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大唐泰州热电如何用AI解决备用机组响应滞后、夜间运维人力消耗大问题的案例

🏭 电力热力燃气及水生产和供应业 创新应用 📅 2026-08-11

📌 摘要

大唐泰州热电有限责任公司作为江苏姜堰区域核心热电联产企业,通过部署APS一键启动系统与DeepSeek智能分析管控平台,解决备用机组响应滞后、夜间运维人力消耗大的难题,实现机组启动时长缩短30%、夜间值班人员从十余人精简至5人、每年增加效益数百万元,成为全国9E型燃气机组智慧电厂建设的先行者。

📖 本案例根据 泰州新闻网:大唐泰州热电"一键"保供报道整理 · 查看原文 →

企业背景

大唐泰州热电有限责任公司坐落于江苏省泰州市姜堰区梁徐街道,配备两台9E型燃气-蒸汽联合循环热电联产机组,清洁电能直入电网,稳定热能持续供给辖区80余家企业。作为区域核心调峰备用机组,2号机组专司用电高峰保供任务,今年7月以来已顺利完成8次调峰保供任务,累计输送清洁电量超1亿千瓦时。公司近三年来累计投入近亿元,搭建物联网集中控制平台、智能辅助监盘系统,构建起"物联网实时采集+DeepSeek智能分析"一体化管控体系,在智慧电厂建设领域走在全国前列。

遇到的问题

大唐泰州热电在智慧化转型前面临三大核心挑战。其一是备用机组响应速度慢:传统热电备用机组启动依赖人工操作,从接受调度指令到并网发电流程冗长,面对夏季高温等突发保供需求时响应滞后,无法满足电网快速调峰要求。其二是夜间运维人力成本高:传统电厂夜间需配备十余人值班队伍进行监盘和设备巡检,人力成本高昂且人员疲劳风险大,一旦夜间出现设备异常往往难以及时发现。其三是能耗管控精度不足:热电生产涉及温度、压力、能耗、排放等数十项参数,传统人工监盘难以同时兼顾所有参数,人工专注力有限导致设备隐患往往在发生后才被发现,故障处置处于被动状态。

AI解决方案

大唐泰州热电以APS一键启动技术与DeepSeek智能分析管控平台为核心,构建覆盖机组启停、运行监控、能耗优化、故障预警的全流程智慧化体系。具体措施包括三个方面。第一,APS一键启动系统:公司青创先锋创新工作室集结多专业骨干自主攻坚APS技术,攻克10项核心技术难点,完成30份系统逻辑审查,将原有17道人工操作步骤精简至8道,2025年9月8日1号机组成功实现APS自动升至目标负荷,成为全国9E型燃气-蒸汽联合循环机组一键启动的先行者,备用2号机组可快速完成一键启动并网补能。其二,"物联网+DeepSeek"一体化管控:构建"物联网实时采集+DeepSeek智能分析"管控体系,对机组运行、能耗损耗、烟气排放等数十项关键指标实行24小时全天候精准调控,氮氧化物排放长期稳定在超低标准。其三,智能故障预警:故障预警辅助监盘系统依托智能算法实现设备隐患预判,该成果入选《2025智慧电厂产业洞察白皮书》,并斩获全国QC小组成果一等奖。

实施效果

效果维度实施前实施后改善幅度
夜间值班人员十余人5人精简62.5%
机组启动时长基准缩短30%响应速度提升30%
人工操作步骤(APS)17道8道精简53%
年增加效益0万元数百万元显著提升
调峰保供任务(7月)8次稳定保供
累计输送清洁电量(7月)超1亿千瓦时能源贡献突出
氮氧化物排放波动长期稳定在超低标准环保达标
数据显示,AI技术的深度应用带来机组响应速度和经营效益的双重提升,2号机组在高温保供期间已累计完成8次调峰任务,备用机组真正实现了"一键响应"。

技术解析

大唐泰州热电AI系统的技术架构包含感知层、算法层和执行层三个层次。感知层依托物联网集中控制平台实现对机组温度、能耗、烟气排放等数十项数据的实时采集,构建数字孪生基础;算法层以DeepSeek大模型为核心,对海量运行数据进行智能分析,实现设备隐患的提前预判;执行层则实现与电网调度系统的深度对接,APS一键启动可在接受调度指令后自动执行启停序列,无需人工逐项操作。该方案还整合了故障预警辅助监盘系统和供热管网压力协调控制系统(获第七届全国设备管理与技术创新成果奖),形成覆盖运行、检修、供热的全链条智慧化管控能力。

经验启示

大唐泰州热电的实践带来三点关键启示。第一,自主研发是智慧电厂核心能力建设最优路径——APS一键启动技术由企业青创工作室自主攻坚,攻克10项核心技术难点,这一过程不仅解决了具体问题,更建立起企业自身的智慧化技术团队,为后续迭代升级奠定基础。第二,"少人值守"是热电AI落地的最优切入点——将夜间值班从十余人精简至5人,聚焦于"人做不了、人做不好"的精准监控和故障预警场景,既降低了人力成本,又提升了安全可靠性,推广阻力小、见效快。第三,智慧化改造需要系统性推进——大唐泰州热电的改造涵盖APS、DeepSeek分析、故障预警等多个模块,相互协同形成合力,而非单点突破式的碎片化改造。

企脉AI独家观点

大唐泰州热电的案例揭示了热电行业AI应用的一个核心逻辑:备用机组虽非日常主力,但其"随时候命、快速响应"的定位恰恰是AI最优化的场景——人工操作17道步骤的复杂启动流程,AI可以精简为8道;夜间值守十余人盯盘难以持续专注,AI可以24小时精准监控。这一"人做不好、AI做更好"的分工,是热电行业AI落地最具说服力的价值主张。更值得关注的是,该案例的APS技术已突破9E型燃气-蒸汽联合循环机组这一特定机型——这意味着智慧电厂的核心能力(快速响应、精准控制、预判维护)可以在不同类型机组中复制推广。对于热电企业,建议以"备用机组一键启动+夜间少人值守"作为AI落地第一阶段目标,以小切口验证大价值,再逐步扩展到运行优化、能耗管控等更复杂的场景,形成从"能用AI"到"AI好用"再到"依赖AI"的渐进路径。