AI在火电厂集控运行中的应用

20XX/XX/XXAI在火电厂集控运行中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

火电厂集控运行现状与挑战02

AI技术在集控运行中的应用架构03

智能监盘与故障诊断系统04

燃烧优化与能效提升方案CONTENTS目录05

智能巡检与安全管控体系06

机组智能启停与负荷调度07

典型应用案例分析08

实施效益与挑战火电厂集控运行现状与挑战01传统集控运行模式特点

依赖人工经验，诊断效率低传统锅炉运行故障诊断方法主要依靠人工经验，存在诊断效率低、准确率不高等问题。设备故障类型多样，依靠人工经验诊断难以保证准确性，易造成设备损坏加剧和停机时间延长。

人工巡检存在盲区与风险传统人工巡检方式存在高空高危区域检查困难，如锅炉房、烟囱等区域存在大量巡检盲区；且人员在高温、高压、高噪声等危险环境下作业，安全风险较高。

数据处理能力有限，故障发现滞后面对电厂设备众多且复杂的运行状态，传统监测手段难以准确判断潜在故障，导致故障发现滞后，往往在设备出现明显损坏后才能识别。同时，人工处理海量运行数据效率低下，难以及时挖掘数据价值。

操作规范性与一致性不足由于人员素质、操作水平等原因，传统集控运行中存在诸多繁重、危险和重复的工作，人工操作易受主观因素影响，规范性和一致性难以保证，可能因人为失误引发安全事故。设备故障诊断困难电厂设备众多且复杂，运行状态受多种因素影响，传统监测手段难以准确判断设备潜在故障，导致故障发现滞后。设备故障类型多样，依靠人工经验诊断效率低且准确性难以保证，易造成设备损坏加剧和停机时间延长。发电效率提升受限无法实时精准掌握机组运行工况与能耗状况，难以实现优化运行，导致发电效率低于最佳水平。缺乏对燃料燃烧过程的精确分析，不能及时调整燃烧参数，造成燃料浪费和污染物排放增加。安全管理压力大电厂作业环境存在高温、高压、高噪声等危险因素，人工巡检难以全面覆盖且存在安全风险。对人员操作规范性的监管不足，容易因人为失误引发安全事故，如误操作导致设备损坏或停机。环保指标控制挑战大对污染物排放的实时监测和精准调控手段有限，难以确保排放始终达标，面临环保处罚风险。缺乏有效的数据分析方法来评估环保措施的效果，难以持续优化环保策略。当前行业面临的核心痛点智能化转型的必要性与紧迫性

传统集控运行模式的固有痛点传统人工巡检面临高空高危区域检查困难、设备状态评估主观性强、故障发现滞后等问题；人工监盘需24小时监控，易因疲劳导致操作失误，且难以应对复杂工况下的参数调整需求。

双碳目标下的环保与效率压力2025年上半年中国并网风电光伏总装机量已突破16.73亿千瓦，历史性超过火电的14.7亿千瓦。火电需承担灵活性调峰职责，同时面临NOx等污染物排放严控要求，传统经验驱动模式难以实现减排与效率提升的协同。

行业数字化转型的必然趋势全球火力发电厂市场预计到2033年将增长至约302亿美元，复合年增长率2.9%。AI技术与工业场景深度融合，推动火电从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“事后处理”到“事前预判”，是提升核心竞争力的关键。

