AI技術(shù)重塑能源全產(chǎn)業(yè)鏈

2025-03-26 09:01  瀏覽:  

AI技術(shù)正深入能源行業(yè)的各個領(lǐng)域。

在華陽集團二礦,綜采智能化控制系統(tǒng)可實現(xiàn)對井下采煤設(shè)備的集中控制,電腦前的調(diào)度員通過實時傳來的數(shù)據(jù),就能知道設(shè)備運行狀態(tài),及時掌握和分析工作面情況,清晰感知“細微痛癢”,并及時診治、對癥下藥,安全更有保障。

一個大型光伏電站,每天面對不斷變化的發(fā)電數(shù)據(jù)和市場波動,運營者需要及時做出最優(yōu)的能源調(diào)度決策。如今,這項工作有了虛擬智能專家,東方日升Risen Cloud能源管理系統(tǒng)通過分析電站數(shù)據(jù)和用戶習慣,確保電站在各種條件下都能保持最佳狀態(tài)。

智能化、數(shù)字化技術(shù)和相關(guān)應(yīng)用正加速融入能源產(chǎn)業(yè),不管是傳統(tǒng)能源,還是新能源,從設(shè)備制造、生產(chǎn)管理,再到日常運營和維護,都少不了AI的身影。“能源產(chǎn)業(yè)+AI”已成大勢所趨,AI逐漸成為能源未來發(fā)展的關(guān)鍵途徑。

生產(chǎn)更“智慧”

在能源產(chǎn)業(yè)中,生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)占據(jù)至關(guān)重要的地位。不僅直接關(guān)系到能源產(chǎn)品的最終輸出,還在整個產(chǎn)業(yè)鏈條中起著承上啟下的核心作用。能源生產(chǎn)制造過程涵蓋從原材料采集、加工轉(zhuǎn)換到成品產(chǎn)出的各個階段,每個階段都需要精密的技術(shù)支持和嚴格的質(zhì)量控制,AI必不可少。

中國礦業(yè)大學(xué)(北京)原副校長姜耀東表示,煤炭行業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)前景廣闊,尤其在提升安全生產(chǎn)水平和優(yōu)化生產(chǎn)效率方面潛力巨大。例如,在設(shè)備管理方面,華為云為焦化企業(yè)提供的智能配煤系統(tǒng),利用機器學(xué)習分析煤質(zhì)數(shù)據(jù),動態(tài)優(yōu)化配比方案,某企業(yè)應(yīng)用后焦炭質(zhì)量預(yù)測精度超過98%,每噸生產(chǎn)成本降低30元,年節(jié)省成本達數(shù)千萬元。

華陽集團二礦生產(chǎn)銜接部采煤一隊班組長張軍說:“智能化設(shè)備極大地提升了采煤效率,比如智能化采煤,遠程一鍵啟動,人工效率都大幅提高,安全保障也更有力,借助AI監(jiān)測系統(tǒng),能及時發(fā)現(xiàn)隱患,還能遠程操控危險作業(yè),減少人員風險。”

張軍進一步介紹,帶式輸送機遠程集中控制系統(tǒng)在二礦落地見效,井下主運輸系統(tǒng)共計19部帶式輸送機實現(xiàn)地面遠程集中控制,形成了井下無人值守、有人巡檢的工作模式,實現(xiàn)了煤礦生產(chǎn)安全、效率雙提升。

智能制造在新能源領(lǐng)域的應(yīng)用也大大促進了效率提升。TCL中環(huán)通過自主研發(fā)的智能裝灌料系統(tǒng),實現(xiàn)裝灌料任務(wù)自動下發(fā)與執(zhí)行、從來料到出庫的全流程拉通。TCL中環(huán)拉晶核心工序的人機比從2009年的4臺/人提升至384臺/人,實現(xiàn)了近100倍的飛躍式增長,人均勞動生產(chǎn)率較行業(yè)提升200%。

