在構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的進(jìn)程中，一個(gè)矛盾日益凸顯：新能源占比越高，電網(wǎng)對靈活調(diào)節(jié)能力的需求就越迫切。作為當(dāng)下最可靠的“壓艙石”，火電機(jī)組被推向深度調(diào)峰的第一線，其環(huán)?？刂葡到y(tǒng)卻面臨著前所未有的挑戰(zhàn)：在頻繁、劇烈的負(fù)荷波動(dòng)中，如何保持排放的瞬間穩(wěn)定？

一場真實(shí)的壓力測試揭示了挑戰(zhàn)的嚴(yán)峻性。2024年10月，東北電網(wǎng)晚峰時(shí)段因新能源出力驟降，40分鐘內(nèi)產(chǎn)生了高達(dá)801萬千瓦的爬坡需求。盡管全力調(diào)用資源，系統(tǒng)頻率仍出現(xiàn)長時(shí)間波動(dòng)，直觀反映出電網(wǎng)調(diào)節(jié)需求與機(jī)組調(diào)節(jié)能力之間的巨大鴻溝。

即便進(jìn)行了大量分區(qū)式“精準(zhǔn)脫硝”改造，許多機(jī)組在動(dòng)態(tài)調(diào)峰中依然表現(xiàn)不佳，暴露出系統(tǒng)性短板。

“精準(zhǔn)”改造為何調(diào)峰中失靈？

01  噴氨控制失準(zhǔn)，衍生連鎖風(fēng)險(xiǎn)

最核心的噴氨環(huán)節(jié)在動(dòng)態(tài)工況下極易失靈。分區(qū)系統(tǒng)依賴滯后的測量值反饋，在負(fù)荷快速變化時(shí)，為保最差分區(qū)達(dá)標(biāo)常陷入“整體過量噴氨”的困境。不僅推高了還原劑成本，更導(dǎo)致氨逃逸率升高，進(jìn)而引發(fā)下游空預(yù)器堵塞、腐蝕的連鎖風(fēng)險(xiǎn)。

02  系統(tǒng)復(fù)雜性與運(yùn)維負(fù)擔(dān)驟增

分區(qū)改造大量新增閥門、儀表等硬件導(dǎo)致故障點(diǎn)增多，系統(tǒng)可靠性面臨考驗(yàn)。相應(yīng)的調(diào)試、校準(zhǔn)與維護(hù)工作量成倍增加，日常運(yùn)維負(fù)擔(dān)沉重。

03  前饋失靈，控制跟不上變化

原有的精準(zhǔn)噴氨系統(tǒng)雖設(shè)有前饋控制，但由于缺乏能夠進(jìn)行秒級(jí)實(shí)時(shí)計(jì)算的先進(jìn)算法，當(dāng)機(jī)組負(fù)荷發(fā)生劇烈波動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)無法對此做出即時(shí)、精準(zhǔn)的響應(yīng)與調(diào)整，導(dǎo)致后端排放濃度波動(dòng)較大。

04  局部優(yōu)化，難以全局協(xié)同

此類改造多聚焦單一環(huán)節(jié)，與上游的燃燒控制、下游的脫硫除塵等環(huán)節(jié)缺乏深度協(xié)同，容易造成局部達(dá)標(biāo)卻犧牲整體能效。

最終結(jié)果就是，盡管投入不菲，氮氧化物（NOx）排放濃度在負(fù)荷變動(dòng)瞬間仍頻繁“踩線”甚至超標(biāo)，不僅帶來環(huán)保考核風(fēng)險(xiǎn)，也造成了尿素等還原劑的嚴(yán)重浪費(fèi)。

在頻繁、劇烈調(diào)峰的新常態(tài)下，僅對單一環(huán)保環(huán)節(jié)進(jìn)行“精準(zhǔn)化”硬件改造，已無法解決系統(tǒng)性的控制難題。火電機(jī)組需要的，是一場從“強(qiáng)健肢體”到“智慧大腦”的全面升級(jí)。

二  元琛AI智能環(huán)保島

為智能而生，應(yīng)調(diào)峰而來

面對上述系統(tǒng)性困局，元琛科技基于二十年行業(yè)積淀，推出AI智能環(huán)保島整臺(tái)套解決方案，以人工智能+大模型為核心，對環(huán)保島進(jìn)行從“感知-決策-執(zhí)行”的全鏈路重構(gòu)，將原本各自為政的脫硫、脫硝、除塵等系統(tǒng)，整合為一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)、協(xié)同優(yōu)化并持續(xù)進(jìn)化的智慧有機(jī)體。

