红豆姐姐的育儿日常
浙能集团在AI技术应用方面有哪些具体的能源产业升级举措？ ？浙能集团在AI技术应用方面究竟通过哪些具体路径推动能源产业升级？
浙能集团在AI技术应用方面有哪些具体的能源产业升级举措？
？浙能集团在AI技术应用方面究竟通过哪些具体路径推动能源产业升级？
在“双碳”目标与能源安全战略双重背景下，传统能源企业面临生产效率提升、安全管理强化、绿色转型加速等多重挑战。作为浙江省能源供应主力军，浙能集团近年来聚焦人工智能技术与能源产业的深度融合，通过场景化落地、智能化改造与系统性创新，探索出一条具有示范意义的能源产业升级路径。其实践不仅覆盖了从生产到管理的全链条环节，更以“技术赋能+业务重构”的双轮驱动模式，为行业提供了可参考的转型样本。
一、智能巡检：从“人工跑断腿”到“机器全天候”
能源生产场景中，设备巡检是保障安全运行的基础环节，但传统人工巡检存在效率低、风险高、漏检率高等痛点。浙能集团率先在燃煤电厂、天然气管道、光伏电站等场景部署AI视觉识别与机器人巡检系统，实现从“人防”到“技防”的跨越。
以浙能乐清电厂为例，其6台百万千瓦级机组过去依赖人工每日攀爬数十米高的设备平台，通过红外测温枪、肉眼观察记录设备状态，单次巡检需3-4小时且存在高空作业风险。如今，电厂引入搭载热成像仪与高清摄像头的轨道机器人，配合AI算法实时分析设备温度异常、螺栓松动、管道泄漏等问题，巡检时间缩短至40分钟，关键设备缺陷识别准确率达98%以上。同时，在长输天然气管道沿线，集团部署了具备防爆功能的巡检无人机，通过AI图像比对自动识别第三方施工破坏、地质沉降等隐患，将管道安全预警响应速度提升3倍。
二、生产优化：从“经验驱动”到“数据决策”
火力发电作为浙能集团的核心业务之一，其运行效率直接影响能源供给质量与碳排放水平。集团通过AI算法对锅炉燃烧、汽轮机调速、环保排放等关键环节进行动态建模，将传统依赖工程师经验的操作模式转化为数据驱动的智能调控。
在嘉兴发电厂，AI系统实时采集机组负荷、煤质参数、烟气含氧量等2000余项运行数据，通过深度学习模型预测最优燃烧方案——比如根据不同煤种的挥发分含量自动调整风煤比，或根据电网峰谷需求动态优化机组出力曲线。该应用落地后，机组供电煤耗下降约1.5克/千瓦时（年节约标煤超2万吨），氮氧化物排放浓度稳定低于国家标准30%。更值得关注的是，AI系统还能通过历史数据反推设备潜在故障，例如提前3天预判磨煤机内部衬板磨损趋势，辅助运维团队精准制定检修计划，减少非计划停机损失。
三、管理提效：从“流程繁琐”到“智能协同”
能源企业的运营管理涉及物资采购、电力交易、安全监管等多个复杂环节，传统信息化系统往往存在数据孤岛、响应滞后等问题。浙能集团构建了基于AI的“智慧管理中枢”，打通生产、经营、安全等12个业务系统的数据壁垒，实现全要素协同优化。
在物资管理领域，AI需求预测模型通过分析历史采购数据、设备维修记录与项目进度计划，自动生成精准的备品备件采购清单，将库存周转率提高25%，年节约仓储成本超千万元。在电力现货交易中，集团开发的智能报价系统实时追踪全网负荷变化、新能源出力波动与竞争对手策略，结合强化学习算法动态调整报价曲线，在保障电网安全的前提下实现收益最大化——试点期间，交易团队人工干预频次降低70%，月均收益提升约5%。安全监管环节引入AI视频分析平台，对生产区域的未戴安全帽、违规动火等20余类不安全行为进行实时抓拍预警，违规事件发生率同比下降60%。
四、绿色转型：从“被动减排”到“主动控碳”
在“双碳”目标下，能源产业的绿色低碳转型是核心命题。浙能集团利用AI技术构建了贯穿“源-网-荷-储”的碳排放监测与优化体系，推动清洁能源开发与化石能源减碳协同并进。
一方面，针对风电、光伏等新能源项目，AI功率预测模型通过分析气象卫星数据、地形地貌特征与历史发电曲线，将短期发电功率预测精度提升至92%以上（行业平均水平约85%），有效解决了新能源消纳难题。另一方面，在燃煤机组碳捕集环节，集团研发了基于AI的吸收剂配方优化系统，通过模拟不同胺液浓度、温度压力条件下的二氧化碳吸收效率，快速筛选出低成本、高稳定性的工艺参数组合，使单位碳捕集能耗降低18%。集团还通过AI算法优化绿电交易与储能充放电策略，例如在光伏出力高峰时段自动调度储能电池充电，在晚高峰用电需求激增时释放存储的清洁电能，进一步提升可再生能源利用率。
关键问题与实践路径对照表
| 核心痛点 | AI解决方案 | 典型成效 | |-------------------------|-------------------------------------|---------------------------------------| | 设备巡检效率低、风险高 | 轨道机器人+无人机+AI视觉识别 | 巡检时间缩短60%，缺陷识别准确率≥98% | | 生产依赖经验、能耗偏高 | 深度学习模型动态优化机组运行参数 | 供电煤耗下降1.5克/千瓦时，排放降30% | | 管理流程复杂、响应滞后 | 智慧中枢打通多系统数据壁垒 | 库存周转率升25%，交易收益增5% | | 碳排放监测难、控碳手段少| AI功率预测+碳捕集工艺优化 | 新能源消纳提升，捕集能耗降18% |
从智能巡检机器人穿梭于设备间，到AI算法在控制室里“运筹帷幄”，浙能集团的实践证明：人工智能不是遥不可及的概念，而是能切实解决能源产业痛点的“实用工具”。当技术与场景深度绑定，当数据与业务紧密融合，传统能源企业完全可以在保障能源安全的基础上，走出一条更高效、更智能、更绿色的升级之路。未来，随着大模型、数字孪生等技术的进一步渗透，浙能集团的能源产业升级故事还将书写更多可能。