有限点的设计，其他点点之间其实都是模糊参数。而数字化可以深化这种有限点，对更多的点进行分析，以求达到更加实用、适用。

我们理解电厂数字化，要从一个整体概念出发，他的目的一定是解决当前自动化阶段存在的问题，其次是要对现有的生产过程进行优化。在我个人有限的认知里，数字化一定要和生产运行紧密的结合起来，不能脱离实际。对于发电厂这个整体，数字化永远都是在限制他熵增的速率，而不是加速熵增。

当然，我看到了一些企业或者厂商做的数字化产品，要么未从生产工艺的角度出发，要么就是没有结合当前生产的实际。其实，所有的事务进步都是一个过程，需要不同的人持续关注，并且付出努力和探索，才能打造出更好的电厂数字化之路！

2022年7月24日 深夜 于扬州！