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“寻找中国最具智慧行业案例”系列报道(之二):0.5%也值得大书特书,知道为什么吗?

头顶“AI深度强化学习”光环,国家能源集团传统电站的锅炉和AI在南京进行了一次典型的握手。

AI是怎样帮助传统电站锅炉来提升热效应呢?

以语音模仿为例,传统的方法是剪辑,也就是类似蒙太奇的移花接木的手段;但AI采用的不是这样一种方法。AI的做法首先建立一个算法模型,通过一套体系参数控制语音的模仿,但这个体系建立之后,通过被模仿人大量预料库,根据结果进行倒推,对相关参数进行调整,所谓机器学习。

经过大量的数据训练,将控制参数调整到最优。调整完毕之后,该算法模型就可以准确模仿发生,可以做到无中生有,以假乱真。

传统电站火力发电优化也采用类似的方法。首先,需要针对电站锅炉火电燃烧建立模拟器。

据参与此次项目技术支持的京东集团副总裁、京东数字科技副总裁、京东城市事业部总裁郑宇介绍:新的深度强化学习火力发电优化模型总计部署了1.5万传感器测点、100+主控变,涉及燃烧、风煤、水汽循环等复杂的物理、化学过程。不仅如此,由于锅炉存在磨损,情况出于不断的变化中,这也给AI模型优化带来很大的难度。

对于电站锅炉来说,没有办法通过实测对参数进行校验和检验。

京东科技与国家能源集团南京公司通力合作,克服了种种困难,终于在今年3月对项目第一阶段进行了成果验收。鉴定委员会表示:该项目将基础理论、AI与火电机组运行大数据相结合,产学研合作取得积极的成果,达到了国内领先水平,通过对于系统进一步完善,具有推广价值。

测试结果表明:在测试工况下,锅炉热效率提高了0.5%。

0.5%?你没有看错,热效率仅仅提高了0.5%。

但不要小看这0.5%,锅炉效率提升0.5%,每年可为国家节省70亿元的燃煤和污染治理费用,利国利民。

但0.5%仍然是一个无法让人释怀的结果。

有没有更大的提升空间呢?

传统火力发电的过程,设计给煤机、磨煤机、送风机、水泵、汽轮机、引风机以及污染物管管控等多个流控环节,其中,不同的燃煤品质、水、引风、蒸汽控制等,数据经验的积累、验证将是一个非常复杂的过程。通过AI强化学习模型,寻求一个最优的结果,实现自动化的管理和调控,存在着巨大的空间。

第一阶段尽管只有0.5%热效率提升,但已经证明了AI在火电存在巨大的应用空间。相信,通过经验的积累,特别是锅炉等专业设备生产厂商经验的介入,AI强化学习一定会带来巨大的惊喜!

尽管还是冬天依旧,但是春天已经不远了!

不仅在能源,在城市空气污染治理、在信用城市、智能停车、智能园区、智能小镇等很多领域,京东科技正在把AI转化为可见的生产力。

这真是一个AI智能化应用推广的春天!

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