電廠技術(shù)崗位典型面試題庫在能源電力行業(yè)的人才選拔中，電廠技術(shù)崗位的面試既考驗應聘者的專業(yè)理論功底，也關注其解決實際問題的能力、安全意識與行業(yè)視野。本文整理的面試題庫，涵蓋專業(yè)基礎、設備運維、系統(tǒng)優(yōu)化、安全應急、技術(shù)前沿五大維度，結(jié)合火電、水電、新能源電廠的共性與特性，為求職備考與企業(yè)招聘提供參考。一、專業(yè)基礎理論類1.不同類型電廠（火電/水電/風電/光伏/核電）的核心工作原理有何區(qū)別？需從能量轉(zhuǎn)化路徑切入分析：火電：燃料（煤/氣/油）燃燒加熱工質(zhì)（水）產(chǎn)生蒸汽，蒸汽驅(qū)動汽輪機旋轉(zhuǎn)，進而帶動發(fā)電機將機械能轉(zhuǎn)化為電能；水電：利用水的勢能（水頭差）推動水輪機旋轉(zhuǎn)，通過聯(lián)軸器帶動發(fā)電機發(fā)電；風電：風能推動風機葉輪旋轉(zhuǎn)（機械能），經(jīng)齒輪箱/直驅(qū)系統(tǒng)傳遞至發(fā)電機，完成機械能到電能的轉(zhuǎn)化；光伏：基于光生伏特效應，半導體（如晶硅）吸收光子后產(chǎn)生電子-空穴對，通過PN結(jié)分離形成電流；核電：核反應堆內(nèi)核燃料（如鈾-235）裂變釋放熱能，加熱工質(zhì)產(chǎn)生蒸汽，后續(xù)流程與火電一致（蒸汽-汽輪機-發(fā)電）。對比維度可延伸至轉(zhuǎn)化效率（光伏≈15%~25%，火電超臨界機組≈45%）、環(huán)境影響（核電零碳排放但有核安全風險）、調(diào)峰特性（水電調(diào)峰靈活，火電啟停響應慢）等。2.熱力學第二定律（熵增原理）在電廠熱力循環(huán)（如朗肯循環(huán)）中有何體現(xiàn)？朗肯循環(huán)包含吸熱（鍋爐）、膨脹做功（汽輪機）、放熱（凝汽器）、壓縮（給水泵）四個過程，熵增原理（“能量轉(zhuǎn)化存在不可逆損失”）的體現(xiàn)如下：鍋爐內(nèi)燃料化學能→熱能：存在不完全燃燒、散熱、煙氣余熱損失，屬于不可逆?zhèn)鳠幔卦觯?；汽輪機內(nèi)蒸汽膨脹做功：因摩擦、渦流導致可用能（焓降）未完全轉(zhuǎn)化為機械能，熵產(chǎn)增加；凝汽器內(nèi)乏汽放熱：高溫蒸汽向低溫循環(huán)水傳熱，是典型的不可逆過程（熵增）；給水泵壓縮水：理論上可視為可逆過程，但實際因機械摩擦存在熵增。這些不可逆過程導致實際循環(huán)效率（≈35%~45%）遠低于卡諾循環(huán)效率，需通過優(yōu)化設備（高效換熱器、汽輪機通流改造）、降低不可逆損失（如煙氣余熱利用）提升效率。二、設備運維與故障處理類1.汽輪機運行中振動異常升高，可能的原因及排查步驟？原因分類（三大類）：機械類：轉(zhuǎn)子不平衡（積灰/葉片損壞）、聯(lián)軸器對中不良、軸承磨損/油膜振蕩；水力/氣動類：汽流激振（負荷突變）、水擊（進汽帶水）、喘振（風機/泵類設備）；電氣類：發(fā)電機轉(zhuǎn)子匝間短路（磁場不均）、定子鐵芯松動。排查步驟：1.查看DCS曲線，確認振動趨勢（突發(fā)/漸變）、是否伴隨油溫/瓦溫/負荷變化；2.就地聽振（軸承箱、軸封），判斷異音類型（摩擦聲/撞擊聲/電磁聲）；3.檢查潤滑油壓、油溫（排除油膜振蕩，油膜振蕩多發(fā)生在2倍臨界轉(zhuǎn)速附近）；4.