2015年國家超低排放改造政策全面實施以來，火電環(huán)保島面臨前所未有的管控壓力。傳統(tǒng)DCS控制系統(tǒng)雖實現了基礎自動化，但面對煤質波動、負荷變化等復雜工況，自控率普遍徘徊在85%-92%區(qū)間——這意味著每10分鐘就需要人工干預1次。
一、低AI自控率的底層癥結
隨著環(huán)保法規(guī)持續(xù)升級，新增監(jiān)測指標與更嚴格的排放標準不斷出臺，傳統(tǒng)控制系統(tǒng)因其較低的自控率、相對陳舊的硬件架構與軟件平臺，在兼容新型傳感器/監(jiān)測設備、支持復雜控制算法與模型方面存在明顯局限。
這使得火電環(huán)保島在應對持續(xù)加大的環(huán)保壓力時，技術儲備與升級空間不足，陷入傳統(tǒng)控制系統(tǒng)難以滿足新要求的困境，阻礙了行業(yè)環(huán)保水平的整體躍升。
追根溯源，環(huán)保島低自控率的困局本質上是其感知-決策-執(zhí)行鏈條的斷裂。
感知層結構性缺失：行業(yè)平均僅在約六成的關鍵點位部署實時監(jiān)測儀表，控制系統(tǒng)缺乏實時數據支撐。
決策層智能缺位：主流控制系統(tǒng)仍固守傳統(tǒng)PID控制，策略庫貧乏，遠低于實際運行中煤質、負荷等多變量耦合形成的超200種復雜工況組合。
執(zhí)行層傳導遲滯：傳統(tǒng)“操作站-PLC-現場執(zhí)行器”三級架構導致控制環(huán)路響應延遲顯著，指令傳遞平均耗時8-12秒，遠超煙氣參數3-5秒的變化周期。測試表明，負荷階躍變化20%時，從傳感器檢測到閥門動作完成的閉環(huán)響應時間達9.8秒，控制行為嚴重滯后于工況瞬變。
二、元琛全域自主化解決方案
上述深層次瓶頸，將行業(yè)長期禁錮于“人工干預依賴型運行”的困局。多年來，元琛科技堅持高強度研發(fā)投入，深耕工業(yè)環(huán)保場景，成功打造出具備國際先進水平的 AI智能環(huán)保島管控平臺，以系統(tǒng)性方案攻克核心難題，并構建開放共贏的智能生態(tài)。
01
硬件層 - 全域神經感知網絡
顯著提升關鍵點位實時監(jiān)測儀表覆蓋率，集成多種智能終端，實現煙氣成分、煤質參數、設備狀態(tài)等數據的快速采集與預處理。部署工業(yè)級物聯網關支持雙冗余通信，大幅降低數據傳輸延遲，徹底破除“數據盲區(qū)”。
02
軟件層 - 元腦 AI 決策引擎
突破傳統(tǒng)PID局限，基于海量真實工況數據訓練的深度強化學習模型，可動態(tài)解析各類復雜工況組合，自主生成核心參數最優(yōu)控制策略。針對煤質波動，嵌入自適應算法實時反演關鍵參數，預判排放趨勢并預調控制參數，響應速度相較傳統(tǒng)系統(tǒng)實現質的飛躍。實測數據證實，系統(tǒng)從數據感知到執(zhí)行器動作的閉環(huán)時間，完全匹配煙氣參數的瞬變周期。
03
構建全域智慧神經網絡
打破脫硫、脫硝、除塵等子系統(tǒng)間的數據孤島與控制割裂，實現跨系統(tǒng)統(tǒng)一建模、協同優(yōu)化與聯動控制。平臺如同貫通環(huán)保島的“智慧神經網絡”，驅動各單元高效協同，達成系統(tǒng)整體運行成本最小化。
示范項目多維突破
通過軟硬件深度協同，元琛科技在江蘇標桿電廠建設的 AI 智能環(huán)保島示范項目中，取得了突破性成果，實現極高的 AI 自控率。
