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前所未有!京東數字科技用AI做了件了不起的事

2019-5-24 10:15 來源: 正商參考 業界資訊

能源一向是世界經濟的重要話題。自今年以來,歐佩克達成減產協議,美國對委內瑞拉持續施壓,伊朗遭遇“禁油令”,俄羅斯財政部也宣布將石油出口稅自6月1日起上調5.8美元,能源表現出越來越貴的態勢。 然而在中國,一場另辟蹊徑的能源利用創新卻正在悄悄進行……

首先,我們來做一道數學題:

2017,中國用掉了近6.3萬億度電,

其中約4萬億度電來自燃煤發電,

為此中國每年都要燒掉17億噸煤。

全國有超過1000家火電廠,

如果把這些火電廠的鍋爐熱效率提升,

一年可以節省多少煤?

可以給子孫后代多發多少度電?

現在,人工智能已經告訴我們答案。

2019年3月14日,國家能源集團南寧電廠的集控室里來了很多人,有前來驗收項目成果的專家鑒定組,有北京華電天仁電力控制技術有限公司和國電廣西公司的領導,南寧電廠的多位領導及專工,還有心情緊張的京東數字科技Alpha電項目組成員們……

在專家的見證下,電廠集控室操作人員按照京東數字科技Alpha電算法的推薦值進行操作,一段時間后,鍋爐熱效率有所提高。

鑒定組的一位專家表示結果超出了預期,建議向全國范圍內推廣。

不能小看這0.3%-0.5%的提升,這是在火力發電技術高度成熟的基礎上實現的新提升。0.5%的效率提升可以幫助一臺60萬千瓦火電機組一年節省燃煤3600噸,如果全國推廣,每年可以為國家節約70億元 的燃煤消耗和污染治理費。

站在一旁的京東數字科技Alpha電項目組產品經理亮亮抑制不住內心的激動,腦海中浮現著過去一年:往返北京廣西多次的漫長路途,無數次客戶需求的溝通,在南寧電廠一天16小時的值守,從零開始搭建的算法模型……


火力發電是我國主要的電力來源。


前無古人的試驗:他們想用AI改造發電

在我國,火力發電量占據總發電量的70%以上,如何用更少的煤,發更多的電,同時排放更少的污染物,實現火力發電效率的優化,是電力行業長期以來的需求。

但這件事,很少有人用大數據和人工智能的方法去做,誰也不知道這套系統怎么設計,更何況,在已經十分成熟的發電控制系統基礎上做到優化,是一個令人撓頭的問題。

“無論如何,咱們得先理解火力發電的原理不是?”Alpha電項目組團隊在南寧電廠蹲了兩個月,每天住在電廠宿舍里,一出門就是煙囪,條件很艱苦。

“一天要和電廠不同部門、不同職能的10多個工作人員溝通”,亮亮說,他們嘴里說的都是磨煤機、鍋爐、閥門這些專業用語,我們需要翻譯成算法工程師能聽得懂的話,方便他們了解行業,建立模型。

Alpha電項目組和京東數字科技副總裁、京東城市總裁鄭宇反復討論,結論是可不可以借助大數據和AI控制鍋爐運行操作,進一步精細化燃煤發電的燃燒過程?根據鍋爐工況,送入合適的煤、風,讓鍋爐自動調節溫度和狀態,實現提高運行效率、降低污染排放。

這種方法,真的是前無古人,每個人心里其實都在打鼓。

 “沒想到,鍋爐優化問題比Alpha Go圍棋問題還復雜”

與AlphaGo解決的圍棋問題相比,火電燃燒優化問題更難。AlphaGo解決的圍棋問題中涉及優化361個離散變量(白子、黑子、無子三個狀態),然而火電鍋爐燃燒優化問題中涉及上百個風門閥門的開度控制,例如某個閥門開度20%和開度22%都可能對機組運行帶來非常不同的影響。

再加上鍋爐不停運轉磨損,運行一段時間的鍋爐和之前的狀態也不一樣,數據也就不一樣。如何在連續變量存在的情況下,精準控制鍋爐運行,這是一大難點。

另一個難點,就是數據。

“Alpha Go在做第一版的時候,買了上千萬的棋譜來學習,數據量十分龐大,模型可以在這些數據中得到很好的訓練。但我們只能從電廠拿到兩年的數據,有些數據因為機組停機還無法使用”,Alpha電項目組組長仙園介紹說。

鍋爐發電的狀態監測點有數千個,主要控制變量有上百個,如何用僅兩年的參考數據來制定復雜的算法優化方案?需要根據真實數據構建鍋爐燃燒模擬環境,不斷優化。

電廠系統的專業度比較高,數據量非常大,有時候導出全量數據甚至需要花費數周時間,必要的時候甚至要請電力領域的技術專家來幫忙。

幾個月時間,數據終于完成了標準化和業務邏輯的梳理,接下來,就是模型搭建、反復改進測試的階段,這個階段是最艱苦的。因為鍋爐是一個特種設備,里面有各種各樣的安全限制條件,不是說下圍棋,一個人下就行了,大不了輸了,鍋爐有大量超溫超壓等安全限制條件。

亮亮對這段經歷依然記憶猶新,在系統試驗階段,電廠的員工24小時3班倒,8小時換一批崗。京東數字科技的技術人員跟蹤調試,每天跟兩個班,16小時扎在集控室里。

“電廠是要24小時正常發電的,不能影響人們的正常生活”,仙園說,為了測試不同發電負荷的模型運行情況,我們經常下午6點以后開始測試,測到夜里十二點,發現了一個問題,現場和公司研發端的同事就要熬夜改,用最快的速度解決問題。

路阻且長,“進一步有一步的歡喜“

“你如果不去深度了解一個行業,不去了解客戶的需求,搞一個簡單的人工智能算法是根本解決不了問題的。我們花了一年多的時間深扎火力發電行業,就是為了將技術與行業做到最大程度的融合,幫助能源行業降低成本,增加效率”,鄭宇表示。

Alpha電項目成功之后,申請了三項國家專利,還在2018年的中國人工智能峰會上獲得了創新獎,京東數字科技因此獎勵了項目組的每一位成員。

南寧電廠驗收成功只是一個開始,如今,Alpha電項目組已經開始研發適用于更多鍋爐爐型的優化模型。

“這并不是一個復制粘貼的過程,因為每一個電廠的鍋爐構造都有不同“,亮亮說,拿磨煤機這件事來說,有的是“糖炒栗子”模式,用鋼球磨煤機把煤磨成粉送進鍋爐,還有的是輥式磨煤機,以“石磨面粉”的方式將煤粉碎。與此同時,鍋爐內部的燃燒方式也大有不同 。如果在更多的電廠驗證成功, AI火力發電的算法就可以充分證明其可復制性。

 “也有很累很累到堅持不下去的時候”,仙園說,但節能降耗,是電力行業造福千秋萬代的愿景。我們走到產業中去,讓科技的力量發揮在最需要的地方,換來的一定是天藍水清的美好世界。離產業近一點,再近一點,讓產業的發展更加數字化、智能化,這是一家數字科技公司永遠應該保持的初心。(來源:正商參考)

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編輯:一米陽光
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