山西省呂梁市汾陽(yáng)市三泉鎮(zhèn)，晉能集團(tuán)旗下山西國(guó)峰煤電有限責(zé)任公司的兩臺(tái)300MW循環(huán)流化床直接空冷機(jī)組正在運(yùn)行，燃煤通過傳送帶進(jìn)入鍋爐燃燒，將水加熱成高溫高壓蒸汽，用以推動(dòng)汽輪機(jī)拖動(dòng)發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)發(fā)電，支撐工業(yè)生產(chǎn)、點(diǎn)亮萬家燈火。

“十四五”是碳達(dá)峰的關(guān)鍵期、窗口期，燃煤火電的碳減排，對(duì)實(shí)現(xiàn)電力行業(yè)碳排放達(dá)峰以及全國(guó)雙碳目標(biāo)具有重要意義，亟需通過實(shí)施改造升級(jí)進(jìn)一步提升機(jī)組高效清潔、低碳靈活和智能化水平，助力煤電產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展。

山西國(guó)峰煤電有限責(zé)任公司攜手百度智能云，共同探索AI智慧運(yùn)行應(yīng)用場(chǎng)景，通過智能算法實(shí)現(xiàn)機(jī)組冷端經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與脫硫運(yùn)行優(yōu)化，供電煤耗綜合降低可達(dá)2.9g/kWh，折算減少超過10600噸二氧化碳排放，降低電廠運(yùn)行成本600萬/年，成為智慧電廠和能耗優(yōu)化示范標(biāo)桿。

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AI降碳新高度

我國(guó)發(fā)電量的60.8%來自于燃煤火電?；痣姀S生產(chǎn)工藝流程復(fù)雜且需要實(shí)時(shí)調(diào)控，是典型的多參數(shù)耦合多變的場(chǎng)景，傳統(tǒng)的控制方式對(duì)于運(yùn)行人員能力要求很高，很難做到最優(yōu)運(yùn)行，而人工智能技術(shù)在處理復(fù)雜運(yùn)算和優(yōu)化控制方面有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。

冷端優(yōu)化對(duì)于提高汽輪機(jī)組冷端性能，提升發(fā)電機(jī)組熱經(jīng)濟(jì)性，從而達(dá)到節(jié)能降耗的目標(biāo)具有重要意義。冷端系統(tǒng)的熱量損失在熱力系統(tǒng)中占比最大，是節(jié)能潛力最大的部分。直接空冷是北方缺水地區(qū)普遍采用的汽輪機(jī)排汽冷卻方式，但也存在著背壓經(jīng)濟(jì)運(yùn)行缺乏數(shù)據(jù)支撐、空冷風(fēng)機(jī)節(jié)能缺乏實(shí)時(shí)對(duì)比分析、空冷島散熱片臟污程度缺乏動(dòng)態(tài)監(jiān)視和可視化運(yùn)行維護(hù)指導(dǎo)等問題。

百度智能云以機(jī)組最大化凈出力為目標(biāo)，以機(jī)理建模為骨架，融合人工智能技術(shù)對(duì)冷端系統(tǒng)精確建模，并利用深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來機(jī)組工況及外部環(huán)境，綜合考慮冬季防凍、風(fēng)機(jī)運(yùn)行等安全邊界條件，通過DCS閉環(huán)控制實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速等參數(shù)，優(yōu)化冷端系統(tǒng)整體運(yùn)行效率，從而提高機(jī)組經(jīng)濟(jì)性、減少碳排放。

國(guó)峰電廠空冷島智能優(yōu)化系統(tǒng)上線后，核算供電煤耗平均降低1.6g/kWh,單臺(tái)機(jī)組每年可節(jié)約超過200萬的燃料成本，減少超過5300噸的二氧化碳排放。