提升全鏈條效率

不僅是生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),AI的應(yīng)用正在深刻重塑能源產(chǎn)業(yè)的全鏈條,從最初的圖紙設(shè)計一直到后續(xù)的運營維護等各個方面。比如,在圖紙設(shè)計階段,AI技術(shù)通過高級算法和機器學(xué)習模型,能夠快速生成優(yōu)化的設(shè)計方案,同時考慮到材料成本、結(jié)構(gòu)強度及環(huán)境影響等多種因素,大大提高了設(shè)計效率和質(zhì)量。這不僅縮短了項目周期,還能有效降低成本。

姜耀東告訴《中國能源報》記者:“AI圖像識別技術(shù)也在煤礦場景中快速落地。如今,可以利用智能攝像頭識別礦工未佩戴安全帽、誤入危險區(qū)域等違規(guī)行為,系統(tǒng)可在0.3秒內(nèi)發(fā)出聲光警報,并將違規(guī)記錄同步至管理平臺,某礦區(qū)應(yīng)用后違章操作發(fā)生率下降62%??碧江h(huán)節(jié)的智能化突破同樣顯著,部分企業(yè)通過GIS系統(tǒng)與AI算法融合,建立三維地質(zhì)模型預(yù)測煤層分布,使勘探周期縮短50%,資源開采率提升15%。”

東方日升相關(guān)負責人表示,通過光儲電站解決方案,可以幫助客戶在發(fā)電和電網(wǎng)側(cè)獲得最大收益。“想象一下,您身邊有一位隨時待命的智能專家,幫助管理電站的每一個環(huán)節(jié)。我們的RisenCloud具備自我學(xué)習和進化能力。它通過分析電站數(shù)據(jù)和用戶習慣,持續(xù)優(yōu)化電站運行,確保電站在各種條件下都能保持最佳狀態(tài)。同時,借助自然語言交互,可以輕松實現(xiàn)智能化管理,告別復(fù)雜的操作流程,像與專家對話一樣便捷。”

驅(qū)動多能互補

張軍表示:“未來,能源和AI結(jié)合,生產(chǎn)上會更智能。比如精準預(yù)測煤炭儲量,合理安排生產(chǎn)。安全管理也會升級,靠AI分析監(jiān)測數(shù)據(jù),提前發(fā)現(xiàn)風險。在環(huán)保方面,能智能管控污染物排放,實現(xiàn)綠色發(fā)展。”

姜耀東提出,除生產(chǎn)流程深度優(yōu)化、設(shè)備智能運維外,未來,傳統(tǒng)能源與AI結(jié)合將體現(xiàn)出能源系統(tǒng)協(xié)同管理的發(fā)展趨勢。“AI驅(qū)動多能互補,例如智能微電網(wǎng)整合風電、光伏、儲能設(shè)備,動態(tài)調(diào)節(jié)能源供需。傳統(tǒng)火電廠可結(jié)合AI實現(xiàn)與可再生能源的靈活調(diào)度,提升電網(wǎng)穩(wěn)定性。此外,在碳管理與綠色轉(zhuǎn)型方面,AI將助力傳統(tǒng)能源企業(yè)量化碳排放,優(yōu)化減排路徑。例如在煉油環(huán)節(jié),AI算法可調(diào)整工藝參數(shù)降低能耗,配合碳捕集技術(shù)實現(xiàn)低碳生產(chǎn)。”

東方日升相關(guān)負責人認為,AI具有強大的數(shù)據(jù)分析和智能決策能力,未來將與“源網(wǎng)荷儲”各環(huán)節(jié)深度融合,實現(xiàn)更精準的發(fā)電預(yù)測、負荷調(diào)度和儲能管理。值得注意的是,隨著新能源占比不斷提升,其波動性和間歇性給電網(wǎng)帶來挑戰(zhàn),“AI+源網(wǎng)荷儲”一體化可優(yōu)化能源配置,提高新能源消納能力,助力能源轉(zhuǎn)型。與此同時,在能源產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié),AI的加入將助力催生新的商業(yè)模式和服務(wù),如虛擬電廠、分布式能源交易等,為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入新動力。

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