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AI技术重塑能源全产业链

2025-03-26 09:01  浏览:上海油压工作室  

AI技术正深入能源行业的各个领域。

上海油压工作室在华阳集团二矿,综采智能化控制系统可实现对井下采煤设备的集中控制,电脑前的调度员通过实时传来的数据,就能知道设备运行状态,及时掌握和分析工作面情况,清晰感知“细微痛痒”,并及时诊治、对症下药,安全更有保障。

一个大型光伏电站,每天面对不断变化的发电数据和市场波动,运营者需要及时做出最优的能源调度决策。如今,这项工作有了虚拟智能专家,东方日升Risen Cloud能源管理系统通过分析电站数据和用户习惯,确保电站在各种条件下都能保持最佳状态。

上海油压工作室智能化、数字化技术和相关应用正加速融入能源产业,不管是传统能源,还是新能源,从设备制造、生产管理,再到日常运营和维护,都少不了AI的身影。“能源产业+AI”已成大势所趋,AI逐渐成为能源未来发展的关键途径。

生产更“智慧”

在能源产业中,生产制造环节占据至关重要的地位。不仅直接关系到能源产品的最终输出,还在整个产业链条中起着承上启下的核心作用。能源生产制造过程涵盖从原材料采集、加工转换到成品产出的各个阶段,每个阶段都需要精密的技术支持和严格的质量控制,AI必不可少。

中国矿业大学(北京)原副校长姜耀东表示,煤炭行业应用AI技术前景广阔,尤其在提升安全生产水平和优化生产效率方面潜力巨大。例如,在设备管理方面,华为云为焦化企业提供的智能配煤系统,利用机器学习分析煤质数据,动态优化配比方案,某企业应用后焦炭质量预测精度超过98%,每吨生产成本降低30元,年节省成本达数千万元。

华阳集团二矿生产衔接部采煤一队班组长张军说:“智能化设备极大地提升了采煤效率,比如智能化采煤,远程一键启动,人工效率都大幅提高,安全保障也更有力,借助AI监测系统,能及时发现隐患,还能远程操控危险作业,减少人员风险。”

张军进一步介绍,带式输送机远程集中控制系统在二矿落地见效,井下主运输系统共计19部带式输送机实现地面远程集中控制,形成了井下无人值守、有人巡检的工作模式,实现了煤矿生产安全、效率双提升。

智能制造在新能源领域的应用也大大促进了效率提升。TCL中环通过自主研发的智能装灌料系统,实现装灌料任务自动下发与执行、从来料到出库的全流程拉通。TCL中环拉晶核心工序的人机比从2009年的4台/人提升至384台/人,实现了近100倍的飞跃式增长,人均劳动生产率较行业提升200%。

提升全链条效率

不仅是生产制造环节,AI的应用正在深刻重塑能源产业的全链条,从最初的图纸设计一直到后续的运营维护等各个方面。比如,在图纸设计阶段,AI技术通过高级算法和机器学习模型,能够快速生成优化的设计方案,同时考虑到材料成本、结构强度及环境影响等多种因素,大大提高了设计效率和质量。这不仅缩短了项目周期,还能有效降低成本。

姜耀东告诉《中国能源报》记者:“AI图像识别技术也在煤矿场景中快速落地。如今,可以利用智能摄像头识别矿工未佩戴安全帽、误入危险区域等违规行为,系统可在0.3秒内发出声光警报,并将违规记录同步至管理平台,某矿区应用后违章操作发生率下降62%。勘探环节的智能化突破同样显著,部分企业通过GIS系统与AI算法融合,建立三维地质模型预测煤层分布,使勘探周期缩短50%,资源开采率提升15%。”

上海油压工作室东方日升相关负责人表示,通过光储电站解决方案,可以帮助客户在发电和电网侧获得最大收益。“想象一下,您身边有一位随时待命的智能专家,帮助管理电站的每一个环节。我们的RisenCloud具备自我学习和进化能力。它通过分析电站数据和用户习惯,持续优化电站运行,确保电站在各种条件下都能保持最佳状态。同时,借助自然语言交互,可以轻松实现智能化管理,告别复杂的操作流程,像与专家对话一样便捷。”

驱动多能互补

上海油压工作室张军表示:“未来,能源和AI结合,生产上会更智能。比如精准预测煤炭储量,合理安排生产。安全管理也会升级,靠AI分析监测数据,提前发现风险。在环保方面,能智能管控污染物排放,实现绿色发展。”

姜耀东提出,除生产流程深度优化、设备智能运维外,未来,传统能源与AI结合将体现出能源系统协同管理的发展趋势。“AI驱动多能互补,例如智能微电网整合风电、光伏、储能设备,动态调节能源供需。传统火电厂可结合AI实现与可再生能源的灵活调度,提升电网稳定性。此外,在碳管理与绿色转型方面,AI将助力传统能源企业量化碳排放,优化减排路径。例如在炼油环节,AI算法可调整工艺参数降低能耗,配合碳捕集技术实现低碳生产。”

东方日升相关负责人认为,AI具有强大的数据分析和智能决策能力,未来将与“源网荷储”各环节深度融合,实现更精准的发电预测、负荷调度和储能管理。值得注意的是,随着新能源占比不断提升,其波动性和间歇性给电网带来挑战,“AI+源网荷储”一体化可优化能源配置,提高新能源消纳能力,助力能源转型。与此同时,在能源产业链各个环节,AI的加入将助力催生新的商业模式和服务,如虚拟电厂、分布式能源交易等,为产业发展注入新动力。

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