注：空冷優(yōu)化系統(tǒng)供電煤耗節(jié)約量估算采用歷史相似工況對(duì)比的方法，基于2021年7月至2022年7月的純凝發(fā)電工況分鐘級(jí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，以環(huán)境溫度及機(jī)組負(fù)荷為工況指標(biāo)，選擇算法上線后的實(shí)時(shí)工況冷端凈出力與歷史相似工況對(duì)比，由此計(jì)算得到以上供電煤耗降低量。

熱電聯(lián)產(chǎn)提效能

熱電聯(lián)產(chǎn)是指在同一電廠中將供熱和發(fā)電聯(lián)合在一起，既生產(chǎn)電能，又利用汽輪發(fā)電機(jī)做過功的蒸汽對(duì)用戶供熱，可以顯著提高燃料利用率，具有良好的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，是實(shí)現(xiàn)循環(huán)經(jīng)濟(jì)的重要技術(shù)手段。

國(guó)峰電廠通過高背壓供熱改造提升了城市供熱能力。然而機(jī)組高背壓運(yùn)行需要綜合考慮機(jī)組負(fù)荷、供水溫度、供水流量、低壓缸及小汽機(jī)末級(jí)超溫保護(hù)、精處理凝結(jié)水溫度等因素，工況變化復(fù)雜，影響參數(shù)眾多，難以確定最優(yōu)抽汽比例與最優(yōu)背壓，造成供熱能耗的大量損失。

百度智能云綜合利用機(jī)器學(xué)習(xí)及機(jī)理建模方式，搭建了兼顧魯棒性、可靠性、準(zhǔn)確性的供熱系統(tǒng)模型，利用智能優(yōu)化算法確定安全經(jīng)濟(jì)背壓并給與運(yùn)行指導(dǎo)。在保證各設(shè)備安全約束的情況下，供熱季平均背壓提升1～2kPa，核算供電煤耗降低 1.3g/kWh，提升高背壓凝汽器綜合換熱利用效率，降低抽汽量，從而提升供熱經(jīng)濟(jì)性。

注：供熱優(yōu)化系統(tǒng)供電煤耗節(jié)約量同樣采用歷史相似工況對(duì)比的方法，基于2021年11月至2022年3月抽凝供熱工況的分鐘級(jí)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，選取影響高背壓凝汽器運(yùn)行效率的核心指標(biāo)，如供水溫度、回水溫度、供水流量等作為工況選擇指標(biāo)，算法自2022年11月供熱季上線后，實(shí)時(shí)對(duì)比歷史相似工況與機(jī)組實(shí)時(shí)優(yōu)化運(yùn)行的乏汽利用效率，基于實(shí)際采集數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)了2022年供熱季算法上線4個(gè)月的抽汽供熱節(jié)約熱量，以此計(jì)算得到了以上標(biāo)煤節(jié)約量及年平均供電煤耗降低量。

智能減排新突破

節(jié)能減排不僅是降低碳排放，對(duì)于火電廠，SO2等污染物治理仍是重點(diǎn)，政策對(duì)排污指標(biāo)要求越來越嚴(yán)格，對(duì)燃煤電廠的環(huán)保工程發(fā)展提出嚴(yán)格要求。燃煤電廠的脫硫、脫硝和除塵已成為中國(guó)環(huán)保關(guān)注的主要領(lǐng)域之一。

國(guó)峰電廠循環(huán)流化床機(jī)組采用爐內(nèi)石灰石脫硫和爐后半干法脫硫兩種工藝。由于鍋爐燃燒與脫硫反應(yīng)的大時(shí)延、煤質(zhì)多變且工藝間耦合關(guān)系強(qiáng)等原因，導(dǎo)致脫硫劑用量難以準(zhǔn)確判斷，無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)行，影響環(huán)保指標(biāo)達(dá)成。

