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      AI服務能源轉型,打造低碳競爭力

      作者:admin 發布日期:2024/9/20 關注次數: 二維碼分享

      AI服務能源轉型,打造低碳競爭力

      “在30多年的綜合能源探索中,我們創新‘能源+AI’的能碳數智化轉型新范式,慢慢摸索出了一條如何去構建現代能源體系的自動駕駛內核的辦法。”9月12日“智驅能源未來,共筑綠色夢想”的能碳數智新產品發布會上,新奧能源副總裁、新奧泛能網總裁程路表示,以泛能仿真系統為核心,通過整合能源技術與大數據、人工智能及物聯網等新技術,賦予傳統能源管理新的內涵,大幅度提高能源管理實時監控和自我調整等的智能能力。

      當前,AI技術在多個方面加快了能源轉型進程,比如優化能源生產和消費、促進可再生能源整合,以及推動智能電網發展。此外,AI技術在監測和管理碳排放方面也發揮重要作用。通過AI分析,企業可以更好地了解其碳足跡,并優化其生產流程以減少碳排放。隨著全球能源系統即將進入快速轉型期,以及我國“雙碳”目標的驅動,國內各個企業,尤其是高能耗企業,以有效的政策機制和關鍵技術突破推動能源轉型與AI的協同進化已成為應時之舉和當務之急。

      挖掘傳統行業能源數據價值

      “一個中等規模的印染廠每年產布量約為2.5億米,其能源成本為4000萬元人民幣,其中熱成本占比近50%,但由于供能品質不高和管理粗放,熱損失約為10%,耗費高達200萬元人民幣。同時,由于高污染、缺少綠色產品標簽,碳評級也較低,因此印染產品出口還面臨著歐盟的碳關稅,對訂單量產生了較大影響。”新奧泛能網產品官(CPO)王尊說。

      據了解,印染行業主要采用蒸汽間接加熱染液工藝,管控難度較大,一方面通過間接加熱并控制蒸汽流量進行染色,帶來了資源浪費,另一方面造成布料升降溫過程與工藝曲線貼合度不高,進而影響到印染良品率,造成大量人力、原料、時間和能源的浪費。

      “我們優先關注染缸這個設備,對溫度做到控制,做到溫度和工藝相匹配,就能在高性價比的同時獲得達標的產品。”王尊表示。泛能網工業染缸智控利用能碳智控一體機和微燃機加上染缸可實現線上線下一體化的智能升級。運行時,可調用仿真系統中積累的30多種染布工藝,形成基礎策略,并將燃燒器的5檔燃燒調節方式變為精度高于0.1度的溫度控溫。基本保持每分鐘1℃左右的升溫精度,使得升溫過程完全符合物料染色所需的標準工藝曲線,大大降低了物料浪費。

      據介紹,工業染缸智控技術,采用循環智能算法進行感知、預測、分析和優化執行,達成生產單耗低,溫度匹配優,以及高良品率,不僅帶來了低碳綠色產品,還能披露碳足跡,可提升一次成品率5%—10%、管理效率70%;節約生產成本25%,碳排放降低450噸/染缸/年,實現經濟效益與環境效益雙贏。

      不光是紡織印染行業,發布會上泛能網推出針對公共建筑的暖通場景推出了暖通智控產品。通過將暖通空調系統的運行機理與智控算法深度融合,實現了供冷供熱品質提升30%,同時帶來額外15%的平均節能率,并降低人員、維護及托管運營成本30%左右。

      “未來,應該是通過敏捷式搭建、積木式組裝,助力不同場景全鏈條全業務的數據價值挖掘,終形成一個數技空間,隨著云、大、物、移、智、鏈等信息化新技術發展,逐漸形成一個虛實相融的數字空間。”中國能源研究會“雙碳”產業合作分會副秘書長,中國能源網副總經理張葵葉表示。

      助力新能源更可控

      “交付和調試以后,客戶可以像使用‘自動駕駛系統’那樣,不需要人力手動操作。”王尊說,可以通過在云端提供的虛擬小助手‘能碳智能伙伴’和智控一體進行交互;在日常工作中,還可通過泛能網手機 APP “一機控全局”。站在管理者視角,統一的能源服務,尤其是整合面向工商業儲能、光儲一體化、光儲直柔、微電網、虛擬電廠等多場景,是園區運行的一個有效手段。

      據了解,國內園區90%的光儲項目中,運營服務主體為獨立運行,投資商光儲收益和企業用電量存在交叉影響。同時,光儲項目中用電負荷不可控,光伏發電量不可知,此外由于儲能充放電策略大多根據當地電價峰谷時段固定運行,儲能設備也不好調,這為傳統園區普及新能源應用帶來困難。

      “荷光儲一體化的優化是否能實現不同角色的雙贏呢?答案其實是可以的,但是為什么沒有實現?因為園區的負荷不可控,光伏很難知道,儲能也不好調。”王尊說,通過荷光儲智慧運營產品,把秒級數據響應能力、超95%預測能力以及15分鐘級的滾動策略優化能力、分鐘級的安全控制能力、多目標協同優化能力等“打包集成”,推動雙方利益共贏。

      據介紹,泛能網荷光儲智慧運營產品,并不需要更換業主原先光伏儲能和用戶側系統,綜合監測負荷系統、光伏系統、儲能系統并不斷調優,達成提升30%~50%管理效率,提升5%~15%的項目綜合收益的終效果

      “產業變革也不是一家企業的成果,海量的生態、海量的用戶、海量的數據將有助于形成更智能的能碳產業大模型。”程路呼吁,面向未來的星辰大海,面向廣闊的能源智能化圖景,走出“內卷”,走向新質生產力,走向能源更好的明天。

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