lpl2020夏季赛下注:京东入局火电最新进展“12个月,优化了一座电厂”

2020-09-11 782

对于火电行业来说,如何把传统机组改造成发电效率高、能耗低的环保型机组,成为了新的产业命题。

多年以来,性价比高、转化率高的火力发电是符合我国国情的最理想发电方式,也是我国以前、现在乃至未来至少10年内电力供应的中流砥柱。近年来,中国在火力发电领域后来居上,相继超越了荷兰和日本,成为世界发电量最大,拥有最领先火电技术的国家,仅2019年第一季度火力发电就占到全国电力的75.58%。

▲BP世界能源统计2018年度数据

虽然占比很高,但近几年整个火力发电行业的日子并不好过。在“化解产能过剩”、“提升发电效率”、“建设环保机组”等政策背景下,行业内注定要淘汰一批产能落后、污染严重的火力发电机组。如何把传统机组改造成发电效率高、能耗低的环保型机组,成为了新的产业命题。

近日,京东城市通过创造性的利用AI技术,成功在多个试点电厂,将火电机组锅炉热效率提高了0.5%,如在全国推广,每年可以为国家节约70亿元的燃煤消耗和污染治理费,目前该项技术已在国内多个电厂通过了来自国家能源集团等权威机构的验收,开创了AI深度强化学习技术在电站锅炉领域应用的先例。

产能低、污染重的火电机组将面临淘汰

由于煤是不可再生资源,随着自然资源的不断消耗,煤炭石油等价格因素的影响,尤其是产能过剩和环境污染等方面的问题,火力发电行业正面临巨大的发展瓶颈。据《能源发展“十三五”规划》等行业文件显示,到2020年,现役燃煤发电机组改造后,平均供电媒耗必须低于310千克/千瓦时。

这也意味着,一批能耗高、污染大的火电机组,如不及时转型,将面临淘汰关停的命运。

如何用更少的煤发更多的电,并产生最少的污染排放,是目前火力发电行业最大的痛点。多年来,火力发电中的锅炉燃烧效率优化,吸引了国内众多专家学者进行了深入的研究,在目前发电控制系统已经非常成熟的背景下,传统控制优化手段下能够提效发电效率的方法几乎被开发殆尽。

但在京东城市资深数据科学家詹仙园博士看来,这个行业痛点或许还有另外一种方式可以解决。他发现,在火力发电行业中,一直隐藏着海量待开发的“数据宝藏”,这些沉睡的数据如果能被AI技术唤醒,将成为解决以上问题的新的突破口。

火电行业海量“数据宝藏”为何难以利用?

经过多年的发展,火力发电行业的数字化程度已经达到了很高的水平,以一台60万千瓦的中型火电机组为例,其内置的上万个传感器测点,每秒可产生数万条实时监控数据。

▲火力发电机组的数据监控页面

但目前来看,这些海量的数据目前并未得到充分的利用,绝大多数的数据只起到了系统安全运行监控的作用,针对火电数据的分析还处于起步探索阶段。

詹仙园解释,火力发电行业中的海量的数据在利用过程中往往面临诸多难点,它所解决的燃烧优化问题比Alpha Go的围棋问题还复杂 。

首先是系统的复杂程度极高,AlphaGo解决的围棋问题中只涉及对棋盘361个格点对应离散变量(白子、黑子、无子三个状态)的建模,而火力发电机组面临的问题更为复杂,比如发电过程中,它包含给煤、磨煤、炉膛燃烧、配风、给水等多个环节,一个普通中型火电机组就拥有上万个传感器测点,发电过程中所产生的内部燃烧、风烟、水热循环物理化学过程非常复杂。

其次,是可以拿到并利用起来的数据有限,导致仿真模拟产生的数据不完全可靠。

“Alpha Go在做第一版的时候,用了上千万的棋局数据来学习,数据量十分庞大,模型可以在这些数据中得到很好的训练。但我们只能从电厂拿到两年的数据,有些数据因为机组停机还无法使用”,詹仙园介绍说。

第三,由于安全约束条件多,导致优化控制策略必须受到严格限制。

跟下棋不同,由于火电机组是特种设备,且系统本身高度复杂,试验不当甚至可能导致机组停机甚至严重的安全问题,因此在正常运行过程中,对锅炉负荷、内部温度、压力等有一系列的安全性指标与要求,这也导致在满足大量安全约束条件的同时进行系统优化的难度加大。

在2019年3月14日,在国家能源集团南宁电厂的集控室里,京东数科的AI优化火力发电系统第一次得到了验证和认可,火力发电效率提升了0.5%,等同于帮助一台60万千瓦火电机组一年节省燃煤3600吨,节约燃料费用200多万元,如果全国推广,每年可以为国家节约70亿元的燃煤消耗和污染治理费。

截至目前,京东城市AI+火力发电能源优化产品已提交14项发明专利,荣获2018年中国人工智能峰会(CAIS 2018)创新奖、2019机器之心人工智能年度三十大最佳AI应用案例等奖项。

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