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近期，中控技術與浙江新安化工集團股份有限公司建德熱電廠（以下簡稱“建德熱電廠”）基于工業AI的鍋爐燃燒優化項目成功完成驗收，獲得用戶好評。在項目實施過程中，中控技術團隊結合Transformer架構等多種工業AI技術打造燃燒優化控制解決方案，實現了工業AI技術在該領域上的成功應用，保障了建德熱電廠現場3臺循環流化床鍋爐燃燒的安全、智能化運行，提升了企業綜合效益，為熱電行業的數字化、智能化升級樹立了標桿。

建德熱電廠

01

熱電聯產行業鍋爐運行核心痛點

傳統熱電聯產行業中的循環流化床鍋爐燃燒普遍存在以下痛點：

1. 基于常規算法的傳統控制在面對鍋爐燃燒強耦合、大慣性、大滯后和多變量控制的場景時具有局限性，負荷需求響應不及時。
2. 燃燒狀況復雜多變，傳統控制模式易導致燃燒不充分或排煙損失大，造成熱效率低下。
3. 傳統母管制運行模式下鍋爐負荷由人工分配，無法根據鍋爐能效、負荷工況、燃燒狀況進行多模式分配，從而影響整體鍋爐燃燒效率。
4. 常規鍋爐NOx調節存在較大慣性滯后，為避免NOx超標，通常采取加大噴氨量的方式，從而導致較高的氨逃逸問題。

這些因素或直接、或間接地造成了鍋爐自控率低、運行參數波動大、調節滯后、燃燒不充分、排煙損失大、熱效率低等問題。

02

基于Transformer架構構建

AI燃燒優化控制體系

中控技術鍋爐燃燒優化控制解決方案基于工業AI實現大數據優化控制，通過Transformer架構構建智能優化控制體系，融合時間序列預測模型、層疊推薦算法，結合前饋+反饋的控制方式，對關鍵參數進行優化與控制，使得鍋爐燃燒更加平穩。通過采用多目標協同優化，在保證燃燒優化過程不超溫、不結焦的情況下，保持鍋爐穩定的燃燒狀態和最佳的床層溫度，使得運行更加高效，提高了鍋爐燃燒效率。

AI鍋爐燃燒優化控制架構

03

助力建德熱電廠“提人效、穩運行、增收益”

中控技術基于工業AI的鍋爐燃燒智能優化控制體系，歷經多輪次、長周期的交替驗證測試，效果顯著。在建德熱電廠鍋爐燃燒優化項目中，實現系統自控率達到95%以上，關鍵運行參數平均波動幅度降低30%以上，噸蒸汽煤耗指標較手動操作下降1%以上，利用鍋爐燃燒的關鍵參數作為特征前饋，在氮氧化物不超標的情況下氨逃逸較手動控制降低20%以上，有效降低操作人員工作強度，提升了鍋爐燃燒效率，有效助力建德熱電廠“提人效、穩運行、增收益”。

上圖：TFT模型預測母管壓力預測值與實際值對比

下圖：AI煙氧含量尋優與控制圖示

工業智能化是推動未來工業發展的重要力量，中控技術將持續為客戶提供“AI+安全”“AI+質量”“AI+低碳”“AI+效益”的智能化解決方案，推動工業向智能化、高效化、可持續化方向邁進，引領工業生產的革命性變革。