百度智能云深入電廠生產(chǎn)一線，基于機(jī)理+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合建模方式，定期對(duì)煤質(zhì)硫分和延遲時(shí)間進(jìn)行估計(jì)，指導(dǎo)深度調(diào)峰/調(diào)頻下機(jī)組的SO2的生成與脫除過程預(yù)測(cè)；其次，自適應(yīng)控制按照最優(yōu)比例分配爐內(nèi)外的脫硫劑消耗量，并進(jìn)行秒級(jí)精準(zhǔn)調(diào)節(jié)；此外，還實(shí)現(xiàn)了脫硫劑輸送過程的故障智能預(yù)警，修正控制策略，確?？刂扑惴▓?zhí)行的可靠性。從而最大限度減少脫硫劑用量，保障系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。

脫硫控制算法學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來源于電廠2022年全年的秒級(jí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，在2023年3月開始投運(yùn)上線，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)投運(yùn)率達(dá)到96%以上，無需人工干預(yù)，脫硫島入口煙氣SO2小時(shí)平均值（爐內(nèi)石灰石脫硫）與設(shè)定值平均偏差小于30mg/Nm3，脫硫島出口SO2小時(shí)平均值（脫硫島半干法脫硫，實(shí)際環(huán)保指標(biāo)）在20±10mg/Nm3內(nèi)；選擇全年相似工況對(duì)比，并將煤質(zhì)硫分折算為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，單位發(fā)電量的脫硫劑平均可節(jié)省8%，折合約4萬噸脫硫劑，每臺(tái)機(jī)組的物耗節(jié)省可達(dá)200萬元，僅使用AI算法進(jìn)行脫硫控制，大幅減少了電廠對(duì)人工運(yùn)維的依賴，并且在滿足環(huán)保指標(biāo)（35mg/m3）排放要求的同時(shí)，有效地提升了煙氣處理的經(jīng)濟(jì)性。

下沉控制一區(qū)，AI算法完成閉環(huán)控制

傳統(tǒng)上做工藝優(yōu)化，通常只是做參數(shù)推薦，系統(tǒng)投運(yùn)率低，效果不明顯；工藝優(yōu)化的系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)反控，通常通過SIS系統(tǒng)等部署在二區(qū)的系統(tǒng)來進(jìn)行交互，數(shù)據(jù)閉環(huán)延時(shí)大，算法控制難度大，精度低。

本項(xiàng)目將AI算法下沉到控制一區(qū)，數(shù)據(jù)從采集到反控，閉環(huán)周期降低至秒級(jí)，大大降低了算法控制難度，提高了控制精度，同時(shí)考慮到控制一區(qū)對(duì)穩(wěn)定性、安全性的較高要求，我們?cè)谟布?、軟件、策略上均做了相?yīng)防護(hù)，通過搭建服務(wù)器集群、容器化服務(wù)部署、服務(wù)間狀態(tài)的主、被動(dòng)檢測(cè)以及與原有控制系統(tǒng)的控制邏輯進(jìn)行配合，建立冗余自動(dòng)切換的控制邏輯，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在硬件、軟件、控制策略上的多級(jí)冗余機(jī)制，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性與安全性。

“雙碳”戰(zhàn)略下，以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)的構(gòu)建正加速傳統(tǒng)火電企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，技術(shù)革新變得更加緊迫，亟需通過實(shí)施改造升級(jí)進(jìn)一步提升機(jī)組高效清潔、低碳靈活和智能化水平，助力煤電產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展。

“我們和百度智能云合作，基于電廠運(yùn)行機(jī)理與運(yùn)行規(guī)范，采用機(jī)理模型與人工智能模型融合驅(qū)動(dòng)的方法，實(shí)時(shí)計(jì)算各工況下影響機(jī)組優(yōu)化運(yùn)行的參數(shù)，并通過提供指導(dǎo)建議和自動(dòng)閉環(huán)控制的方式，幫助電廠優(yōu)化運(yùn)行與節(jié)能降碳，創(chuàng)新發(fā)展火力發(fā)電技術(shù)，解決煤炭清潔高效利用問題?！眹?guó)峰煤電工程師表示。