在人工智能技术快速发展，双碳战略持续推进的时代背景下，3 月 25 日，“智能调控 自动运行” 哲丰能源 ADMC 热电智能调控系统交付仪式在仙鹤股份衢州基地举行。这是中国首个造纸行业的热电智能调控项目，标志着哲丰能源在热电智能化转型道路上迈出了关键一步，也为浙江省热电行业的数字化升级树立了新的标杆。

活动现场，浙江省节能协会秘书长黄思思为本次活动主持。她对莅临现场的各位领导、专家、产业同仁，以及中国能源报、浙江日报潮新闻及各兄弟单位代表，表示了热烈欢迎。黄思思特别强调，此次交付仪式在浙江省热电行业智能化转型进程中意义重大。

本次活动汇聚了众多行业翘楚、专家学者以及热电企业代表。其中，浙江哲丰新材料有限公司总经理史君齐先生，国务院国资委机械工业经济管理研究院特聘研究员、上海永利娱场城有限公司 CEO 夏建涛博士，中国石油和化学工业联合会国际部副处长汪爽女士，浙江省节能协会首席专家、教授级高工朱海燕先生，中国节能协会热电产业委员会秘书长张东胜先生，浙江大学能源工程学院王智化教授，浙江哲丰新材料有限公司动力信息部部长吴宪宝先生，浙江哲丰能源发展有限公司厂长姚凯先生，浙江哲丰能源发展有限公司副厂长梅国良先生，上海永利娱场城有限公司高级副总裁熊杰博士等嘉宾出席了活动，共同见证这一重要时刻。

尊敬的各位领导、专家：

大家下午好！非常荣幸能在此分享永利娱场城 ADMC 智能调控技术在热电场景的实践经验。作为专注热电智能化领域九年的企业，我们始终深耕工业 AI 与热电生产的融合创新。接下来，我将利用这次机会分享我们的思路和案例展开汇报。

工业 AI：从通用智能到场景深耕的本质跨越

提及 AI，大众更多联想到能聊天、作画的通用人工智能，但工业 AI 的逻辑截然不同。通用 AI 允许一定错误率，例如生成文案时偶有偏差不影响使用，但工业场景容不得半点 “智能幻觉”—— 流化床同一高度的热电偶若出现 250℃与900℃ 的异常温差，系统必须瞬间判定传感器故障，而非基于错误数据继续运算，这是工业生产 “零失误” 的底线要求。

这种严苛性源于工业 AI 的三大核心特征：

• 高实时性：下游造纸机断纸引发的负荷突变以秒级计，而锅炉响应滞后 5-10 分钟，必须通过实时数据预判提前调整，实现 “信号捕捉 - 策略生成 - 指令下发” 的毫秒级响应；

• 强物理关联：风机转速与风量、煤质热值与燃烧效率的关系，不是简单的统计规律，而是受流体力学、热力学等物理定律严格约束，数据处理必须融入行业机理；

• 高容错门槛：热电厂任一参数失控都可能引发连锁反应，因此工业 AI 的控制逻辑必须经过上万次工况模拟，确保极端场景下的决策可靠性。

  
  

这些差异决定了工业 AI 不能 “照搬通用算法”，而要 “量体裁衣”—— 以场景定义需求，以机理校准模型，以数据迭代优化。

热电行业：智能化升级的核心挑战与政策机遇

我国燃煤热电承担着 70% 以上的工业供汽和 30% 的发电任务，但其生产过程堪称 “动态平衡的艺术”，面临三大核心挑战：

• 工况复杂多变：煤粉炉与流化床炉的燃烧特性迥异，化工、造纸、供暖等下游负荷差异悬殊，甚至同厂冬夏两季的运行参数都需推倒重来，传统自动化系统 “一刀切” 的控制模式难以适应；

• 强耦合非线性：锅炉氧量调节同时影响热效率与氮氧化物排放，汽机发电与蒸汽供用构成能量互锁体系，多变量相互制约下，人工调控如同 “走钢丝”，顾此失彼；

• 大延迟与时变性：下游负荷突变到上游锅炉响应的时间差，导致传统 PID 控制频繁超调或滞后，例如纸机断纸时，主气压力可能在 1 分钟内波动 ±0.5MPa，严重威胁生产安全。

