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隨著“30·60”碳達峰與碳中和目標的提出，我國能源發展形勢發生深刻變化，能源轉型和結構調整的步伐進一步加快。大力推進大數據、人工智能等新一代信息技術與能源實體經濟深度融合，是推動我國能源轉型和結構調整，助力實現碳達峰、碳中和目標的重要支撐手段。

在碳達峰與碳中和背景下，我國電力企業，尤其是火電廠也進入到轉型提速階段，面對環境與經濟兩手都要抓的發展形勢，火電企業迫切需要改變粗放型管理模式，推進制度、管理、科技創新，培育新成長優勢，提升管控力度，降本增效，提高企業管理水平和核心競爭力。因此，打造智慧電廠既是順應時代發展趨勢，又是傳統電廠自我變革的必經之路。

國電內蒙古東勝熱電有限公司作為國家能源集團火力發電第一批智慧企業建設試點單位，按照集團公司“堅持創新驅動，建設智慧企業，打造具有全球競爭力的世界一流能源集團”的工作要求，國電內蒙古東勝熱電有限公司以集團公司整體戰略規劃為指引，在智慧火電體系建設中，大力推進人工智能、大數據、專家知識庫、物聯網、三維虛擬現實等技術的應用。

2021年1月24日，國電內蒙古東勝熱電有限公司攜手美林數據技術股份有限公司共同構建的基于算法平臺的煤耗影響因素分析場景正式上線運行，至此該公司已完成《國電電力火電智慧企業建設規范》智慧管理系統IMS“四大平臺”，即大數據平臺、應用軟件開發平臺、報表平臺、算法平臺的全部上線運行，標志著該公司建成國內首家以數據為核心的新型智慧管理模式的燃煤火電廠。

算法平臺依托于已有大數據平臺搭建，通過整合美林數據TempoAI算法建模工具與TempoBI可視化分析工具，為企業提供一體化、便捷、易用的數據分析、挖掘及可視化能力。根據實際業務需求，開展基于算法平臺煤耗影響因素分析應用場景研究。

該場景打破煤耗相關數據源壁壘，梳理環境溫度、經營報表、機組運行實時數據、設備參數、機組調節性能品質、煤質、熱網供熱等4大類、16小類共計100項機組運行指標的海量歷史數據，采用BP神經網絡、隨機森林和K-means聚類等人工智能算法開展煤耗影響因素分析，建立全量負荷煤耗差異分析、典型負荷煤耗差異分析、可控運行參數敏感特性分析等多個算法模型，深入挖掘供電煤耗影響規律，助力專業管理人員對比發現影響煤耗變化的主要運行參數，掌握各類參數對供電煤耗影響規律，最終通過48個可控運行參數的優化調整降低煤耗，實現精細化管理提升，預計綜合節約煤耗大約0.48g/kwh。

基于算法平臺的煤耗影響因素分析場景在經過一段時間的數據沉淀和模型優化后，將實現全量負荷煤耗可控運行參數的標桿值推薦、影響煤耗因素的指標自排序、煤耗變化診斷報告自動生成等功能。同時，該公司將基于算法平臺探索電價預測、虛擬電廠能量調度等業務領域，通過算法平臺為各項業務賦能，從而驅動該公司向“自分析、自診斷、自管理、自趨優、自恢復、自學習、自適應、自組織、自提升”的智慧火電廠繼續邁進。

近年來，美林數據結合在電網行業二十多年的信息化與數字化實踐經驗，依托自主研發的數據治理、數據資產管理、數據分析挖掘以及數據可視化產品體系，打造了面向發電、石油、煤炭、水務、燃氣等多領域的數字化服務樣板工程，形成了企業級的數字化轉型整體解決方案。未來，美林數據致力于攜手更多像國電電力這樣優秀的企業，共同為能源行業數字化轉型探索貢獻企業智慧。