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仪表网 企业动态】近期，中控技术与浙江新安化工集团股份有限公司建德热电厂(以下简称“建德热电厂”)基于工业AI的锅炉燃烧优化项目成功完成验收，获得用户好评。在项目实施过程中，中控技术团队结合Transformer架构等多种工业AI技术打造燃烧优化控制解决方案，实现了工业AI技术在该领域上的成功应用，保障了建德热电厂现场3台循环流化床锅炉燃烧的安全、智能化运行，提升了企业综合效益，为热电行业的数字化、智能化升级树立了标杆。
01
热电联产行业锅炉运行核心痛点
传统热电联产行业中的循环流化床锅炉燃烧普遍存在以下痛点：
基于常规算法的传统控制在面对锅炉燃烧强耦合、大惯性、大滞后和多变量控制的场景时具有局限性，负荷需求响应不及时。
燃烧状况复杂多变，传统控制模式易导致燃烧不充分或排烟损失大，造成热效率低下。
传统母管制运行模式下锅炉负荷由人工分配，无法根据锅炉能效、负荷工况、燃烧状况进行多模式分配，从而影响整体锅炉燃烧效率。
常规锅炉NOx调节存在较大惯性滞后，为避免NOx超标，通常采取加大喷氨量的方式，从而导致较高的氨逃逸问题。
这些因素或直接、或间接地造成了锅炉自控率低、运行参数波动大、调节滞后、燃烧不充分、排烟损失大、热效率低等问题。
02
基于Transformer架构构建
AI燃烧优化控制体系
中控技术锅炉燃烧优化控制解决方案基于工业AI实现大数据优化控制，通过Transformer架构构建智能优化控制体系，融合时间序列预测模型、层叠推荐算法，结合前馈+反馈的控制方式，对关键参数进行优化与控制，使得锅炉燃烧更加平稳。通过采用多目标协同优化，在保证燃烧优化过程不超温、不结焦的情况下，保持锅炉稳定的燃烧状态和最佳的床层温度，使得运行更加高效，提高了锅炉燃烧效率。
03
助力建德热电厂“提人效、稳运行、增收益”
中控技术基于工业AI的锅炉燃烧智能优化控制体系，历经多轮次、长周期的交替验证测试，效果显著。在建德热电厂锅炉燃烧优化项目中，实现系统自控率达到95%以上，关键运行参数平均波动幅度降低30%以上，吨蒸汽煤耗指标较手动操作下降1%以上，利用锅炉燃烧的关键参数作为特征前馈，在氮氧化物不超标的情况下氨逃逸较手动控制降低20%以上，有效降低操作人员工作强度，提升了锅炉燃烧效率，有效助力建德热电厂“提人效、稳运行、增收益”。
上图：TFT模型预测母管压力预测值与实际值对比
下图：AI烟氧含量寻优与控制图示
工业智能化是推动未来工业发展的重要力量，中控技术将持续为客户提供“AI+安全”“AI+质量”“AI+低碳”“AI+效益”的智能化解决方案，推动工业向智能化、高效化、可持续化方向迈进，引领工业生产的革命性变革。
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