核心结论：研发团队利用 AI 深度强化学习技术构建的火电锅炉燃烧优化控制系统，历时 12 个月攻关，在多个试点电厂将火电机组锅炉热效率提升 0.5%——等效于帮助一台 60 万千瓦火电机组一年节省燃煤 3600 吨、节约燃料费用 200 多万元；若在全国推广，每年可节约约 70 亿元的燃煤消耗和污染治理费用。该技术已在多个电厂通过来自国家能源集团等权威机构的验收，开创了 AI 深度强化学习技术在电站锅炉领域应用的先例。
一、行业背景与痛点
火力发电长期以来是我国电力供应的中流砥柱。但在「化解产能过剩」「提升发电效率」「建设环保机组」等政策背景下，行业面临巨大的转型压力。据《能源发展"十三五"规划》等行业文件，到 2020 年，现役燃煤发电机组改造后平均供电煤耗必须低于 310 克/千瓦时——一批能耗高、污染大的火电机组如不及时转型，将面临淘汰关停。
核心痛点：如何用更少的煤发更多的电、并产生最少的污染排放。在发电控制系统已经非常成熟的背景下，传统控制优化手段下能够提升发电效率的方法几乎被开发殆尽。而火电行业中一直沉淀着海量待开发的「数据宝藏」——这些沉睡的数据如果能被 AI 技术唤醒，将成为突破瓶颈的新路径。
二、为什么难：火电数据利用的三大挑战
火电行业的数字化程度已经很高：以一台 60 万千瓦的中型火电机组为例，其内置的上万个传感器测点每秒可产生数万条实时监控数据。但绝大多数数据只用于安全运行监控，针对火电数据的深度分析利用面临三大难点：
| 挑战 | 具体表现 |
|---|---|
| 1. 系统复杂度极高 | 发电过程包含给煤、磨煤、炉膛燃烧、配风、给水等多个环节，内部燃烧、风烟、水热循环等物理化学过程非常复杂；其优化问题复杂度远超 AlphaGo 的围棋问题（围棋仅涉及 361 个格点的三态离散变量建模） |
| 2. 可用数据有限 | 只能从电厂拿到约两年的历史数据，部分数据因机组停机无法使用；数据有限导致仿真模拟产生的数据不完全可靠，模型难以像 AlphaGo 那样用上千万棋局充分训练 |
| 3. 安全约束严格 | 火电机组是特种设备，试验不当可能导致机组停机甚至严重安全事故；正常运行中对锅炉负荷、内部温度、压力等有一系列安全性指标要求，优化控制策略必须受到严格限制 |
三、技术方案：AI 火力发电锅炉燃烧优化控制系统
针对上述三大难题，研发团队历经 1 年技术攻关，独创 AI 火力发电锅炉燃烧优化控制系统，灵活运用深度强化学习技术逐一破解：
3.1 应对系统复杂性：深度神经网络建模 + 全局优化
通过大量使用深度神经网络挖掘火电机组相关测点之间复杂的内在关系及隐含模式，实现对机组系统的精准建模与模式挖掘，为深度强化学习模型寻优创造条件。AI+锅炉燃烧优化模型同时考虑整个锅炉从磨煤制粉、燃烧、水热循环的数百维主要状态与动作测点数据，对系统进行整体性建模，最大程度考虑各子系统之间复杂的依赖与影响关系，实现对数十甚至上百维主要控制变量的全局优化（量厂定制，覆盖磨煤制粉、风机、燃烧、汽水四大系统的 100+ 主要控制量）。
3.2 应对数据有限：构建燃烧过程仿真模型
利用深度学习技术构建专门针对火电燃烧场景的锅炉燃烧过程仿真模型，将燃烧物理过程的结构化建模嵌入 AI 模型结构设计中，尽可能提升燃烧过程仿真的准确性，解决数据稀疏性问题。
3.3 应对安全约束：定制化安全约束函数 + 约束网络
在深度强化学习模型通用的价值函数基础上，额外引入高度定制化的安全约束函数及对应的约束网络，可对发电负荷不达标、炉膛负压为正等大量锅炉运行风险情况进行判别，针对机组运行状态及控制变量在长期运行状态下进行更精准的风险评估，提供更安全可靠的火电机组优化控制策略。系统整体采用「离线学习 + 在线运行」的闭环架构。
四、落地效果与经济价值
- 实地验证：2019 年 3 月，AI 优化火力发电系统在国家能源集团南宁电厂的集控室首次得到验证和认可，火力发电效率提升 0.5%；
- 单机价值：等效于一台 60 万千瓦火电机组一年节省燃煤 3600 吨，节约燃料费用 200 多万元；
- 行业价值：若全国推广，每年可为国家节约约 70 亿元的燃煤消耗和污染治理费；
- 权威认可：技术已在国内多个电厂通过来自国家能源集团等权威机构的验收；相关技术已提交 14 项发明专利，并获 2018 年中国人工智能峰会（CAIS 2018）创新奖、2019 机器之心人工智能年度三十大最佳 AI 应用案例等奖项。
五、总结与延展
该项目的意义不仅在于火电行业本身：其积累的 AI 优化算法，适用于具有大量时序传感器数据与大量控制变量的能源、工业复杂控制系统。通过将技术拓展到更广阔领域的类似场景中，可为更多行业带来运行效率的提升。