已有成功案例的示范效应珠海电厂AI控制技术实现供热流量全自动调节，效率提升且降低失误风险；京西热电应用AI大模型后，隐患智能诊断处置效率提升30%，90种告警事件秒级推送，识别准确率超95.8%，验证了智能化转型的可行性与效益。AI技术在集控运行中的应用架构02数据采集与预处理系统多源数据采集架构部署温度、压力、振动等高精度传感器及智能摄像头，实时采集设备运行参数与视频数据，支持8至100+个电厂、15万至100万+测点的数据接入，通过工业以太网或无线网络实现数据稳定传输。数据融合与存储方案整合设备数据、生产数据、环境数据等多源异构数据，建立统一数据仓库，支持PI、庚顿、麦杰等主流时序数据库，实现数据清洗、转换和存储，为AI算法提供高质量数据支持。智能预处理关键技术采用数据清洗技术去除噪声与异常值，通过特征提取算法挖掘关键运行指标，结合设备工况动态设置测点阈值范围，为模型训练奠定基础，提升后续故障诊断与优化控制的准确性。核心算法平台构建01多源数据融合与建模技术整合设备运行数据（温度、压力、振动等）、环境数据及碳排放监测数据，构建数字孪生模型，通过强化学习算法动态模拟不同工况下的燃烧效果与排放特性，为精准决策提供数据基础。02动态优化算法引擎采用自进化强化学习算法结合多目标规划，以毫秒级速度求解最优参数，目标函数涵盖发电收益、碳排放成本与购煤成本，支持碳价动态输入，自动调整经济性与环保性权重。03预测与反馈闭环机制使用时序负荷预测模型预判未来24小时机组需求，结合天气预报生成优化方案；通过神经网络实时分析燃烧效果，动态修正配煤比例等参数，实现从预测到执行的闭环控制。04专用AI模型场景化开发针对火电厂复杂场景，开发融合机组运行、设备检修、现场管控业务逻辑的专用模型，具备强场景适应性、可解释性与运行稳定性，满足严苛安全管理要求，替代通用模型在专业场景的不足。应用层功能模块设计智能监盘系统基于大数据和AI技术，实现机组运行状态的实时、量化和自动分析，包括自动建模、多维度预警、全视角趋势查看、故障预警等功能，解放运行人员重复劳动，提高对机组运行状态的掌控能力，有效降低系统运行风险。机组智能启停模块基于物联网、数据挖掘和人工智能技术，实现机组启停全过程节点展示、重要参数报警与趋势展示、标准曲线区域范围展示、物料消耗统计、自动生成操作评估报告等功能，规范引导操作，实时预警越限参数，优化启停过程。设备健康管理系统对设备进行全生命周期管理，整合设备台账、维护记录、故障历史等信息。基于AI算法评估设备健康状况，制定个性化维护计划，降低设备故障率和维护成本，实现从“事后维修”向“事前预警”转变。智能运行优化系统根据实时工况和历史数据，运用AI算法优化机组启停、负荷分配等运行策略，提高发电经济性。模拟不同运行方案，预测其对发电效率和成本的影响，辅助运行人员做出最优决策，实现机组安全、经济运行。安全与环保管理模块集成人员安全监控与环保指标实时监测调控功能。通过智能摄像头和行为识别算法，实时监控人员操作行为，纠正违规操作；利用传感器实时监测污染物排放指标，AI算法自动调整环保设备运行参数，确保达标排放并降低成本。智能监盘与故障诊断系统03实时参数监测与异常预警

01多源数据实时采集与融合部署温度、压力、振动等高精度传感器，实时采集锅炉、汽轮机等关键设备运行数据，通过工业以太网传输至数据管理平台，实现15万至100万+测点数据的集成与统一存储。

02智能监盘与运行基准比对应用大数据和AI技术建立系统全工况运行模型，实时展现实际运行状况，并与运行基准比对，自动识别参数异常，解放运行人员重复劳动，提前预警以降低系统运行风险。

03高精度故障特征识别结合红外热像仪等设备，可发现锅炉水冷壁管0.5mm以上减薄缺陷，识别精度达±2℃；通过振动频谱分析，判断旋转设备不平衡、不对中、轴承磨损等故障，准确率超95%。

04分级预警与趋势量化分析对异常特征与经验模型对比，实现秒级告警推送，90种告警事件识别准确率超95.8%；对故障发展趋势、严重程度进行量化分析，为运行人员提供足够响应时间，有效减少非停。锅炉故障智能诊断技术多源数据融合监测体系

集成温度、压力、流量等传感器数据与红外热像、气体检测信息，构建锅炉全维度运行状态监测网络，实现从单点监测到系统感知的升级。深度学习故障识别模型

基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）开发专用算法，可精准识别锅炉管壁腐蚀（0.5mm以上减薄缺陷）、过热预警等20余种典型故障，识别精度达±2℃。声波测温与AI协同优化

采用AGAM声波测温技术实时获取炉膛二维温度场数据（每4秒刷新），结合FireMatrixAI系统动态调整燃烧参数，实现火焰中心定位与局部温度异常的智能调控。故障预警与寿命预测系统