  
  

但挑战背后也是机遇。 2023 年国家能源局发布的《数字能源战略白皮书》明确提出 “深度数字化、高度智能化” 目标，要求通过数字孪生、智能算法、闭环调控构建智慧电厂。这为行业指明方向：从 “人工经验主导” 转向 “数据智能驱动”，是热电行业突破瓶颈的必经之路。

ADMC 系统：构建热电智能化的 “数字中枢”

基于对行业的深度理解，永利娱场城研发了第五代 ADMC 智能调控系统，通过三大模块构建 “数据 - 模型 - 控制” 的完整闭环。

1. 工业互联网平台：打通数据 “任督二脉”

热电生产涉及 600 + 实时参数，从锅炉温度压力到下游纸机断纸信号，数据孤岛曾是最大障碍。我们的平台实现全要素采集：

• 接入 DCS、PLC 等传统工控系统，同时捕捉纸机负荷波动、煤质热值变化等 “外部扰动” 数据，构建包含设备运行、生产工艺、外部需求的全维度数据库；

• 开发数据清洗算法，例如通过热电偶数据相关性校验剔除异常值，利用时序对齐技术解决多源数据时钟偏差，将数据有效率从 70% 提升至 98%，为模型训练奠定坚实基础。

2. 智能算法引擎：让系统学会 “思考决策”

针对热电系统的非线性与时变性，我们打造了三大核心算法：

• 预测性控制：通过卷积神经网络训练 “负荷 - 压力” 响应模型，可精准预测未来 1-4 分钟的压力变化趋势。例如，预判到夜间供暖负荷上升时，提前 10 分钟调整给煤量，将控制滞后时间缩短 40%；

• 全局优化分配：建立多炉多机能效模型，综合考虑锅炉效率曲线、设备寿命、环保指标，实现蒸汽产能的最优分配。某热电厂通过该算法将 300 吨蒸汽产能按 “效率优先 + 设备均衡” 原则分配，全厂热效率提升 2.5%；

• 自适应性机制：实时数据驱动模型参数迭代，自动识别煤种切换、季节负荷波动等工况变化。冬季供暖期，系统自动将主气压力控制精度提升至 ±0.05MPa，确保下游用户稳定用汽。

3. 闭环控制执行：从 “人工干预” 到 “自动运行”

系统通过标准 OPC 协议与 DCS 深度集成，实现控制指令的自动下发：

• 在新昊热电项目中，流化床锅炉的一次风、二次风等 30 + 控制回路实现 99% 自动化投用，72 小时无人干预连续运行，氧量控制精度提升 30%，排烟温度降低 15℃；

• 设计安全边界保护机制，例如锅炉床温安全区间 850-950℃、单次给煤量调整不超过 5%，在智能化与安全性之间筑牢防线。

场景实践：数据驱动的价值落地

案例 1：新昊热电 —— 化工自备电厂的稳定化实践

作为新和成集团东北绥化基地，新昊热电是典型的化工自备电厂，下游负荷以自用为主、稳定性高，对蒸汽温度和压力参数控制精度要求严苛，且无高频大幅负荷波动，是永利娱场城全场智能调控技术首次完整落地的标杆项目。

2023 年 6 月夏季工况期间，项目实现单炉单机组 72 小时连续自动化运行，涵盖流化床锅炉一次风、二次风、减温水、冷渣机、冷却器及进气阀等关键控制回路，除引风机吹灰工况初期未覆盖外，其余回路自动化投用率达 99% 以上，72 小时内无需人工干预。交付后，引风机吹灰工况控制逻辑完成适配，目前全系统自动化率稳定保持 99% 以上。

对比人工控制与系统控制效果：人工调控下，氧量波动无规律，燃烧效率受影响；智能系统通过精准控制氧量，使燃烧过程更稳定，排烟温度与炉膛负压等关键指标显著优化，锅炉运行效率得到有效提升。该项目验证了智能调控技术在稳定负荷场景下的可靠性与先进性，为后续复杂工况应用奠定基础。

