解析人工智能：AI 在发电系统中的应用

解析人工智能：AI 在发电系统中的应用的训练重点落在任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界，适合把当前业务任务拆成可讨论的练习

1天，6小时 人工智能应用
授课讲师： 李洪源 · 新型电力系统与能源数字化转型专家
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课程大纲

人工智能基础认知与电力行业 AI 发展大势

一、人工智能核心基础知识扫盲
  • 人工智能的核心定义与电厂适配的核心技术体系
  • 工业 AI 与通用 AI 的核心差异与电厂场景适配性
  • 通用 AI 与电厂工业场景的结合边界与适配要点
  • 电厂 AI 落地的核心技术底座与必备前提
  • 硬件基础：DCS/SCADA 系统、智能传感器、工业物联网、边缘计算设备
  • 软件基础：工业互联网平台、数据中台、时序数据库、国产化工业软件
  • 数据基础：数据采集规范、数据质量标准、数据打通与共享机制
二、双碳目标下电力行业 AI 发展现状与核心趋势
  • 新型电力系统建设对 AI 技术的核心诉求
  • 火电机组灵活性调峰、降本增效、安全管控的刚性需求
  • 新能源高比例并网带来的功率预测、消纳、电网支撑的核心痛点
  • 源网荷储一体化建设对智能协同调度的技术要求
  • 国内外电力 AI 发展的政策导向与产业格局
  • 国内智慧电厂、新型电力系统相关政策与行业规范
  • 全球电力 AI 市场规模、主流技术厂商与产业生态
  • 电厂 AI 应用的核心发展趋势与技术演进方向
  • 从单点场景应用到全流程全业务智能化覆盖
  • 从感知智能到认知智能，电力大模型全场景赋能

AI 在发电系统全流程的核心应用

二、机组运行智能优化与能效提升场景
  • 锅炉燃烧智能优化与煤耗精准管控
  • 基于 AI 的锅炉配风、配煤智能调整，适配多变煤种
  • 飞灰含碳量、排烟温度智能优化，降低供电煤耗
  • 锅炉结焦、高温腐蚀风险 AI 预警与防控优化
  • 汽轮机与热力系统全流程能效优化
  • 汽机阀位优化、回热系统优化、冷端真空智能优化
  • 热力系统管道损失、阀门内漏 AI 诊断与治理
  • 机组宽负荷下的滑压曲线智能优化
  • 机组深度调峰智能控制与 AGC 性能优化
  • 深度调峰工况下机组稳定性、经济性 AI 协同优化
三、安全生产全流程智能管控场景
  • 人员不安全行为 AI 智能识别与违章预警
  • 安全帽、安全带、工作服规范佩戴 AI 实时识别
  • 违规作业、越界闯入、动火作业违规、误操作 AI 预警
  • 人员疲劳状态、精神状态 AI 监测与预警
  • 厂区环境与工况风险 AI 智能监测与预警
  • 有毒有害气体、粉尘、温湿度 AI 实时监测与超标预警
  • 火灾、爆炸、积水、坍塌风险 AI 智能预判与预警
  • 防汛、防台、极端天气下厂区安全 AI 智能防控
  • 两票三制 AI 智能管控与防误操作优化
  • 大语言模型赋能的工作票、操作票智能审核与校验
四、环保排放与碳排放智能治理场景
  • 烟气脱硫脱硝除尘系统 AI 智能优化控制
  • 脱硝系统喷氨量 AI 精准优化，降低氨逃逸与药剂消耗
  • 脱硫系统浆液循环泵运行、加药智能优化，保障出口达标
  • 除尘系统运行工况智能优化，降低能耗与排放浓度
  • 废水固废处理系统 AI 智能管控
  • 废水处理加药、曝气、沉淀全流程 AI 智能优化
  • 固废分类、贮存、转运、处置全流程 AI 智能管控
  • 碳排放实时监测、精准核算与优化管控
  • 基于 AI 的机组碳排放实时监测、精准核算
  • 碳减排潜力智能分析与运行优化
五、新能源与源网荷储协同智能调度场景
  • 风电光伏功率 AI 超短期 / 短期精准预测
  • 基于气象数据、历史运行数据的风光功率多时间尺度预测
  • 极端天气下功率预测精度优化，降低电网考核风险
  • 储能系统 AI 智能充放电策略优化
  • 配合调峰、调频的储能充放电策略智能优化
  • 储能电池健康状态 SOH 监测与寿命优化
  • 源网荷储一体化 AI 协同控制与电网支撑优化
  • 风光储火多能互补 AI 协同调度，提升新能源消纳能力
  • 一次调频、惯量支撑 AI 智能优化，提升电网稳定性

