作者：韩建军
在当今时代，以人工智能（AI）技术为代表的数智技术正以前所未有的速度蓬勃发展。这种发展浪潮也逐渐席卷到能源行业，数智技术在能源领域的应用不再仅仅停留在概念层面，而是切切实实地走进了实践阶段。火力发电作为能源行业的重要组成部分，正面临着诸多挑战与机遇。在碳达峰、碳中和战略的引领下，我国能源结构不断优化，但化石能源主导的局面短期内难以彻底改变。尽管火电企业广泛采用了超低排放技术，如脱硫、脱硝、除尘等，但低碳绿色、深度调峰和灵活运行依旧是发电行业的核心议题。在此背景下，数智技术为火力发电厂的升级改造和技术革新带来了新的希望，其应用也备受关注。
2024年，中国计划新建燃煤电厂装机容量高达94.5GW，创下自2015年以来的最高纪录。新建项目普遍采用超超临界技术，单台机组容量主要为660MW和1000MW。这些新建大机组遵循替代老旧小机组的原则，旨在降低单位能耗和排放，持续提升能源利用效率。研究显示，数智技术对于传统火电的技术改造和提升意义非凡。借助数据驱动建模、智能算法优化以及自动化监测和预判等技术，不仅能显著降低能耗与成本，还能提升设备安全性和环保水平，增强火电站的智能化、自动化和低碳化程度。未来，大数据模型与5G、工业物联网、云技术、孪生技术的深度融合，将进一步推动火电技术改造向高端化、智慧化、低碳化转型，助力能源产业迈向智能化、数字化的新时代。
目前，无论是在国际还是国内，大量AI技术已在能源领域落地生根，在火电板块的实践更是取得了不少积极成果，充分彰显了AI在火电行业的实用性。从全球范围来看，AI在火电领域的应用主要集中在设备预测性维护和能效优化方面。例如，美国通用电气（GE）开发的Predix平台，通过机器学习对机组运行数据进行分析，进而优化发电效率；德国西门子则运用AI技术进行燃煤机组动态调度，有效减少了碳排放。
在国内市场，受政策驱动，火电行业的AI应用呈现出多点突破的态势。湖北能源集团开发的AI火电厂优化系统，通过动态控制点调整，成功降低煤耗3%—5%；恒华科技的AI引擎在电力设计中实现参数自动优化，设计周期缩短了30%；华能酒泉引入AI废水处理专利，使废水回收率提升至95%；华为与宁洲电厂合作打造的AI安全管理系统，借助视频算法识别违规行为，事故率下降了87%。这些案例表明，AI在中国火电行业的应用正从单点突破向全流程覆盖迈进。
随着中国数智技术的迅猛发展，应用场景也日益丰富多样，这为以AI人工智能技术为代表的数智技术在火电升级改造中提供了更为科学、创新、绿色、低碳的解决方案，奠定了坚实基础。AI人工智能在火电改造和技术升级过程中，应用场景丰富、可操作性强，成效与价值显著。
AI在火力发电厂技术改造设计中的应用
一、设备参数优化
在火力发电厂的技术改造设计中，设备参数优化至关重要。人工智能模型能够借助历史数据与实时模拟，对锅炉热效率和汽轮机选型进行优化，有效降低设计冗余度。在火电改造时，新老设备的界面衔接是个常见问题。AI引擎可以在设计阶段助力设备选型和参数比对，通过实体孪生体、数字孪生体间的数据和指令交互模拟，在数据采集和决策信息沉浸式可视化演练过程中，优化新旧接口设计的精确性、适配性、兼容性和交互操作性。如此一来，设计人员能够在虚拟的可视化环境中对设计进行验证和优化，尤其是针对火电改造中存在的新旧地上结构、设备与虚拟设计进行实时对比和验证，及时发现并解决设计缺陷，优化设计方案，从而缩短设计周期。
二、空间布局规划
AI大模型在空间布局规划方面也发挥着重要作用。它可以通过无人机巡检采集的数据生成三维电厂模型，在设计阶段辅助规避地质风险与空间冲突，初步实现电站选址和场平布置，减少土建土方工作量。在详细设计环节，如钢结构、管线系统布置等方面，借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR），以及AI+BIM、AI+Auto CAD融合技术，能够整合工艺流程路径、优化钢结构空间布局和管线分布，模拟工程时序，提前避免安装过程中钢结构安装和设备安置出现的碰撞问题，降低中后期改造、改建成本。
三、生成式设计
基于大模型的AI还具备生成式设计能力。它能够生成多个方案供设计人员比选，既提高了设计效率，又能快速响应成本、环保、性能等约束条件下的个性化业主需求，为火力发电厂的设计带来更多创新可能。
AI在施工管理、安装与设备运输中的应用
一、进度优化
施工进度管理是火力发电厂建设过程中的关键环节。AI人工智能通过多目标优化数据模型，综合考虑设计、安装、设备到场等因素，动态调整施工计划，进行时序分析和智能调度，确保满足计划进度的关键节点和主要路径。例如，利用AI分析施工日志与天气、水文数据，能够动态调整工期，预测极端天气的影响，避免工期延误，保障项目顺利推进。