全流程協(xié)同：從“孤島控制”到“流域管理”

該方案突破了脫硝、除塵、脫硫等環(huán)節(jié)各自為戰(zhàn)的傳統(tǒng)模式，將整個(gè)環(huán)保島視為一個(gè)需要協(xié)同運(yùn)行的“流域”。其AI“超級(jí)大腦”能同時(shí)處理燃燒、煙溫、污染物濃度等多維數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)演算并執(zhí)行跨工序最優(yōu)策略。例如，在機(jī)組升負(fù)荷時(shí)，系統(tǒng)可提前預(yù)測NOx生成趨勢，并同步優(yōu)化低氮燃燒與噴氨策略，同時(shí)預(yù)判對下游除塵效率的影響，動(dòng)態(tài)調(diào)整相關(guān)參數(shù)。實(shí)現(xiàn)從前到后的“預(yù)見-協(xié)同”閉環(huán)控制，在保障穩(wěn)定達(dá)標(biāo)的同時(shí)，追求全流程能耗物耗最低。

全生命周期：從“一次改造”到“持續(xù)進(jìn)化”

元琛AI智能環(huán)保島的核心價(jià)值在于其持續(xù)的進(jìn)化能力。AI模型具備強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力，隨著機(jī)組運(yùn)行不斷積累數(shù)據(jù)、迭代優(yōu)化，讓控制策略越來越精準(zhǔn)。對于非典型的運(yùn)行工況或突發(fā)擾動(dòng)，系統(tǒng)也能快速分析學(xué)習(xí)，形成新的控制經(jīng)驗(yàn)，通過對全流程數(shù)據(jù)的深度挖掘，可提前洞察設(shè)備性能衰退趨勢，為預(yù)防性維護(hù)、節(jié)能降耗提供智能決策支持。

提升機(jī)組的輔助服務(wù)收益

當(dāng)下，火電的核心價(jià)值正轉(zhuǎn)向“調(diào)節(jié)能力”。參與深度調(diào)峰等輔助服務(wù)市場的前提，是機(jī)組在任何劇烈工況下都能確保排放的絕對穩(wěn)定。元琛AI智能環(huán)保島通過秒級(jí)預(yù)見與精準(zhǔn)控制，徹底解除機(jī)組的環(huán)保后顧之憂，使其能安全、主動(dòng)地釋放全部調(diào)峰潛力，將靈活性轉(zhuǎn)化為參與輔助服務(wù)市場的可靠容量與增量收益。同時(shí)，通過物料精準(zhǔn)投加與設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控，直接降低運(yùn)行成本，將環(huán)保島從“成本中心”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;效益中心”。

在2025年5月由中國金屬學(xué)會(huì)組織的科學(xué)技術(shù)評(píng)價(jià)會(huì)上，元琛科技AI智能環(huán)保島核心技術(shù)被專家組一致認(rèn)定達(dá)到國際先進(jìn)水平。實(shí)踐數(shù)據(jù)證明，系統(tǒng)單煙氣脫硝AI自控率超過99%，出口NOx排放濃度的波動(dòng)極差穩(wěn)定控制在±1.5mg/m³的極窄區(qū)間內(nèi)，為火電行業(yè)應(yīng)對深度調(diào)峰的挑戰(zhàn)提供了堅(jiān)實(shí)可信的解決典范。

三  以智能引擎，錨定能源未來

當(dāng)下，火電的智能化轉(zhuǎn)型已從技術(shù)選項(xiàng)升級(jí)為生存與發(fā)展的戰(zhàn)略必答題。它關(guān)乎的遠(yuǎn)不止環(huán)保達(dá)標(biāo)，更是在能源革命中重新定位自身根本價(jià)值：以極致清潔、高度可靠、經(jīng)濟(jì)可負(fù)擔(dān)的方式，守護(hù)電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定。

元琛科技AI智能環(huán)保島，正是承載這一使命的核心智能引擎。隨著能源轉(zhuǎn)型的浪潮奔涌，以人工智能驅(qū)動(dòng)全流程深度協(xié)同，已成為智慧電廠的必然未來。元琛科技愿以此為支點(diǎn)，與行業(yè)同仁攜手，共同推動(dòng)這場深刻的產(chǎn)業(yè)躍遷，穩(wěn)步邁向清潔、高效、靈活的能源新時(shí)代。