在煤質與負荷大幅波動的極端工況下，系統(tǒng)全程無需人工干預，污染物排放濃度穩(wěn)定性遠超傳統(tǒng)系統(tǒng)，消耗劑顯著下降。這種從 “人工補丁” 到 “智能自愈” 的跨越，不僅破解了火電環(huán)保島的管控困局，更構建起 “數據驅動決策、智能定義執(zhí)行” 的新型工業(yè)控制范式，為高參數、變工況下的環(huán)保治理提供了可復制的數智化轉型方案。
經使用單位使用部門測試鑒定，元琛科技的AI智能環(huán)保島實現單煙氣脫硝AI自控率達到99%以上，濕法脫硫AI自控率達到95%以上。
初級自動化：自控率＜90%，系統(tǒng)僅能執(zhí)行固定程序。
局部智能化：自控率90%-95%，核心設備具備自適應能力，但系統(tǒng)協同不足。
全域自主化：自控率＞95%，全流程智能決策，逼近“無人值守”狀態(tài)。
高AI自控率（脫硝≥99%，脫硫≥95%） 標志著系統(tǒng)實現了全域自主化運行，這從根本上重塑了環(huán)保島的價值創(chuàng)造模式：
精準控制與排放穩(wěn)定性
全域自主的核心在于系統(tǒng)能獨立、協同、實時地優(yōu)化脫硫、脫硝、除塵全流程。構建的AI驅動閉環(huán)管控體系，首次實現了對關鍵污染物（如氨逃逸）的精細化、自主化治理——將傳統(tǒng)系統(tǒng)難以穩(wěn)定控制的氨逃逸數值，在全工況下精準、自主地壓制在0.7~0.8ppm的行業(yè)領先區(qū)間，遠高于環(huán)保標準要求。
本質安全與可靠性提升
大幅度消除人工干預的依賴及其潛在風險，系統(tǒng)自主規(guī)避了過量噴氨引發(fā)的催化劑中毒風險，并根除了氨結晶對脫硝設備管路的堵塞隱患。更重要的是，通過預測性維護模塊對設備狀態(tài)的自主感知與預警，能夠有限延長催化劑等核心設備壽命，顯著降低了非計劃停機和設備故障率，為機組連續(xù)、穩(wěn)定、自主運行構筑了堅實屏障。
經濟效益的自主優(yōu)化
通過 AI 對脫硝噴氨量、脫硫漿液循環(huán)泵尋優(yōu)、除塵電場電壓、電流等關鍵參數的全局優(yōu)化，電廠氨耗量較傳統(tǒng)運行模式大幅降低，僅此項每年可節(jié)約大量的藥劑成本。同時，基于負荷預測的設備能效管理模塊，可根據實時工況動態(tài)調整環(huán)保設備運行參數，在保障達標排放的前提下，大幅降低脫硫系統(tǒng)電耗率、除塵系統(tǒng)電耗率，結合機組年運行小時數，累計節(jié)約的電能成本頗為可觀。
更重要的是，高 AI 自控率帶來的排放穩(wěn)定性，使電廠徹底規(guī)避因超標排放面臨的環(huán)保處罰風險。同時，通過參與碳排放交易市場、獲取綠色電力認證等途徑，為企業(yè)開辟可持續(xù)收益的新通道。
結束語
在雙碳目標與智能制造浪潮交織的時代，元琛科技的技術探索不僅是對單一環(huán)保島的智能化改造，更是對整個能源行業(yè)治理范式的重構。
正如江蘇示范項目所驗證的，當 AI 不僅能精準控制排放，更能自主優(yōu)化能耗、預判設備風險，環(huán)保島便不再是成本中心，而成為綠色價值的孵化器 —— 這既是元琛科技以技術定義未來的野心，更是中國工業(yè)環(huán)保邁向 “無人值守” 時代的必由之路。