通过工业大数据分析建立设备健康度评估模型，提前数天至数周预测潜在故障（如发电机定子绕组绝缘故障），生成包含故障原因、部位及处理建议的诊断报告。电气设备状态评估模型

多源数据融合建模整合设备运行数据（如温度、压力、振动）、环境数据及历史故障记录，构建全面反映电气设备状态的数字孪生模型，为精准评估提供数据基础。

基于机器学习的状态评估算法运用支持向量机、随机森林等机器学习算法，对融合数据进行分析，建立设备健康状态评估模型，实现对变压器、GIS等电气设备状态的量化评估。

状态基线与趋势分析通过定期数据采集建立设备状态基线，结合AI算法分析状态参数的变化趋势，敏锐发现微小异常，如某电厂应用案例中电气设备故障率同比下降45%。

评估结果可视化与预警将评估结果以直观图表形式展示，如生成热力图展示设备温度分布，当状态参数超出阈值时自动发出预警，为设备维护提供精准决策支持。燃烧优化与能效提升方案04AI碳寻优引擎技术原理

多源数据融合与建模实时采集煤质参数（热值、硫分、灰熔点等）、机组运行状态（锅炉效率、负荷率）、环境数据（温度、湿度）及碳排放监测数据，构建数字孪生模型，通过强化学习算法动态模拟不同配煤方案下的燃烧效果与排放特性。

动态优化算法采用“自进化强化学习算法”结合多目标规划，以毫秒级速度求解最优配煤比例，优化目标函数涵盖发电收益、碳排放成本、购煤成本，约束条件包括最低发热量、硫分上限、灰分上限等，支持碳价动态输入并自动调整经济性与环保性权重。