电厂 AI 落地典型标杆案例深度解析

一、大型超超临界燃煤火电厂 AI 全场景落地标杆案例
  • 案例背景与核心痛点
  • 核心痛点：供电煤耗偏高、设备非计划停运风险大、运维成本高、环保管控压力大
  • 全场景 AI 应用解决方案与实施路径
  • 核心落地场景：燃烧优化、设备故障预警、智能巡检、环保优化、调峰控制
  • 技术架构：边云协同架构、数据中台建设、多模型融合应用
  • 项目落地成效与核心价值量化
  • 供电煤耗下降 2-5g/kWh，年节约燃煤成本超千万元
  • 设备故障预警准确率≥95%，非计划停运时长下降 60% 以上
  • 项目落地经验与行业避坑指南
  • 核心经验：数据治理先行、业务场景闭环、IT 与 OT 深度融合
二、流域梯级水电厂 AI 智能化升级典型案例
  • 案例背景与核心业务痛点
  • 项目概况：大型流域多座梯级水电站，机组老化、流域水情波动大、运维人员分散
  • 核心 AI 应用场景与技术方案
  • 流域水情雨情 AI 长周期精准预测
  • 水轮发电机组故障预警与健康状态评估
  • 水下结构、大坝边坡缺陷 AI 智能检测
  • 梯级电站联合优化调度 AI 模型应用
  • 项目落地成效与业务价值
  • 水能利用率提升 2%-3%，年弃水量下降 15% 以上
  • 设备重大故障提前预警率 充分，运维成本下降 20%
三、风光储一体化电站 AI 应用标杆案例
  • 案例背景与行业核心痛点
  • 项目概况：GW 级风光储一体化电站，地处风光资源波动大的西北区域
  • 核心痛点：功率预测准确率偏低、弃风弃光率高、储能利用率低、电网考核压力大
  • 核心 AI 应用方案与技术实现
  • 风光功率超短期 / 短期预测 AI 模型优化
  • 储能系统充放电策略 AI 智能优化
  • AGC/AVC 智能控制与电网支撑优化
  • 风机、光伏组件故障 AI 智能诊断与预警
  • 项目落地成效与经济价值
  • 风光功率预测准确率提升至 90% 以上，弃风弃光率下降 5 个百分点
四、燃气 - 蒸汽联合循环电厂 AI 优化应用案例
  • 案例背景与核心痛点
  • 项目概况：9F 级燃气 - 蒸汽联合循环调峰电厂，启停频繁、燃料成本高
  • 核心痛点：燃气轮机燃烧效率偏低、调峰响应速度不足、热通道部件寿命损耗大
  • 核心 AI 优化方案与实施要点
  • 燃气轮机燃烧智能优化，降低燃料消耗
  • 机组启停全过程 AI 智能控制，缩短启停时长
  • 燃气轮机热通道部件寿命预测与运维优化
  • 联合循环全系统能效智能优化
  • 项目落地成效与价值
  • 机组热效率提升 1.5%-2%，天然气消耗显著下降

