国家能源局数据显示：2025年上半年，中国并网风电光伏总装机量突破16.73亿千瓦，历史性超过火电的14.7亿千瓦——这组数据背后，是“双碳”目标下能源结构转型的阶段性成果。但将视角聚焦于能源生产与供给侧，
但将视角聚焦于能源生产与供给侧，全国规模以上4000余家发电企业和近800家热电企业，正面临多重升级与转型阵痛。
当下热电（尤其是燃煤热电）仍是能源供应的 “兜底保障”：2024 年国家能源局数据显示，中国全年用电 10 万亿度，其中 67%（6.7 万亿度）来自燃煤热电，太阳能和风能加起来才 1.4 万亿度。即便未来绿能规模扩大，比如 2045 年绿能装机占比达 53%，但煤电 47% 的装机仍贡献 64% 的电量，效率很高。而且煤电还要承担 “灵活性调峰” 职责，支撑绿电上网和电网安全。
传统锅炉能效提升瓶颈......能源生产上下游相关问题，正成为当前行业高质量发展的制约条件。
但热电系统太复杂了 —— 锅炉、汽轮机、给煤机、风机、环保设备等上百套装备联动，有几十个到上百个参数要实时调整，下游用电用气变化、煤质变化都会影响运行。长期以来，国内绝大多数热电厂靠 “专家人工操盘”，但问题很突出：
绿能上网后负荷波动大，人工调整跟不上，劳动强度飙升；
人连续操作难免效率低，系统运行不优；
环保指标容易波动，甚至超标；
安全风险高，毕竟是高温高压设备。
火电机组燃烧调整AI智能优化控制系统基于AI深度强化学习架构，融合热电机理、专家经验和 AI 模型，在现有DCS/SCADA系统上建立燃烧AI预测及调整优化模型，在锅炉能效提升、环保优化、灵活调峰、无人或少人化运行四大核心场景实现技术突破，为火电能源行业打造全链路、高适配的智能解决方案。
锅炉AI智能优化控制系统：激活传统能源潜力，降本提效减碳
燃煤锅炉作为火力发电和热电企业的核心装置，其运行效率直接关系到企业的能耗与经济效益。但人工操作和传统控制，普遍面临“复杂控制自动投入难”“自动投入效果差”“能效提升依赖专家经验”“热负荷需求预测困难”“调峰速度慢”等问题。
火电机组燃烧调整智能优化控制系统以“AI预测模型+AI寻优模型”双动力引擎，实现锅炉的自主优化和闭环控制，为燃煤机组的灵活性改造提供核心技术支撑。
预测控制
基于锅炉历史时序数据与工艺机理，AI智能优化控制系统对数据进行清洗后，加载多工况场景训练预测模型，预判关键参数，避免调控的滞后性。
寻优控制
通过AI深度强化学习控制参数寻优模型，AI智能优化控制系统自动挖掘不同工况下的最优运行区间，保障装置的卡边运行，同时支持闭环控制，对过程执行自监督，确保运行过程稳定可控。
用户收益
客户的改变和直观收益：
无人或少人化运行：系统上线后运行操盘全交给 AI，人员从 “盯盘手” 转岗到监督或巡检等更有价值的岗位，劳动强度大幅降低；
效率提升：AI 每秒分析上万笔数据，实时计算全系统最优参数，和 DCS 配合精准控制，年节煤几千到上万吨，折合成本显著下降；
环保优化：NOx 等排放指标平稳压线运行，环保药剂用量减少 15%-20%，既降本又减污；
灵活调峰：机组变负荷速度提升，能精准响应电网调度，支撑更多绿电上网，还能获得调峰服务收益。
典型案例
某电厂燃烧调整智能优化控制项目投入运行后，经过6个月手自动交替测试，锅炉效率提升≥0.5%，NOX的排放量减少≥5000吨，关键参数平稳性≥30.6%，度电煤耗下降≥0.5%，实现锅炉运行稳定智能控制与经济效益提升。
锅炉AI智能优化控制系统：打造能源火电高效低碳转型的“智能引擎”
火电机组燃烧调整AI智能优化控制系统激活传统锅炉效能的智能优化范本，其本质是将人工智能与工业场景深度融合，让能源生产从“经验驱动”转向“数据驱动”，打破了传统火电依赖老工人经验的局面；从 “事后处理” 到 “事前预判”，通过 AI 提前发现潜在风险；从 “单一控制” 到 “全局优化”，实现火电系统全流程协同。从而实现从而提效降本减碳，为能源行业提供了“智能高效、绿色低碳”的转型路径和价值创造范式。
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