負荷穩(wěn)定時做“變負荷/變轉(zhuǎn)速”試驗，觀察振動與工況的關聯(lián)（如共振區(qū)振動放大）；5.必要時停機，拆檢聯(lián)軸器（對中精度）、軸承（磨損程度）、轉(zhuǎn)子（動平衡復核）。2.變壓器油溫超過85℃（頂層油溫），如何處理？處置邏輯：區(qū)分“正常溫升”與“異常過熱”，按“先排查、后處置”推進：1.查看溫控儀歷史曲線，確認是突發(fā)升高（如冷卻器故障）還是長期趨勢（如繞組老化）；2.檢查負荷率（是否超載）、環(huán)境溫度（夏季高溫？通風不良？）；3.檢查冷卻系統(tǒng)：風扇/油泵是否故障，散熱器是否堵塞（紅外測溫看溫差，正常溫差≤10℃）；4.油色譜分析（若有在線監(jiān)測）：排查繞組/鐵芯故障（如匝間短路→乙炔含量升高，鐵芯接地→總烴升高）；5.若負荷過高，聯(lián)系調(diào)度減載；冷卻故障則切換備用冷卻器，同步修復故障設備；內(nèi)部故障則申請停電檢修。三、系統(tǒng)運行與優(yōu)化類1.火電機組參與深度調(diào)峰（如負荷降至30%額定）時，需注意哪些技術(shù)要點？深度調(diào)峰對鍋爐、汽輪機、輔機的挑戰(zhàn)需逐一突破：鍋爐側(cè)：低負荷燃燒穩(wěn)定性（投油助燃/分層配風），防止熄火、結(jié)焦；汽溫控制（減溫水調(diào)整、煙氣擋板調(diào)節(jié)），避免超溫/低溫；汽輪機側(cè)：低壓缸流量過低（需投“低壓缸冷卻蒸汽”），防止鼓風摩擦；軸向推力變化（監(jiān)視推力瓦溫，低負荷時推力方向易反轉(zhuǎn)）；輔機側(cè)：給水泵變頻調(diào)節(jié)（防止汽蝕，低負荷時流量低、揚程高），風機變頻（維持爐膛負壓，低負荷時風量需求下降）；環(huán)保側(cè)：低負荷時脫硝效率（氨逃逸控制，噴氨量需與NO?濃度匹配）、電除塵效率（粉塵排放，低負荷時煙氣流速低，除塵效率下降）；熱應力側(cè)：升降負荷速率控制（≤1%額定負荷/min），防止金屬熱疲勞（如汽輪機轉(zhuǎn)子、鍋爐受熱面）。2.如何通過技術(shù)改造提升老電廠的發(fā)電效率？從“能量梯級利用”“設備效率提升”“系統(tǒng)優(yōu)化”三方面突破：余熱利用：加裝低溫省煤器（回收煙氣余熱加熱凝結(jié)水，降低排煙溫度）、煙氣余熱驅(qū)動吸收式熱泵（加熱除鹽水，替代部分廠用電）；汽輪機改造：通流改造（更換高效葉片、優(yōu)化汽封結(jié)構(gòu)），減少漏汽損失，提升內(nèi)效率；鍋爐改造：低氮燃燒器（同時提升燃燒效率，NO?排放≤30mg/m3）、空氣預熱器換型（降低漏風率，從15%降至8%以內(nèi)）；輔機變頻：引風機、送風機、給水泵變頻改造，降低廠用電率（如給水泵耗電占比從3%降至1.5%）；數(shù)字化優(yōu)化：投運AGC（自動發(fā)電控制）、鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)（AI算法實時調(diào)整風煤比，降低煤耗2~3g/kWh）。四、安全與應急管理類1.作業(yè)中發(fā)生觸電（低壓220V），現(xiàn)場應急處置流程？遵循“斷電→急救→送醫(yī)”邏輯，步驟如下：1.斷電：立即切斷電源（拉閘/用絕緣工具挑開電線，禁止直接接觸觸電者或電線）；2.