发电厂中的人工智能

人工智能（AI）正在改变我们周围的行业，并且没有一个行业例外，包括能源行业。发电厂是满足世界能源需求的关键基础设施，正在遭受严峻的考验。发电厂正越来越多地转向人工智能来优化运行、提高效率，以及最重要的是，增强可持续性。随着世界朝着更多绿色能源发展，以及现代电力网日益复杂的性质，人工智能技术在发电厂的应用变得越来越重要。本文讨论了人工智能在发电厂的变革力量、应用、益处和挑战，以及未来趋势。

人工智能在发电厂中的作用

能够学习、推理和解决问题的机器被称为人工智能。在发电厂的场景中，它利用传感器、控制系统和运行记录产生的大量数据。借助先进的算法，它可以预测设备故障、优化能源生产并改进维护计划。通过自动化复杂流程和驱动数据驱动的决策，人工智能的实施提高了整个发电系统的性能和可靠性。

人工智能在发电厂的关键应用

预测性维护

• 发电厂的设备清单包括涡轮机、发电机和锅炉等。由于维护原因，所有这些设备都必须定期维护。应用人工智能进行预测性维护，将利用机器学习算法分析先前记录的数据和实时数据，在设备发生故障之前识别异常并预测可能的故障。
• 这可以减少计划外停机时间，提高设备效率，降低维护成本，并延长其使用寿命。例如，利用涡轮机的振动数据，人工智能系统可以发现早期老化异常，并建议进行预防性维护以进行修复。

能源生产优化

• 通过预测需求并调整发电量以匹配需求，人工智能可以优化发电厂的能源产量。利用历史数据、天气模式和实时电网状况，人工智能模型可以非常准确地预测电力需求。
• 对于可再生能源发电厂，人工智能可以优化太阳能电池板的布局，并控制风力涡轮机，同时考虑其发电所受到的环境条件的变异性。

电网管理与稳定性

• 稳定电网的维护确保发电厂能够不间断地输送电力。人工智能系统持续监控电网状态，检测异常并提供分析信息，以实现无停电或无过载的系统。
• 人工智能系统还可以预测负荷变化，并与其他能源来源共享信息，通过确保无缝的分配和供需平衡来减轻它们对大型网络的影响。

可再生能源的先进融合

• 对太阳能、风能和水力发电等可再生能源的依赖日益增加，这给能源发电带来了额外的不确定性。人工智能的优势在于，它可以实现输出预测，从而有助于将可再生能源整合成一种与传统电力来源相匹配的能源。
• 在适当的人工智能算法的指导下，这些智能储能系统可以在供应过剩时期储存多余的能源，并在需求高峰时期再次释放，从而提高可再生能源系统的可靠性。

先进的网络安全

• 发电厂是关键基础设施，并且是网络攻击的诱人目标。由人工智能驱动的网络安全系统可以实时监控发电厂网络中的所有活动，检测异常迹象，并对任何可能的入侵做出快速响应。
• 机器学习模型还可以被训练来适应新的攻击模式，从而有力地防范不断演变的网络威胁，并确保实际运行的安全。

环境监测与排放控制

• 人工智能技术有助于最大限度地减少排放并监测发电厂对环境的影响。通过排放传感器的实时数据，人工智能系统将能够识别低效之处，并指示进行更改以降低温室气体排放。
• 它还将通过生成准确的排放报告以及就有效的污染控制提供建议，协助遵守法规。

案例研究：人工智能在行动

1. GE 的 Predix 平台

通过 Predix 平台，GE 一直是应用人工智能提高发电厂性能的先驱。该平台集成了人工智能和大数据分析，为运营提供洞察。对涡轮机、发电机和其他设备的传感器进行重度分析，使系统能够在故障发生之前进行预测，为运营商提供提前规划维护活动的机会。例如，人工智能驱动的燃烧优化技术使 GE 的燃气轮机能够实现出色的效率。

温度、燃料质量和压力等运行变量被持续监控并优化以实现良好的燃烧。因此，排放量降至非常低的水平，燃料效率的提高也带来了二氧化碳排放量的显著节省。除了设备寿命延长等其他成就外，Predix 平台的主要成功还包括降低运行风险和最大化整体能源产量。

2. DeepMind 和 Google 的数据中心

DeepMind 是 Google 的一家人工智能子公司，它成功地制定了算法，帮助训练机器学习来处理 Google 数据中心的能源使用。该人工智能系统使用历史和实时数据来研究能源使用模式并推荐操作更改。DeepMind 通过使冷却系统持续以高性能运行，成功地减少了高达 40% 的冷却能源消耗。

这项令人印象深刻的成就为发电厂开发了新的技术应用，旨在将人工智能原则用于锅炉、冷凝器和冷却塔等应用中。例如，人工智能将优化发电厂的冷却系统中的水流速率和风扇速度，从而实现与 Google 数据中心相当的能源效率。这些技术的强大功能证明了人工智能在减少能源浪费和从而降低大规模运营成本方面的潜力。

3. 西门子的人工智能涡轮机

西门子的涡轮机技术融入了人工智能驱动的解决方案。它们收集温度、振动和压力等参数的数据。涡轮机配备了先进的传感器，收集到的数据被输入人工智能系统，该系统可以实时评估它们并分析任何差异，以确定需要立即采取哪些纠正措施。