AI 在发电领域的未来发展趋势与前瞻

一、电力行业大模型的全场景深度赋能
  • 从单一感知模型到多模态电力大模型，实现从感知智能到认知智能的跨越
  • 覆盖运行辅助决策、检修专家指导、安全智能管控、人员智能培训全场景
  • 国产化电力大模型规模化应用，实现核心技术自主可控
二、数字孪生 + AI 的全闭环智慧电厂建设
  • 机组、厂区、流域全要素数字孪生建模，实现物理世界与数字世界实时映射
  • 数字孪生 + AI 实现模拟仿真、预测预警、优化控制、复盘分析全闭环
  • 数字孪生电厂从三维可视化向智能决策、自主控制升级
三、边云协同的工业 AI 架构规模化应用
  • 云端实现大数据训练、模型迭代、全局优化，边缘侧实现实时推理、实时控制
  • 轻量化 AI 模型在边缘侧规模化部署，满足工业场景低延迟、高可靠要求
  • 国产化边缘计算芯片、AI 芯片在电力行业深度适配与应用
四、源网荷储全链路 AI 协同与新型电力系统支撑
  • 从单个电厂智能化，向电源、电网、负荷、储能全链路 AI 协同升级
  • AI 支撑虚拟电厂、微电网规模化建设，提升分布式能源消纳能力
  • AI 赋能电力市场交易，实现发电侧报价策略智能优化与收益最大化
五、自主可控 AI 技术在电力行业的深度应用
  • 国产化 AI 框架、模型、芯片、工业软件全链条适配电力场景
  • AI 技术与电力工控系统深度融合，保障关键基础设施安全可控
  • 建立电力行业 AI 技术标准、安全规范与评估体系

适合对象

能源电力企业从业人员，包括各类管理、技术人员等 课程形式：讲师讲授+现场讨论+案例介绍＋数据分析

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准，便于参训团队形成同一套做法

核心收益

  • 场景边界更清楚：AI在电厂设备运维、运行优化等场景的应用逻辑与实施路径
  • 提升解决AI技术落地难题的能力，推动企业智能化转型
  • 培养AI与电力业务融合的复合能力，适应行业发展需求
  • 助力企业实现效率提升、安全管控及可持续发展目标

课程背景与交付信息

当前，全球能源结构正经历深刻变革，碳达峰、碳中和战略推动电力行业面临转型压力：传统火电机组需向调峰电源转型，新能源占比攀升加剧电网波动，老旧设备运维成本持续增加。据行业数据，我国煤电灵活性改造需求超2亿千瓦，新能源消纳缺口年均增长15%，设备非计划停机年损失超百亿元。与此同时，人工智能技术为电力行业带来转型契机，工业AI通过机器学习、数字孪生等技术，已在电厂效率提升（机组热效率提升2-3%）、安全管控（故障预警准确率超90%）、环保达标（污染物排放降低10-15%）等核心场景展现显著价值

然而，电力企业AI落地普遍面临最后一公里难题：78%的企业存在AI模型与生产场景适配鸿沟，65%的电厂受数据孤岛困扰，80%以上技术人员缺乏AI与业务融合能力。在设备机理复杂、安全要求严苛的发电场景中，通用AI模型难以满足工业级需求。本课程立足行业痛点，以技术-场景-价值为核心逻辑，融合AI技术与电厂业务场景，通过典型案例（如300MW机组AI调峰系统响应速度提升50%）、数据治理方法及模型部署实践，帮助从业人员掌握AI在设备健康管理、燃烧优化、碳排放监测等领域的应用逻辑与实施路径，培养复合型人才，助力电力企业实现…

课程时间

1天，6小时

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01人工智能基础认知与电力行业 AI 发展大势
02AI 在发电系统全流程的核心应用场景
03电厂 AI 落地典型标杆案例深度解析
04AI 在发电领域的未来发展趋势与前瞻

讲师介绍

李洪源 讲师头像

李洪源

新型电力系统与能源数字化转型专家

李洪源，新型电力系统与能源数字化转型专家。9年电力行业经验，累计授课超900天。擅长能源政策解读、双碳战略及AI在电力行业应用，为国家电网、南方电网等企业提供前沿技术与宏观策略培训

电力能源政府国企
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课程差异说明

本课程页面围绕《解析人工智能：AI 在发电系统中的应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

能源电力企业从业人员，包括各类管理、技术人员等 课程形式：讲师讲授+现场讨论+案例介绍＋数据分析。

学习这门课可以获得什么收益？

掌握AI在电厂设备运维、运行优化等场景的应用逻辑与实施路径；提升解决AI技术落地难题的能力，推动企业智能化转型。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配