急救：將觸電者平放于干燥地面，檢查呼吸/心跳：若無呼吸/心跳，立即心肺復蘇（胸外按壓30次+人工呼吸2次，循環(huán)進行，按壓深度5~6cm，頻率100~120次/分鐘）；若有呼吸/心跳，解開衣領，保持氣道通暢，注意保暖；3.送醫(yī)：呼叫120急救，途中持續(xù)監(jiān)護生命體征（呼吸、心跳、瞳孔）；4.事后：排查觸電原因（設備漏電？違規(guī)操作？），落實“四不放過”（原因未查清、責任未落實、措施未到位、教訓未吸取不放過）。2.電廠發(fā)生“全廠停電”（廠用電中斷），作為技術(shù)人員如何處置？廠用電中斷分“機組跳閘”和“輔機全?！眱煞N場景，核心是“保設備安全、搶復電”：1.機組跳閘處置：汽輪機：檢查轉(zhuǎn)速（防止飛車/超速），手動打閘（若ETS未動作），開啟直流潤滑油泵（保障軸承潤滑）；鍋爐：緊急停爐（關閉燃油/燃氣速斷閥，通風吹掃5~10分鐘，防止爆燃）；2.廠用電恢復前：監(jiān)視設備溫度（軸承、鐵芯），防止超溫（如汽輪機軸瓦溫度超110℃需緊急處理）；檢查蓄電池、UPS供電（保障DCS、儀表電源，維持參數(shù)監(jiān)視）；3.復電后啟動：按“輔機→鍋爐→汽輪機→發(fā)電機”順序啟動，優(yōu)先投運冷卻水泵、潤滑油泵（防止設備干磨）；鍋爐吹掃后點火（注意燃油系統(tǒng)泄漏檢測），汽輪機沖轉(zhuǎn)前確認參數(shù)（真空≥-85kPa、油溫≥35℃、振動≤0.03mm）；4.事后分析：排查保護動作原因（電網(wǎng)故障？廠內(nèi)故障？），制定防范措施（如優(yōu)化廠用電備自投邏輯、增加應急電源容量）。五、行業(yè)發(fā)展與技術(shù)前沿類1.“雙碳”目標下，傳統(tǒng)火電廠的轉(zhuǎn)型路徑有哪些？從“低碳化”“靈活性”“多能互補”三方向突破：低碳化轉(zhuǎn)型：煤改氣（燃氣輪機+余熱鍋爐，碳排放降低50%以上）、耦合生物質(zhì)發(fā)電（摻燒生物質(zhì)燃料，實現(xiàn)近零碳排放）、碳捕集（CCUS，捕集煙氣CO?封存/用于化工合成）；靈活性改造：深調(diào)峰（負荷降至30%以下）、快速啟停（兩班制運行，啟動時間從8小時壓縮至2小時），作為電網(wǎng)“調(diào)峰電源”；多能互補：與風電/光伏配套（如“風光火儲”一體化項目），火電廠提供穩(wěn)定出力，新能源提供清潔電量，儲能平抑波動；綜合能源服務：向周邊園區(qū)供熱、供汽，參與區(qū)域“冷熱電”三聯(lián)供，拓展盈利渠道。2.智慧電廠的核心技術(shù)（如數(shù)字孿生、AI運維）如何落地應用？數(shù)字孿生：構(gòu)建“物理電廠+虛擬電廠”模型，實時映射設備狀態(tài)（溫度、振動、流量），用于：故障預警：如汽輪機軸系變形預測（通過振動、溫度數(shù)據(jù)建模）、鍋爐四管爆漏預警（管壁溫度異常趨勢分析）；優(yōu)化運行：鍋爐燃燒仿真（調(diào)整風煤比、配風方式）、汽輪機變工況效率優(yōu)化（不同負荷下的汽封漏汽量模擬）。AI運維：故障診斷：機器學習識別軸承異音（聲紋分析）、油色譜異常模式（如乙炔含量突變預警匝間短路）；預測性維護：基于歷史數(shù)據(jù)預測風機葉片壽命（疲勞損傷模型）、變壓器絕緣老化（油紙絕緣壽命預測）；運行優(yōu)化：強化學習調(diào)整AGC響應曲線（降低煤耗2~3g/kWh）、光伏電站功率預測（提升