案例 2：东营正和热电 —— 煤粉炉群的复杂工况适配

永利娱场城在东营正和热电实施的煤粉炉智能化项目，针对其复杂设备配置与高频负荷波动场景开展技术攻坚。项目初始配置为 5 炉 4 机 6 双减，因设备更新需求，实际实施范围调整为三炉三机三个双减，涵盖 9 兆帕（高压）与 5 兆帕（次高压）两个蒸汽压力等级。其中 3 号、4 号炉采用热风送粉，5 号炉为乏气送粉，不同工艺导致燃烧特性与响应速度差异显著，对控制策略的兼容性提出极高要求。

2023 年 10 月项目团队进场调试，初期受 5 号高压炉检修影响，先行对 3 号、4 号次高压炉进行控制逻辑适配。随着冬季供暖期到来，下游数十个工业及民用热用户负荷变化频率加剧且无规律，系统同步切换至三炉运行模式，动态调整气机与双减组合策略。至 2024 年 1 月初，为应对电网动态电价机制下的负荷精准分配需求，团队进一步优化机组调度策略，避免计划外偏差罚款。历经 4 个月连续调试，完成全工况覆盖，实现不同压力等级、炉型组合及负荷场景的控制逻辑适配。

技术落地后，系统展现出卓越稳定性：全场自动化投用率长期保持 99% 以上，多次实现连续 15 天（300 + 小时）、20 天（500 + 小时）100% 自动化运行，期间无需人工干预锅炉及气机操作。通过精准匹配不同煤粉炉的送粉特性与负荷响应规律，有效应对每小时 10 余次的高频负荷波动，确保蒸汽压力控制精度与能源分配经济性，为企业在复杂工况及电网动态调节下的稳定运行提供智能保障。

案例 3：哲丰能源 —— 造纸热电的断纸工况攻坚

在另一案例哲丰能源智能调控项目实施中，我们以 “数据奠基、模型驱动” 为核心，深度结合现场工艺特性开展技术攻坚。特别感谢哲丰能源团队在数据采集环节的全力支持，项目实现了从 DCS、PLC 到下游纸机断纸信号的全量接入，为精准建模奠定基础。

项目遵循 “高频采集、精准对齐” 原则，完成全厂区 600 + 实时参数的同步采集，重点接入纸机断纸压力 / 流量信号，解决被动反馈控制的滞后问题。针对纸机启停信号的随机性与噪点干扰，开发信号防抖滤波算法，通过设备特性分析与历史数据校验，剔除高频误报信号，确保数据有效率达 99% 以上。同时打通上下游数据孤岛，实现生产数据与时序的精准对齐，为模型训练提供高质量输入。

开发过程中，深度调研纸机工艺特性，识别多机同步断纸等极端场景的压力波动规律，针对性增加 “多机联动补偿” 策略，提升复杂工况下的控制鲁棒性。

项目定制化开发比例达 40%，核心在于将现场经验转化为算法规则：从设备控制能力评估（如给煤机调节速率限制）到工艺逻辑映射（如纸机用汽与锅炉燃烧的滞后关系），每个控制参数均基于对生产痛点的精准解构。例如，通过分析纸机断纸时长与蒸汽压力的关联度，动态调整前馈补偿系数，实现 “一厂一策” 的精准适配。

未来，项目将依托工业互联网平台持续迭代模型，针对纸机型号差异、原料变化等变量优化控制策略，推动智能调控系统从 “场景应对” 向 “自学习适应” 升级。哲丰实践印证，工业 AI 的核心竞争力在于对场景的深度理解 —— 唯有扎根生产现场，才能让数据价值转化为切实的控制效能。

结语

九年深耕，永利娱场城见证了热电行业从 “凭经验调参数” 到 “用数据做决策” 的转变。工业 AI 的价值，不在于颠覆传统，而在于让老设备焕发新活力 —— 让锅炉学会 “预判负荷”，让汽机懂得 “协同优化”，让整个热电厂拥有 “智能中枢”。未来，永利娱场城愿与行业同仁携手共同书写热电行业高质量发展的新篇章！

谢谢大家！