预测与反馈机制使用时序负荷预测模型预判未来24小时机组需求，结合天气预报提前生成掺烧方案；通过神经网络实时分析燃烧效果，动态修正配煤比例，如高硫煤超限时自动调低掺烧率。多源数据融合与数字孪生建模实时采集煤质参数（热值、硫分、灰熔点等）、机组运行状态（锅炉效率、负荷率）、环境数据及碳排放监测数据，构建数字孪生模型，动态模拟不同配煤方案下的燃烧效果与排放特性。自进化强化学习动态优化算法采用多目标规划，以毫秒级速度求解最优配煤比例，优化目标函数涵盖发电收益、碳排放成本与购煤成本，支持碳价动态输入，自动调整经济性与环保性权重，满足最低发热量、硫分上限等约束条件。预测与反馈闭环控制机制使用时序负荷预测模型预判未来24小时机组需求，结合天气预报提前生成掺烧方案；通过神经网络实时分析燃烧效果，动态修正配煤比例，如高硫煤超限时自动调低掺烧率，实现减排与降本协同。配煤掺烧智能决策系统炉膛温度场优化控制声波测温技术实时监测采用声波测温技术，通过在炉膛内布置声波收发射器，实时监测炉膛温度场二维分布，数据每4秒刷新一次，为AI优化提供高精度温度数据。AI预测与寻优双引擎基于历史时序数据与工艺机理构建AI预测模型，预判关键参数；结合深度强化学习寻优模型，自动挖掘不同工况下最优运行区间，实现锅炉卡边运行与闭环控制。火焰中心位置智能调节AI分析温度场分布判断火焰中心位置，及时调整燃烧器参数，防止炉膛结焦和水冷壁爆管，某项目应用后避免了局部高温腐蚀导致的爆管问题。燃烧均匀性与效率提升通过AI识别炉膛局部低温/高温区域，动态调整配风参数，实现燃烧充分与NOx减排协同优化，某电厂应用后锅炉效率提升≥0.5%，供电煤耗降低1-2g/kWh。智能巡检与安全管控体系05无人机AI行为识别系统系统技术架构与硬件配置采用防爆型工业无人机平台，配备高分辨率光学变焦相机、红外热像仪和气体检测传感器，核心算法针对电厂设备特点开发，包括锅炉管壁腐蚀识别、变压器过热预警等20余种专业模型，支持复杂电磁环境下稳定工作，满足防爆区域作业要求。锅炉系统智能检测应用通过高精度红外测温，可发现锅炉水冷壁管0.5mm以上的减薄缺陷，识别精度达到±2℃，自动标记管壁异常高温区域并生成热力图，检测效率较传统方式提升10倍以上，且无需搭建脚手架，大幅降低安全风险。电气与输煤系统监控优势实现变压器、GIS等电气设备非接触式检测，准确识别套管裂纹、接头过热等隐患，某电厂应用后电气设备故障率同比下降45%；自动识别输煤皮带跑偏、托辊卡涩等故障，避免70%以上突发停机，煤场盘点误差控制在1%以内。安全管控与综合效益提升具备人员行为识别能力，可检测未佩戴安全装备、违规穿越禁区等行为，建立电子围栏实现高危区域智能监控。实施后巡检成本降低50%以上，年维护费用节省可达数百万元，建立设备数字档案，支持智慧电厂建设。人员安全行为监测技术作业人员防护装备智能识别系统自动识别作业人员是否正确佩戴安全帽、安全带等防护用品，对未佩戴行为实时发出喇叭警告，筑牢人员安全第一道防线。高危区域闯入智能预警通过建立电子围栏，对锅炉房核心区域、高压配电室等高危区域进行智能监控，当检测到无关人员越线靠近时，立即定位并推送告警信息，联动门禁系统强化管控。违规操作行为实时纠正AI系统可识别高温管道旁不规范操作、未到位隔离措施下作业等危险行为，实时向负责人发送消息提醒，及时纠正违规操作，降低人为失误引发事故的风险。多模态智能风险预判融合图像识别、声音分析、文本解读等多模态技术，动态调整监测策略，即使在现场光线突变或复杂行为场景下，也能精准预判风险，实现全场景、全流程的数字化安全守护。系统功能：智能区域管控通过AI行为识别技术构建电子围栏，对锅炉房核心区域、高压配电室、煤粉仓等高危区域进行实时监控，自动识别人员越线靠近行为并立即定位告警，联动门禁系统提示，有效防止无关人员误入。技术优势：全天候无死角监测突破传统人工盯守的局限，实现24小时不间断监测，尤其在夜间和凌晨等人工巡检薄弱时段仍能可靠工作，解决高温、高压、高噪声环境下人工监控难度大的问题，消除监控盲区。应用效益：提升安全管理效率相比传统警示牌和门禁措施，系统大幅提升防误入效果，同时节省人工值守成本。结合AI智能分析，可对闯入事件进行分级预警，将告警信息精准推送给相关负责人，助力快速响应处置。高危区域电子围栏系统机组智能启停与负荷调度06启动过程标准化管控全过程节点可视化展示实时呈现机组启停各阶段关键节点，清晰展示流程进度，确保各环节衔接有序，便于运行人员全面掌控启动状态。重要参数趋势与报警监控对启停过程中的重要参数进行趋势展示，超出安全范围时自动报警，如珠海电厂AI模型实现供热量在考核上下限内精准调节，保障参数稳定。标准曲线区域范围划定设定启停过程标准曲线区域范围，将实际参数与标准曲线对比，偏差时及时预警，引导运行人员规范操作，提高启动过程的一致性。物料消耗统计与评估报告自动统计启停过程中的物料消耗，生成操作评估报告，分析消耗合理性，为优化启停策略、降低成本提供数据支持，提升启动经济性。负荷预测与动态调整算法多源数据融合的负荷预测模型基于神经网络等AI算法，融合历史负荷数据、气象数据、电网调度指令及经济指标等多源信息，构建高精度短期（24小时）及超短期（分钟级）负荷预测模型，为机组经济运行提供决策依据。实时动态负荷分配优化结合各机组运行特性、煤耗曲线及环保约束，AI算法实时优化多台机组间的负荷分配，在满足电网负荷需求的同时，实现全厂发电成本最低化与能耗最优化，提升整体运行经济性。快速响应的变负荷控制策略针对绿电上网带来的负荷波动，AI深度强化学习算法动态调整燃烧系统、汽轮机进汽量等关键参数，显著提升机组变负荷速度，增强火电机组灵活性调峰能力，支撑电网安全稳定运行。多机组协同优化策略

