6月15日，“能源達(dá)沃斯”——第二屆中國(guó)能源?化工強(qiáng)國(guó)大會(huì)在“煤化工黃埔”太原理工大學(xué)隆重舉行，上海全應(yīng)科技有限公司董事長(zhǎng)夏建濤博士受邀與會(huì)，并圍繞《以AI科技推動(dòng)能源產(chǎn)業(yè)數(shù)智化升級(jí)》作了專題分享發(fā)言。

夏建濤指出，當(dāng)前人工智能技術(shù)正以席卷全球之勢(shì)成為新一輪科技革命的核心驅(qū)動(dòng)力。正如近期《人民日?qǐng)?bào)》對(duì)任正非先生的采訪中所提及的觀點(diǎn)，人工智能可能引發(fā)人類最后一次科技革命，因其將逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)人類腦力勞動(dòng)的系統(tǒng)性替代。作為制造業(yè)大國(guó)，我國(guó)能源化工產(chǎn)業(yè)如何借助人工智能實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，已成為關(guān)乎國(guó)家戰(zhàn)略全局的重要命題。

自1956年人工智能概念提出以來，歷經(jīng)70余年技術(shù)積累，隨著ChatGPT 等突破性應(yīng)用的出現(xiàn)，人工智能已從理論探索階段邁入產(chǎn)業(yè)深度賦能階段。與前三次工業(yè)革命顯著不同，人工智能首次實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類決策邏輯的算法重構(gòu)。從工業(yè)3.0時(shí)代通過傳感器與數(shù)字化儀表構(gòu)建的“物理生產(chǎn)—計(jì)算機(jī)控制”閉環(huán)，到工業(yè)4.0時(shí)代以AI 機(jī)器人取代人工決策的智能化調(diào)控模式，工業(yè)發(fā)展正經(jīng)歷從自動(dòng)化向智能化的歷史性跨越。

我國(guó)對(duì)人工智能發(fā)展高度重視。2021年，習(xí)近平總書記明確指出，要“充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”。與美國(guó)相比，我國(guó)在公開互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模上雖存在差距，但在工業(yè)領(lǐng)域擁有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)—— 石油化工、煤化工、電力生產(chǎn)等行業(yè)的設(shè)備每秒產(chǎn)生海量產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)正是培育工業(yè)人工智能的核心生產(chǎn)要素。AI技術(shù)的三大核心要素?cái)?shù)據(jù)、算力、算法中，我國(guó)在工業(yè)數(shù)據(jù)層面具備顯著優(yōu)勢(shì)，這為AI 與工業(yè)結(jié)合奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

夏建濤分享指出，人工智能競(jìng)爭(zhēng)的終極壁壘是能源供應(yīng)能力—— 算力中心單日耗電量可達(dá)數(shù)十萬度，誰能保障大規(guī)模算力所需的電力供給，誰就能在人工智能競(jìng)賽中占據(jù)主動(dòng)。我國(guó)能源結(jié)構(gòu)具有“富煤、貧油、少氣”的顯著特征。2024年數(shù)據(jù)顯示，煤電仍占全國(guó)發(fā)電量的67%，而太陽能、風(fēng)能等綠色能源裝機(jī)容量雖已超越煤電，但受限于能源分布的“西高東低”梯差導(dǎo)致的長(zhǎng)距離輸電損耗，以及風(fēng)能、太陽能的間歇性與工業(yè)負(fù)荷穩(wěn)定性之間的矛盾，實(shí)際發(fā)電量占比僅14%。這種結(jié)構(gòu)性矛盾使得構(gòu)建“多能互補(bǔ)、靈活高效、清潔低碳”的新型電力系統(tǒng)成為國(guó)家戰(zhàn)略選擇，而煤電作為當(dāng)前最具調(diào)控能力的電源形式，承擔(dān)著支撐綠電并網(wǎng)的關(guān)鍵角色。

為推動(dòng)煤電轉(zhuǎn)型升級(jí)，我國(guó)推出“三改聯(lián)動(dòng)”政策，即節(jié)能降碳改造、靈活性改造和供熱改造。然而，傳統(tǒng)煤電依賴DCS 集散控制系統(tǒng)與人工調(diào)控的模式已難以適應(yīng)新型電力系統(tǒng)要求。以某化工企業(yè)自備電廠為例，在人工調(diào)控模式下，單班操作人員日均需處理2000 - 4000筆控制指令，面對(duì)下游化工裝置的負(fù)荷波動(dòng)，常出現(xiàn)“調(diào)控滯后、參數(shù)振蕩”等問題，勞動(dòng)強(qiáng)度大且調(diào)控精度不足，亟需向智能化調(diào)控模式升級(jí)。

近年來，國(guó)家層面密集出臺(tái)一系列政策推動(dòng)能源數(shù)字化智能化發(fā)展，構(gòu)建起推動(dòng)煤電智能化的制度保障體系。政策支持，產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)亟需解決，促成了以全應(yīng)科技為代表的熱電智能調(diào)控系統(tǒng)的興起與應(yīng)用落地。經(jīng)過近十年的持續(xù)創(chuàng)新和迭代升級(jí)，全應(yīng)科技ADMC熱電智能調(diào)控系統(tǒng)已經(jīng)升級(jí)到第五代，在國(guó)內(nèi)熱電行業(yè)已累計(jì)推廣應(yīng)用百余套，取得了豐富的實(shí)踐案例和經(jīng)驗(yàn)。