二、安全监控
安全是火力发电厂施工过程中的重中之重。采用5G网络安全技术路线，可实现5G专网实时传输视频流至智能分析后台，利用AI算法进行全方位的安全违章分析，有效降低安全生产风险。AI算法能够精准识别潜在的风险和异常情况，强化前端治理、事前预防和事后响应，极大地提高风险管控能力。比如，它可以实时识别未戴安全帽、违规吸烟等行为，实现零秒级响应并快速警告；还能实时监测封闭、半封闭空间的气体浓度、温度、湿度等环境参数，提前判定异常情况并立即发出预警，切实保障施工人员的生命安全。
三、AI机器人应用
AI技术驱动的机器人和自动化系统在火力发电厂施工中也得到了广泛应用。它们应用于机床、焊接、组装和涂装、安装等生产环节，能够实现精确操作，减少人为失误，提高生产效能和生产质量。此外，搭载高精度摄像头、传感器和图像处理算法的机器人进行巡检时，能够高效识别电厂环境和设备运行安全隐患，并实时向智能监盘系统传输数据和图像，为设备安全运行保驾护航。
四、安装精度控制
在设备安装过程中，安装精度直接影响设备的运行效果。利用AI视觉检测技术，能够实时校准设备安装位置，将误差控制在毫米级。借助数字孪生技术和大数据建模，还能精确安排吊装时序，避免因设备尺寸、预留安装空间、吊装机械作业半径等问题引发的空间碰撞，确保设备安装的准确性和安全性。
五、环境监测
AI系统在环境监测方面也发挥着重要作用。它可以实时监测水质，并自动调节处理参数。人工智能大模型还能实时监测厂区及周围环境状况，如空气质量、水质、噪音等，为环境保护提供数据决策支撑，助力火力发电厂实现绿色发展。
六、运输规划
在设备运输环节，AI物流管理系统能够优化重型设备运输路线，降低燃油消耗与事故风险。通过AI定位，可实时掌握设备运输状态。结合AI预测算法，综合考虑水文、极端天气等因素，比对历史天气数据，还能进一步优化运输计划，确保设备运输高效、安全。
七、智能培训
利用人工智能大模型，结合自然语言处理技术和视频生成可视化，能够构建AI数字培训师。这使得培训课程数字化、场景化、实战化，满足受训者的个性化培训需求，实现培训过程的沉浸式互动交流。这种培训方式不仅节省培训经费，还能提高培训效率，让企业培训不再受时间、空间等条件的限制。
AI在运行与维修保养中的应用
一、数据分析
在火力发电厂的运维阶段，数据分析是保障设备稳定运行的重要手段。借助5G技术，能够实现单体重大设备运行数据、性能参数的实时收集。深度融合AI大数据模型算法后，可对全场设备参数进行监督和建模分析，预判运行隐患和风险，为设备的稳定运行提供有力支持。
二、智慧监督
相较于传统的DCS、PLC等控制系统，采用人工智能电脑、5G、数字孪生建模方式，能够实现监盘系统智慧化。这大幅提高了数据处理效能，实现对全机组、全专业以及全系统参数的在线监督，更高效地预判风险和设备故障，保障机组安全可靠运行，同时提高运行监盘人员的工作效率，缓解中控监盘压力。
三、能效管理
基于设备性能劣化分析、性能计算、耗差分析、运行优化、配煤掺烧等方面的人工智能大数据分析、算法和建模，可对机组复杂系统中各项单个设备、运行参数（压力、功率）的偏差造成的能耗损失进行调整。通过动态调整冷风、热风、煤粉的配比方案，实现燃料智能化管理，优化机组负荷分配，达到效率和效益的双效提升。此外，还能更好地实现火电机组作为国家定位的辅助服务型电源战略下的深度调峰能力，确保火电机组运行的稳定性、经济性和环保性。
四、预测性维护
传统的设备维护模式下，维修人员按照计划对设备进行检修，这可能导致在设备无需维修保养时进行操作，在不需要更换零部件时进行更换，造成时间和成本的浪费。而通过人工智能算法，能够实现对各设备性能参数和运行数据的深度学习。基于历史稳态数据寻优值对比，实时跟踪在线设备的运行状态、性能变化趋势和劣化程度，提前预警设备故障，预测维护周期，制定维护计划，降低非计划停机次数，提高电厂运行效率，降低运维成本。另外，基于预测模型和故障诊断算法，AI可以对维护技术实现动态调整，智能生成维护计划，实现停机时间的高效利用，提高维护的高效性和准确性。例如，中核集团三门核电有限公司就建立了一套针对核电典型关键敏感设备从故障分类、数据采集、数据智能分析到故障预警和诊断的完整智能解决方案，实现了核心设备的智能化监测和维护。
AI在火电改造应用中的优势与价值
以AI为代表的数智技术在火电改造中展现出巨大的应用潜力，拥有丰富的应用场景，具备显著的优势和价值，主要体现在以下几个方面。
一、经济效益
