在全球能源转型的浪潮中，人工智能（AI）正以惊人的速度重塑电力行业，为提升效率、保障可靠性和实现可持续发展注入新的动能。从新能源资产的预测性维护，到实时电网平衡与动态电价调整，AI已成为能源领域创新的核心驱动力。本文主要探讨AI如何通过热效率优化，显著降低电厂运营成本并推动绿色发展，展现其在电力行业中的巨大潜力。
AI赋能能源行业：从预测到优化
AI技术在能源领域的应用已无处不在。在风电和光伏发电场，AI驱动的预测模型能够更精准地预估发电量，助力可再生能源更高效地融入电网；在需求响应系统中，AI通过实时匹配能源消耗与发电量，最大限度减少浪费并降低成本；此外，公用事业公司利用AI分析传感器数据，提前发现设备异常，从而大幅减少非计划停机和维修费用。
全球范围内，AI的成功案例不胜枚举。例如，一家欧洲公用事业公司通过AI实现动态负荷预测，电网可靠性提升了8%；一家亚洲电力生产商采用AI优化锅炉运行，热效率提升3%，每年节省数百万美元。这些案例充分证明，AI不仅能解决复杂的能源挑战，还能助力实现全球脱碳目标。
热效率：电厂效率的命脉
热效率（Heat Rate）是衡量电厂效率的核心指标，反映了发电厂每生产一千瓦时（kWh）电量所需的燃料能量，通常以英热单位/千瓦时（Btu/kWh）表示。热效率越低，意味着电厂用更少的燃料产生相同的电量，效率越高。
图1：优化热耗率（即生产每单位电力所需的燃料量）对于降低运营成本和减少发电厂排放至关重要。
在实际运营中，热效率受多种因素影响，如负荷变化、环境温度、设备老化以及人为操作等。即使是设计精良的电厂，热效率也可能因运行条件不同而波动。研究显示，同一电厂在不同时间或相似条件下，热效率可能存在显著差异，这表明优化空间巨大。即便热效率提升1%，对大型电厂来说，也意味着每年数百万美元的燃料成本节约和显著的排放减少。
AI驱动的热效率优化模型
AI驱动的热效率优化模型通过分析电厂传感器收集的大量历史数据，识别实际性能与最佳性能之间的差距。这些模型能够根据运行变量预测热效率，并推荐在满足发电需求和安全要求的前提下，最优的控制设置。
模型开发的第一步是收集数月甚至数年的高频传感器数据，涵盖环境温度、负荷、蒸汽温度与压力、阀门位置、燃料流率等关键参数。不同类型的电厂需要定制化的建模方法。例如：
联合循环燃气轮机（CCGT）：结合燃气轮机和蒸汽循环（通过热回收蒸汽发生器，HRSG），模型通常考虑以下变量：
燃气轮机负荷
进气导叶位置
环境温度与湿度
HRSG及蒸汽轮机的蒸汽压力与温度
冷凝器背压
燃煤电厂：基于朗肯循环运行，模型关注的变量包括：
煤粉机性能指标
锅炉内过量空气比例
主蒸汽温度与压力
烟气氧含量
通过针对电厂类型定制输入特征，模型能够提供更精准的预测和更实用的优化建议。
嵌入运行约束：确保安全与合规
热效率优化不仅要追求效率最大化，还要严格遵守运行、安全和监管约束。AI模型在开发过程中，必须将这些约束明确嵌入推荐引擎，以确保优化建议的可行性。
这些约束包括控制设置的硬性限制，例如最高允许蒸汽温度、最低燃烧氧含量，或负荷变化的斜率限制。这些限制可能来自设备制造商的规格，或基于工程师定义的运行范围。优化系统会在神经网络生成建议后，基于这些约束进行筛选或调整，确保推荐方案安全、合规且可操作，从而赢得电厂操作人员的信任。
数据驱动的热力学学习：可解释性与专家验证
AI模型，尤其是神经网络，常被诟病为“黑箱”。为解决这一问题，业界采用SHAP（SHapley Additive exPlanations）等高级技术，分析每个输入特征对模型预测的影响。
通过SHAP分析，工程团队可以验证模型是否正确捕捉了热力学规律。例如，在CCGT电厂中，模型应反映在特定负荷下增加进气导叶开度会降低效率；在燃煤电厂中，模型应体现过量空气与燃烧效率之间的非线性关系。这些分析结果会与电厂的领域专家共同审视，确保模型行为符合工程原理和实际经验。
在某些情况下，SHAP分析还能发现传感器校准问题或运行中的潜在低效点。这种可解释性不仅增强了模型的可靠性，还为电厂运营提供了新的洞察。
相关案例：北美电厂的AI实践
AI在热效率优化中的威力，最好的证明来自其在现实中的大规模应用。北美有一家领先的公用事业公司，拥有多样化的燃煤和CCGT电厂组合，启动了一项数字化转型计划，旨在提升整个电厂群的运行效率。该公司与AI专家合作，为十余座电厂开发并部署了定制化的热效率优化模型。
该项目分阶段实施，首先是分析了热效率的基线波动，识别高潜力优化机会；随后基于历史运行数据训练电厂专属模型；最后在控制室部署优化引擎，并配备用户友好的操作界面。项目结果是令人满意的，电厂平均热效率提升1.5%至2.5%，带来显著的燃料成本节约和温室气体减排。一座燃煤电厂单年节约超过200万美元的成本，且无需任何资本投入或设备改造，仅通过AI赋能的智能运营即可实现。这个案例为该公司后续在整个火电厂群推广AI优化奠定了基础，也为其他公用事业公司提供了可复制的模式，助力在成本、性能与环境责任之间找到平衡。
原文链接：
https://www.powermag.com/unlocking-power-plant-efficiency-how-ai-models-are-revolutionizing-heat-rate-optimization/
作者：Nimit Patel
本文已进行编译。
如您有供稿或想订阅电力行业专题资讯，请扫码联系。
免责声明：本微信公众号所上传文章仅代表作者观点，版权归原作者所有。如文章来源标注有误或涉及作品版权等问题烦请告知，小编及时予以删除。
责编：魏星｜审核：陈庚亮丨监审：文卉
点击蓝字 关注我们