基于TwinControl的工艺决策控制系统，助力火电核心工艺节能降碳

TwinController是一款专为高耗能流程行业设计的工艺决策控制框架，旨在通过深度融合AI及机理打造复杂系统建模及优化技术体系，解决单一工厂数据质量低及多样性差导致的建模精度低的问题，同时提供了面向大规模非线性系统高效安全决策的技术方案。通过TwinController打造的行业场景解决方案，可帮助工厂提高工艺及设备运行管理水平，从经验驱动到数据及模型驱动，助力工厂节能、降耗、减排及提高运行稳定性。

基于TwinController预测及决策框架，我们面向火电行业打造了一系列的行业应用产品：

1、燃煤锅炉燃烧优化，实时监测及预测燃煤热值及灰份，自动优化风煤比、烟气氧量、炉膛负压、一二次风分配、二次风量分配等核心运行参数；系统可自适应负荷及煤种变化，实现动态燃烧调整及优化，提高锅炉运行效率 0.5%-0.8%，降低Nox生成量10%以上。

2、直接空冷运行优化，实时响应负荷及环境变化，监测大型空冷岛换热管排换热能力，优化调整乏汽背压及风机运行频率组合，可稳定冷端系统运行，降低极寒天气结冰风险，降低约1.0g/kwh度电煤耗。

3、高背压供热系统优化，根据换热网络特性，实时监测换热负荷及电负荷，在保证低压缸及小汽机超温保护的前提下，提高乏汽供热利用率，每年可降低约3000吨标煤使用。

1、多层次物理信息融合建模技术，分别在工艺系统、设备及参数层面，融合深度学习及系统求解算法、物理方程、修正方程等信息，可有效解决经典物理方程和修正方程精度上限低的问题，同时提高了深度学习模型在数据分布局限情况下的模型泛化性能，提升了预测模型在决策优化阶段的可用性。

2、工艺大模型辅助非线性系统高效优化，对于复杂、非线性、环境扰动大的大型系统，采用常规的优化技术难以在边缘部署环境的有限算力下进行高效计算收敛，而且容易陷入局部最优解。工艺基础大模型基于多个工厂数据训练，可从数据中挖掘最优运行模式，并借助工艺孪生模型进一步优化策略及安全校核，提升策略的最优性及俺去行。

效率提升：通过TwinController打造的火电工艺优化系列产品，针对目标工艺系统，系统决策完全基于数据及模型，自动投运率96%以上，有效提升班组工作效率。

节能降碳：基于火电工艺优化系列产品，火电厂综合度电煤耗可降低近5.0 g/kWh，煤耗降低15000吨标煤/年，碳排放降低37000吨/年，单客户年均降低成本~1500万/年（600MW机组）。

山西某300MW机组通过使用基于TwinController开发的直接空冷运行优化系统及高背压供热系统优化，在保证设备安全性及稳定性的前提下，降低电厂冷端系统操作量96%以上，成功降低2.9g/kwh供电煤耗，每年降低标煤使用量4500吨，降低碳排放11000吨，每年可节约直接成本近500万。