基于AI驱动的预测性维护系统，能够根据设备的实际运行情况和使用生命周期，制定远期维护计划。通过故障预测模型，高效解决单体设备故障，避免不必要的设备维护和检修，从而提高设备有效使用率，降低维护成本，提升设备运行效能。同时，建立AI大数据算法模型，精准平衡和智能化分配燃料配比，可有效提高燃料使用率，降低企业燃料购置成本。此外，通过与智能电网的融合，实现电力生产智能化控制。利用预测模型分析电网容量和需求历史数据，优化电厂生产计划，确保生产和需求相对匹配，强化机组深度调峰能力，减少功率浪费，优化能源分配和储存，为火力发电厂带来可观的经济效益。
二、环保贡献
AI驱动的废水处理与燃烧优化技术，助力火电厂实现废水零排放，降低碳排放强度。通过智能化环境监测和治理，利用污染源识别、能耗检测、碳足迹数据实时跟踪等手段，能够更加精准地制定碳排放目标，实时优化碳管理策略，为环境保护作出积极贡献。
三、安全提升
AI实现了生产故障预判和预测性维护，降低了设备故障率和计划、非计划停机时间，保障设备安全、可靠运行。AI安全管控系统高效实施安全检测和预警，助力安全管理快速响应，实现事前、事中、事后全流程、全系统的安全管理，为火力发电厂的安全生产提供坚实保障。
四、行业转型
数智技术的集成应用，以及自动化、数字化、网络化、数据可视化和决策支持功能，推动火电从“经验驱动”向“数据驱动”转变，为智慧电厂建设提供了标准化范本。以数字电网为关键载体，加快数字化绿色化协同转型和能源绿色低碳发展，持续深度赋能数字中国高质量发展，不断夯实传统行业智能化改造的新质生产力发展基础。
对火电行业数智化转型的建议
数智技术的发展和应用为火电行业的节能减排、技术升级改造和低碳化发展带来了难得的机遇，是火电传统行业培育发展新质生产力的核心驱动力。我国应充分把握数智技术发展趋势，发挥其赋能传统产业的潜力，加快以AI人工智能为代表的数智技术与火电升级改造行业的深度融合。同时，还需多措并举、协同发力，从以下几个方面推进并保障火电行业的数智化转型。
一、构建跨平台数据标准
推动电力行业建立统一的AI数据接口至关重要。数据是数智技术的基础，从数据链整合出发，扩大数据采集、存储、分析和应用范围，强化电厂运行数据流通和整合，提高数据的可用性和准确性，实现国内火电厂数据的多源化，打破数据孤岛。以电力大数据为依托，全面推进区域化能源大数据中心建设，引导大数据中心集聚，开发数据要素技术标准体系，并布局数智化火电技术改造的知识产权申报和保护。目前，已经有不少先行先试的示范性项目，如中国南方电网有限责任公司全面推进南方（五省区）能源大数据中心建设，海南省能源数据中心也已正式挂牌运营。
二、强化数据安全保障
能源电力企业的稳定安全运行关乎各行各业工贸企业和千家万户的供电安全。在数智化改造的火电企业中，更要注重不同应用场景的大模型垂直数据安全。除了构建大模型本地数据库，还需关注数据共享和上云过程中的网络信息安全。加强技术端的网络信息安全防护，提升数据规范监督管理，有效防范数据传输和存储过程中的安全漏洞。同时，促进人工智能时代数据安全相关法律法规的制定和完善，构建更加完善的市场准入规则和监管措施等系统化法律法规体系。
三、加强复合型人才培养
建立健全科研机构院校和数智化改造火电企业优势互补的合作研究机制。校企联合开设“AI+能源”交叉学科，培养既懂算法又熟悉火电技术和工艺的数智人才。深化政产学研用互融互通，促进电力企业、高校院所合作共建实习训练基地。在火电改造过程中，探索构建更多人工智能大数据应用场景和数智化技术应用需求，推动数智技术与火电产业的融合应用，助力传统火电产业的改造和提升。
四、做好政策引导和试点示范
加强数智化火电技术改造的顶层设计和标准编制，完善政府对数智化火电技术改造的支持体系。推进政策引导和支持、要素投入、激励保障、财税补贴、资金投入等长效机制的改革，充分发挥市场对各类数智技术在火电技改不同应用场景的导向作用。推动火电企业以电厂为载体，逐步成为技术创新决策、科研及成果转化的主体。加快试点人工智能应用模型、人工智能设备、人形机器人、5G等数智技术的深度、高效集成，以及与火电场景的高度融合，培育数字化、网络化、智能化、融合化的科创型火电企业。
五、注重技术实用性
智能化技术投资成本较高，人工智能与传统系统融合的复杂性也高。如何平衡收益与投资，让火电数智化改造的企业切实享受到科技带来的生产变革红利，是推广数智化火电改造技术时需要重点考虑的问题。企业应避免盲目追求“高精尖”技术，优先部署高性价比的应用场景，如安全监控、预测性维护等，分阶段、分步骤实现多场景数智化技术的融合集成应用和协同工作。
相信通过以上努力，我国火电行业在数智技术的赋能下，将迎来更加智能化、数字化、绿色化的发展新时代，为我国能源产业的可持续发展注入新的活力。
（作者单位：中国电力工程有限公司）