其中一个例子是将此类涡轮机安装在联合循环发电厂。然后对性能数据进行人工智能分析。发现了问题，但传统监控无法检测到如此微小的性能差异。在这种情况下，维护成本比传统维护成本低 30%，而效率实际上提高了约 15%。此外，这些涡轮机的自监控能力进一步提高了其可靠性，从而能够持续发电，无论需求增加还是减少。

通过这一点，西门子可以在其活动中将可再生能源整合到其活动中，并考虑到人工智能可以与可再生能源装置的这一部分混合，从而使涡轮机能够动态响应高低的风能和太阳能输入。此类可再生能源将更无缝地整合到电网中，并实现能源供应的转型。

人工智能集成在发电厂中的益处

1. 提高效率

• 人工智能技术通过优化工艺包络、减少能源损失和实时调整运行，使发电厂达到峰值效率。
• 高级分析有助于发现瓶颈和低效之处，从而促进能源转换和资源利用的针对性改进。

2. 提高可靠性

• 基于人工智能的预测性维护系统提高了机械可靠性，降低了故障或计划外停机的可能性，从而维持了连续运行。
• 实时监控工具可以解决潜在问题，避免其严重化，从而节省停机时间造成的损失。

3. 节省成本

• 能源成本是主要的运营成本，人工智能解决方案可以减少计划外维护，实现资源的有效分配，并改善能源使用。
• 为发电厂运营商省钱的新方法包括减少燃料消耗、环境罚款以及设备寿命延长成本。

4. 可持续性

• 人工智能能够轻松整合可再生能源，生产更清洁、更绿色的能源。
• 全球可持续发展目标以及在所有事务中考虑环境的规定，也通过人工智能的优化能源利用来实现，从而减少温室气体排放。

5. 更好的决策制定

• 人工智能通过使大量数据变得有意义，从而为运营商提供见解，使他们能够做出基于证据的决策。
• 自适应系统将能够快速响应动态变化的情况，如波动的能源需求或设备性能，从而促进卓越运营。

挑战与注意事项

1. 高昂的初始投资

• 采用人工智能技术最主要的初始高昂成本在于关键的 硬件、软件 以及员工培训成本。
• 因此，发电厂运营商应权衡这些前期投资与投资将产生的长期收益，包括运营费用节省、更高效的运营以及设备寿命延长。

2. 数据质量与集成

• 人工智能系统需要高质量的数据才能发挥有益的作用。分析的关键部分在于解决如何无缝集成来自旧遗留系统和新 物联网设备 的数据的挑战。
• 发电厂需要强大的数据管理和集成结构，以便能够开展更多人工智能应用。

3. 网络安全风险

• 人工智能在发电厂的应用存在潜在的漏洞，可能引入额外的网络安全威胁。虽然人工智能有助于检测和响应威胁，但它也增加了潜在漏洞的攻击面。
• 为了保护人工智能系统和敏感的运行数据，应部署严肃的全面安全协议，如加密、多因素身份验证以及实时监控。

4. 技能差距

• 发电厂运营商采用人工智能确实需要部分员工具备人工智能技术、数据分析和系统集成方面的熟练技能。然而，许多行业在这方面缺乏人力资源。
• 为此，组织应投资于培训计划、与学术机构的合作以及有针对性的招聘，以建立一支称职的劳动力队伍。

5. 合规性治理

• 发电厂必须确保其人工智能流程符合当地、国家和国际法规。这种合规性应包括环境法规、数据保护以及行业适用的任何其他法规。
• 因此，监管框架必须能够随着时间的推移和人工智能带来的独特挑战而发展，并提供具体的指导方针，以确保其在能源领域的安全和合乎道德的使用。

人工智能和发电厂的未来趋势

1. 全自动化发电厂

未来的全自动化人工智能发电厂将完全负责自我监控、决策和优化，而无需人工干预。这样的工厂可以在运行效率和可靠性方面进行根本性重新定义，几乎不需要人工监督。

2. 人工智能驱动的微电网

借助人工智能，微电网将在本地能源分配、存储和负荷平衡方面实现高效运行，即使在高峰需求或电网中断期间也能继续为用户服务，并成为弹性能源系统的一部分。

3. 人工智能与物联网集成

人工智能与物联网集成的进步将为发电厂运营提供复杂的监控和控制措施的基础。从而建立实时洞察、预测分析和自动纠错的途径，以提高效率和可靠性。

4. 进步的能源存储系统

人工智能驱动的创新将在能源存储系统的设计中得到追求，以最大程度地整合间歇性发电的可再生能源。这些系统将更有效地设计电池，以确保在可再生能源发电量低时维持电网供应。

5. 脱碳和绿色能源倡议

人工智能通过优化、减少排放和向清洁能源过渡来增强脱碳。先进的人工智能模型将用于指导能源政策或能源投资，以实现国际可持续发展目标。

结论

人工智能在改造发电厂方面发挥着重要作用，包括预测性维护、能源优化、电网稳定和可再生能源的整合。成本和安全威胁等因素仍然是实施的主要障碍。然而，与提高效率、降低成本和可持续性方面可能的收益相比，这些缺点较小。随着人工智能技术不断发展，它将继续推动能源管理的未来转型，朝着更智能、更绿色、更可靠的能源系统迈进，这对于世界向可持续发电的全球转型势在必行。