據(jù)夏建濤介紹，采用全應(yīng)ADMC調(diào)控系統(tǒng)的熱電智能化升級(jí)聚焦四大核心目標(biāo)：一是運(yùn)行智能化，擺脫對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴，實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)調(diào)控；二是控制本質(zhì)安全，通過AI實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)千個(gè)控制點(diǎn)，動(dòng)態(tài)防范運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)；三是運(yùn)營(yíng)優(yōu)化決策，在電價(jià)和煤價(jià)波動(dòng)中實(shí)現(xiàn)成本效益最優(yōu)化；四是環(huán)保精準(zhǔn)管控，確保氮氧化物等污染物排放穩(wěn)定達(dá)標(biāo)。

在應(yīng)用實(shí)踐中，夏建濤以山東某熱電廠智能化升級(jí)的例子，展示了智能熱電廠的真實(shí)狀態(tài)。山東某熱電是集團(tuán)旗下的熱電廠，其下游客戶是眾多石油化工企業(yè)。該熱電廠是由5臺(tái)鍋爐、4臺(tái)汽機(jī)組成的復(fù)雜雙母管制熱電系統(tǒng)，有兩個(gè)等級(jí)的主蒸汽母管，分別為9兆帕和5兆帕，有兩個(gè)供汽母管，分別是2兆帕和2兆帕。同時(shí)，它還需要響應(yīng)動(dòng)態(tài)電壓。整個(gè)系統(tǒng)十分復(fù)雜，人工運(yùn)行面臨巨大挑戰(zhàn)。熱電廠智能化升級(jí)完成后，實(shí)現(xiàn)了全廠99%以上的自動(dòng)化投入率，整個(gè)電廠24小時(shí)內(nèi)需要人工操作的時(shí)間不超過5分鐘。電廠運(yùn)行效率提高了1.7%，一年節(jié)省煤炭?jī)r(jià)值將近千萬元。此外，灰渣含碳量明顯改善，主蒸汽母管、高壓母管和供汽母管的壓力更加平穩(wěn)，生產(chǎn)安全性也得到了良好保障。

在另外一個(gè)應(yīng)用實(shí)踐中，某 600MW火電機(jī)組項(xiàng)目部署智能協(xié)調(diào)控制、鍋爐燃燒優(yōu)化及環(huán)保智能控制模塊，基于AI模型預(yù)測(cè)機(jī)組負(fù)荷，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)調(diào)整燃料量、風(fēng)量等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)發(fā)電機(jī)組全面智能化。經(jīng)中國(guó)電科院測(cè)試，其變負(fù)荷調(diào)峰速率最高達(dá) 5.3%Pe/min主蒸汽壓力波動(dòng)范圍縮小25%，打點(diǎn)次數(shù)減少68%，同時(shí)氮氧化物排放更平穩(wěn)，可以實(shí)現(xiàn)氮氧化物排放的“壓線運(yùn)行”。

除了持續(xù)升級(jí)ADMC熱電智能調(diào)控系統(tǒng)，為降低行業(yè)應(yīng)用門檻，全應(yīng)科技還開發(fā)推出了IDIC 數(shù)智一體機(jī)，具備三大創(chuàng)新特性：無代碼控制邏輯開發(fā)，工藝專家通過可視化組件拖拽智能控制組件即可構(gòu)建專屬智能控制系統(tǒng)；預(yù)訓(xùn)練模型，內(nèi)置 23 類行業(yè)模型，支持“即插即用”；邊緣計(jì)算，單機(jī)柜部署即可實(shí)現(xiàn)本地實(shí)時(shí)控制。

夏建濤介紹說，當(dāng)前全應(yīng)科技的智能化方案已覆蓋熱電、化工、冶金、環(huán)保四大行業(yè)，累計(jì)實(shí)施100個(gè)以上的標(biāo)桿項(xiàng)目。從技術(shù)實(shí)踐中可以看出，工業(yè)AI 與大語言模型存在顯著差異：大語言模型存在幻覺問題，在工業(yè)控制中可能導(dǎo)致事故；其高能耗特性也不符合綠色低碳要求；且難以理解工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)。因此，工業(yè)AI 需要專門的技術(shù)體系，包括小數(shù)據(jù)量學(xué)習(xí)、抗幻覺算法、低功耗模型等，這是工業(yè)智能化的關(guān)鍵。

展望未來，夏建濤認(rèn)為，工業(yè)數(shù)智化將呈現(xiàn)三大發(fā)展趨勢(shì)：一是從單點(diǎn)優(yōu)化到全局智能，從單一設(shè)備控制向全工廠全流程協(xié)同演進(jìn)；二是從云端協(xié)同到自主決策，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)將具備自主學(xué)習(xí)與決策能力；三是從效率工具到低碳引擎，AI將成為工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的核心使能技術(shù)。這些趨勢(shì)將推動(dòng)工業(yè)發(fā)展邁向新的高度。全應(yīng)科技將持續(xù)深耕工業(yè)智能化技術(shù)研發(fā)，通過“工業(yè)數(shù)據(jù) + AI 算法 + 行業(yè)知識(shí)”的深度融合，推動(dòng)我國(guó)能源化工產(chǎn)業(yè)加快實(shí)現(xiàn)從規(guī)模擴(kuò)張到質(zhì)量躍升的歷史性跨越。