电商冲入工业领域-AI 大数据

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依托大数据、人工智能等新技术建立的智能化解决方案，京东集团正在布局火电领域，帮助电厂降低用能、节约成本。在国家能源集团南宁电厂，首个实验项目已将锅炉热效率提高0.5%，一台60万千瓦机组年节约燃料费用200多万元。“若在全国2000多家电厂推广，每年可为火电行业节约燃煤消耗、污染治理等成本70亿元。”京东集团副总裁、京东数字科技副总裁、京东城市总裁郑宇如是说。

该项目由国家能源集团信息部指导，国电广西公司实施，北京华电天仁电力控制技术有限公司和京东城市联合研发，最终在国电南宁公司完成部署应用。

作为“电商巨头”，京东为何涉足与现有业务毫无关联的火电领域？

　　郑宇表示，一次偶然的机会，有电厂负责人提出，可否利用大数据功能预测煤炭价格，以更好掌握煤炭市场走势。“在我国，70%以上的电力仍在依靠火电。我们了解到，利用更少的煤产出更多的电，同时排放更少的污染物，其实是电厂的一致需求。如果仅关注煤价一项指标，价值其实不大，电厂的关键诉求是提升效率。”

　　“效率问题长期有人研究，但在我国火电行业水平已达世界领先、燃煤锅炉效率已超90%的基础上，进一步提升并非易事。”郑宇坦言，为突破局限，以“AI+大数据”技术优化火电系统的思路应运而生。

郑宇认为，对于火电机组而言，任一环节变化均可能影响燃烧结果，若能更合理地控制“燃烧”这一动态过程，效率便有望突破。“于是，我们借助‘AI+大数据’控制锅炉运行工艺，进一步做到精准化。比如在合适的时间，根据锅炉状态，送入合适的煤、风和水，自动调节其温度和状态，尽量提高运行效率、降低污染排放。”

该项目的顺利实施开创了AI深度强化学习技术在电站锅炉领域应用的先例，将AI技术创新性地应用于能源行业。针对火力发电业务特点，华电天仁与京东城市联合研发出基于深度学习的锅炉燃烧模拟器和基于强化学习的火力发电优化模型，将燃烧物理过程结构化建模嵌入到AI模型中，对火力发电机组的历史数据进行充分分析与处理，解决复杂系统中高维连续控制变量优化的难题。突破了单纯使用传统物理/化学分析的优化方法，通过对运行机组不同负荷段大数据进行分析和强化学习，快速获得综合最优控制策略。

“这一方式有点像大家熟知的AlphaGo思路，集大数据、大计算、大策略为一体，而燃煤锅炉就好比棋盘。”郑宇进一步指出，围棋棋盘共有361个交叉点，变化相对有限，而锅炉系统工艺复杂、运行充满变化。“例如一个锅炉有1.5万个传感器测点，各个阀门的开关及送风、送水、磨煤机的速度等均为变量。而且，由于不停运转、磨损，一周之前的锅炉和现在可能完全不同，两年前的数据也许压根没用。如何在连续变量存在的情况下精准控制，是一大难点。”

　　郑宇坦言，因服务对象的特殊性，无法获得免费样本，更不可能像下围棋一样免费试错。“如果试验不当，锅炉可能直接爆炸，一定程度上增加了技术开发难度。”

　　对此，京东技术团队通过仿真模拟、动态修正等不断尝试，分析处理机组不同负荷段大数据，由此解决“连续变量”带来的难题，得出燃煤锅炉的最优控制策略，一举突破使用物理或化学方式的传统优化路径。

　　“这不仅仅停留在理论层面，我们已率先与国家能源集团达成合作。实验项目已通过国家能源集团专家组验收，鉴定意见显示，‘锅炉系统运行参数达到了现有工况下最优’‘锅炉热效率提高0.5%’。”郑宇介绍，“别小看该数值，电厂效率本已达90%以上，再提高0.5%实属不易。以此计算，一台60万千瓦机组每年可节约燃料费用200多万元。”

推广前景可期

　　在完成首个示范的基础上，京东还将继续在能源行业推广“AI+大数据”技术。

　　“一家电厂的成功只是开始。下一步，我们将寻找4—5家不同型号、不同规模、不同运行条件的锅炉继续实验。今年内计划完成约20家电厂建设，明年再做40家左右。若能进一步复制，不仅将助推火电行业发展，对于我国人工智能的发展也将有重大价值。”郑宇表示。

　　郑宇透露，京东目前还在燃气等领域展开谋划。“例如管道‘跑冒滴漏’是燃气公司比较头疼的问题，每年因此损失十几亿元。为做好检修、监督等工作，燃气公司需要花费大量人力、物力。但管道又多又长，每个地方都能靠人工吗，如何安排检修路线更合理，哪些环节更易出错?通过人工智能加大数据技术，即可给出更科学的参考方案。目前，已与北京燃气达成初步合作，相关产品正在研发。”

　　而针对“AI+大数据”给传统能源行业带来的作用，郑宇进一步解释：若将城市计算平台比作面粉机，各部门的零散数据比作麦子，通过数字网相关技术，可在看不出麦子“原型”的情况下将其磨成面粉、制成馒头，真正做到原始数据不出户。既保证数据安全、互通，也让“馒头”更有价值。“破除信息孤岛、打破数据壁垒，结合能源行业特性，达到事半功倍的效果。”

文章转载自《中国能源报》