负荷智能分配模型基于AI深度强化学习算法，综合考虑电网负荷指令、机组运行特性、燃料成本及设备损耗，动态生成最优负荷分配方案，实现多机组安全经济运行。

燃烧参数协同调控通过多源数据融合与数字孪生技术，实时优化各机组燃烧器风量、煤量等参数，实现全厂锅炉燃烧效率整体提升，某案例显示锅炉热效率提高3%，氮氧化物排放降低15%。

调峰响应能力提升AI算法预判未来24小时机组需求，结合天气预报提前制定掺烧方案，动态调整机组变负荷速度，支撑绿电上网，调峰服务收益显著增加。

设备健康状态协同管理构建全生命周期设备数字档案，通过AI评估各机组健康状况，制定个性化维护计划，实现机组间检修资源优化配置，设备故障率下降40%，年维护费用节省数百万元。典型应用案例分析07传统控制模式的痛点珠海电厂原控制设备易受电力调度、热网压力、环境温度、天然气热值等多因素影响，监盘人员需24小时全程监控并根据经验进行手动操作，既耗时又存在失误风险。AI控制技术的突破珠海电厂运行、热控和科信专业团队通力合作，结合生产参数偏差修正、机组最佳效率等实际需求，设计并不断完善AI模型，历经3个月，成功用AI替代传统工业控制调节技术。AI控制技术的应用效果AI自动实现提前预测，供热量在考核上下限内最佳效率运行，实现全自动、高效、精准调节，标志着国内首次将AI技术成功应用于发电厂设备控制。未来展望此次AI模型的成功应用是珠海电厂智能化转型的关键一步，未来将进一步深化AI技术应用，推动向“无人值守”的智能化电厂目标迈进，助力气电集团天然气发电产业高质量发展。珠海电厂AI控制技术实践京西热电安全大模型应用

多模态智能风险防控京能“安心”安全生产大模型为电厂监控摄像头安上“超强大脑”，能同时“看”图像、“听”声音、“读”文本，实现多模态推理，即便现场光线突变或出现复杂行为，也能动态调整策略，精准预判风险，识别准确率超95.8%。

九大智能体矩阵协同守护在“安心”安全生产大模型的数字底座上，九大智能体矩阵如同九名安全卫士，各司其职又协同配合，既能“读懂”制度规范，又能“看懂”现场场景，覆盖全场景、全流程的数字化守护。

隐患智能诊断处置效率提升AI大模型系统成功捕捉并上报多起液体泄漏事件，且这些隐患全部发生在夜间和凌晨人工巡检最疲劳、最薄弱的时段，突破传统巡检的“肉眼局限”和“时间盲区”，隐患智能诊断处置效率大幅提升30%，90种告警事件可实现秒级推送。

检修规划与文档编制效率优化大模型可一键生成标准合规、可执行的操作规程，让文档编制效率大幅提升90%；同时使电厂设备检修正实现从经验依赖到智能决策的升级，检修规划效率大幅提升，检修档案完整率100%，工期平均缩短15%。准东五彩湾电厂燃烧优化案例

项目背景与挑战准东五彩湾发电厂采用准东煤，该煤种燃烧调整难度较大，传统燃烧控制方式难以满足高效、稳定运行需求。

技术解决方案基于声波测温和人工智能的燃煤锅炉燃烧自动闭环控制解决方案投入使用，结合AGAM-FIREMATRIX声波二维温度场测量系统与AI自主闭环控制技术。

实施效果项目实施后，燃烧均匀性得到改善，显著降低了煤耗量，同时实现了准东煤的大比例掺烧，达到优化锅炉燃烧和降低磨煤机单耗的目的，保证机组长周期安全稳定运行。实施效益与挑战08经济效益量化分析

直接成本降低：巡检与维护费用无人机AI巡检系统实施后，火电厂巡检成本降低50%以上，设备故障率下降40%，年维护费用节省可达数百万元。

能源效率提升：煤耗与发电成本锅炉AI智能优化控制系统可使锅炉效率提升≥0.5%，度电煤耗下降≥0.5%，年节煤几千到上万吨，折合成本显著下降。

环保成本优化：污染物排放与处理AI燃烧