近日，由中控技术承担的大唐内蒙古多伦煤化工有限责任公司（以下简称“大唐多伦煤化工”）绿电调度优化项目成功上线运行，成为国内首个大型燃煤热电耦合新能源的多能源互补调度优化系统。中控技术以“AI+低碳”为核心理念，基于自研时间序列大模型TPT (Time-series Pre-trained Transformer)，通过数据驱动结合机理模型，整合燃煤热电机组、可再生能源发电、储能系统和下游煤化工，平衡化工区复杂多变工况下的热、电负荷需求，全面打通源-网-荷-储各环节，构建了感知-预测-调控一体化能源管控体系。项目投产后，大唐多伦煤化工预计全年可实现49690.2万千瓦时绿色电能替代燃煤发电，燃煤发电的可再生能源容量替代比例可达87.5%，相当于年节约标煤15.17万吨，减少二氧化碳排放41.94万吨。
此次成功投运，标志着中控技术在多能源互补调度领域取得关键性突破，成功实现了绿电与大型煤化工生产的深度耦合，为地方能源结构调整和“双碳”目标落实提供了有力支撑。
一、探索煤化工低碳新路径：绿电深度耦合煤化工
大唐多伦煤化工作为中国大唐集团投资建设的第一个大型煤化工企业，锚定集团“高端化、多元化、低碳化”发展方向，积极探索煤化工“低碳”转型路径，通过化石能源的绿电替代，重构煤化工的能源基础。作为工业控制领域领先企业的中控技术积极为大唐多伦煤化工的绿色低碳转型提供支撑。
在绿电替代的推进过程中，风光发电的波动性、不稳定性和间歇性与煤化工生产连续稳定性用能要求之间存在矛盾。为了解决这一难题，中控技术充分发挥在工业AI技术和多能源调度领域的技术优势，通过构建多能源互补调度一体化能源管控平台，助力大唐多伦煤化工燃煤自备电厂与绿电的完全耦合供电，保证煤化工复杂多变工况下的安全、稳定、经济用能。数字化转型网www.szhzxw.cn
二、时间序列大模型TPT：实现多能源互补调度优化
本项目中，中控技术自主研发的时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）成为整个系统的智慧中枢。这一基于生成式AI与工业数据训练的大模型，通过统一的工业建模实现跨工况智能预测与自主优化，并将能源系统在生产运行、工艺、设备及质量等环节产生的多源数据予以融合，构建出一个智能化的多能源互补调度一体化能源管控平台，其核心机制为“预测-优化-控制”三级联动：
1. 精准预测
通过建立多时间尺度的优化调度模型，系统动态制定发电计划与调控策略，实现多能源负荷的快速跟踪与协同响应，全面提升企业调度能力与系统运行效率。
2. 动态优化
通过多目标优化模型与多时间尺度AI预测模型，深度挖掘风电波动规律和生产负荷时序特性，实时优化动态更新风力发电出力、电网下电功率、热电装置负荷分配、储能装置充放电功率的长期调度曲线与闭环控制指令。数字化转型网www.szhzxw.cn
3. 模型驱动
基于大量工业时序数据，通过“AI+机理”建模方法，精准构建锅炉与汽轮机能效模型，优化热电装置多台锅炉间、多台汽轮机间的负荷分配方案，进一步提升了热电系统的整体能效与响应灵活性。
三、多能源互补调度一体化能源管控平台：实现安全、质量、低碳、效益全面提升
中控技术打造的多能源互补调度一体化能源管控平台，实现了绿电与大型煤化工发电的成功耦合，从安全、质量、低碳、效益四大维度，为大唐多伦煤化工燃煤电厂运营提供有力支撑：
- 安全：多维数据融合与闭环控制，实现全流程动态监测与风险预警，绿电能源接入后的系统运行波动风险明显降低；
- 质量：智能化调度策略保障厂区用能稳定性，提高生产过程控制的可靠性；
- 低碳：大幅提升清洁能源替代比例，优化传统能源消耗结构，实现碳排放持续下降；
- 效益：燃煤电厂的绿电能源利用率、储能设备使用寿命、发电系统的能效与响应灵活性均得到大幅提升，降低综合能耗成本，显著提升企业经济效益。
工业AI与绿色能源的深度融合正在重塑煤化工行业的基因序列，中控技术将持续优化升级“AI+低碳”多能源互补调度优化解决方案，让传统煤化工装置装上“AI大脑”，打通“绿色动脉”，助力煤化工行业实现绿色化、数字化、智能化的高质量全面发展。
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