减碳又省钱?火电厂心动了
出品 | 大鲸项目组
作者 | 雨林下
头图 | 《机器人总动员》
面对全球气候变化和环境保护的压力,以及中国双碳目标的提出,无论是能源生产企业,还是能源消费企业,都在考虑如何适配即将到来的“以新能源为主体的新型电力系统”。
数字化是电力系统的刚需技术基建,因此,推进其升级也被视为加速能源变革的重要途径。同时数字化智能化技术也是实现双碳目标的重要支撑要素,波士顿咨询公司的一项量化研究表明, 到2030年,AI应用可有望减少26-53亿吨碳排放,占减排总量的5%~10%。
本文为“2022大鲸榜·产业数字化”系列专题报道(点此回顾榜单详情),虎嗅访谈多位专家评委,呈现关键行业的故事和趋势,这一期,我们和大鲸导师黄锋聊了聊双碳背景下的能源数字化创新。
黄锋是百度智能云工业能源产品研发总经理,现负责百度智能云工业和能源行业的产品和研发管理,对AI、大数据等技术在工业、能源行业的应用场景有深刻理解。
以下为虎嗅对话实录,经编辑整理:
虎嗅调研:双碳背景下,数字化可以为哪些能源转型的场景提供便利?
黄锋:目前我们的碳排放已经超过100亿吨,占了全球总排量近30%,而碳达峰到碳中和,美国从2007年到目标2050年间隔43年,欧盟间隔71年,中国只有30年,所以时间紧迫,压力非常大。
国内的电力和工业用能占比高,未来几十年,我们要从“以火力发电为主体”逐渐转换为“以新能源为主体的新型电力系统”才能支撑双碳达标,可以说,一切问题的核心都在于解决好能源问题。
而能源数字化所包含的一系列人工智能、物联网、大数据等等技术,也在不断为产业带来突破。
典型的,比如在能源生产侧,新能源的随机性、间歇性特点长期都是电网接入、并网和消纳的棘手难题。通过数字化可以监控电力供应的波动,对清洁能源进行精准的发电量预测,调控储能配合,减少备用发电机的排放,推动创建零碳电力系统。
在能源输配和消费侧,数字化可以跨时空、多维度打通设备、数据与算力,提供大规模、远距离传输服务,实时监测系统内能源的供给和消耗,开展综合能效分析和协调管控,提升用能能效,同时优化区域能源结构,使分布式能源在本地更好的消纳。
虎嗅调研:随着5G的成熟,物联网、大数据和AI人工智能等新技术的加入,数字化能升级哪些创新应用?
黄锋:这些新技术可以发挥的升级作用主要体现在预测,优化,调度。
通过AI的预测能力,可以提高新能源发电出力的预测精度,降低不可控性。比如通过采用深度学习算法建立的预测模型进行风机功率预测,可以使风电出力预测误差小于15%,有力促进其大规模的消纳,解决可再生能源企业对于生产不可控的困扰。
基于深度学习算法的风电出力预测
通过AI的优化能力,可以调节化石能源的工艺,以尽可能少的碳排放和原材料投入,达到尽可能多的产出。以火力发电为例,其中一个关键环节就是提升燃煤发电过程中的能量转换效率。通过AI建模+机理模型,可以计算出火电厂锅炉、汽轮机等运行各系统的随出力变化的最佳运行参数曲线,保障全范围能效最优。
燃煤电厂运行参数优化
同时,通过AI的调度能力,还可以降低输配损耗,提升效率和网络稳定性。像一些大的食品冷链企业,物流网遍布全国,每天发车线路上千条,货运车辆调度压力大。数字化底座可以打通订单、运输、计费、调度的关键节点,梳理仓库、客户、承运商等业务数据及冷链、常温配送等业务场景。在此基础上,进一步利用AI人工智能发展车货匹配平台,对订单和运力类型进行组合,输出最优的车辆调度方案,提升配送效率,降低车辆空驶率,减少物流成本和碳排放。
虎嗅调研:要优化中间环节的效率,需要数字服务商对产业链的具体运作非常熟悉?
黄锋:所以离不开企业和数字化服务商的紧密配合与协作。分享一个水务集团的实际改造项目,水务的产业链有原水、制水、供水、排水、污水、节水等环节,地域分布广,业务归属部门分散,能耗优化需求虽比不上能源、制造、建筑、交通,但单位产值能耗高,属于能源密集型行业。
传统的水务集团虽然用的是变频水泵,但未对区域用水量进行需求预测,水平衡模型存在误差,数据不准确,以恒定频率供水难以做到按需实时调控水泵的频率,导致用电量大,造成浪费。
百度智能云为之建立了水务大脑,可以沉淀水务数据,依托区域用水量预测 AI 模型,根据用水量需求预测、泵机流量、进出口压力、电机电压和电流等参数计算泵机效率,分析泵组实际运行工况,给出用停机、频率等控制参数推荐值,进行精准的智能化调压控制。
此外,污水处理环节也能利用AI技术精准加药和曝气,减少用电能耗和药耗。经测算,全套下来能使制水供水单位能耗下降8%,并减少供水环节用电造成的间接碳排放。
某水务集团智能调压技术路线
虎嗅调研:对比人工和摄像头,新技术在安全生产监控方面的优势是什么?
黄锋:现在很流行防爆巡检机器人,就是在油气储运、炼化生产等场景中,代替巡检人员识别环境的不安全状态和危险行为。基本上,一个油气输送管廊防爆智能巡检方案可以使巡检频次提升1.5倍,识别28类异常风险,识别准确率超过99%,AI的监控识别能给到各环节比人工更及时的安全保障。虎嗅调研:企业主对数字化转型的接纳度如何?从服务商角度有什么相关建议?
黄锋:在经济增速放缓的大背景下,企业都面临较大的生存经济压力,如果数字化不能够为企业创造实际价值,企业决策层很难有主动意愿在数字化上进行足够的投入。
不过从另一个角度来说,这种投入更像是“短痛”,如果能够提升企业整体效率和竞争力,甚至解决“长痛”问题,那么就是值得的,但这需要决策者具有比较强的魄力和远见。
同时,数字化服务商的方案也需要能真正面向市场需求,解决客户的核心痛点,而不仅仅“为了上云而上云”,搭建完底层基础设施之后就撤退走人。
数字化升级是一个长期持续的话题,在各个阶段的侧重点都有所不同,归根结底,需要数字化服务商和企业在双赢中不断实现迭代升级,才能真正利好产业发展。
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