AI脱硝喷氨优化定制：NOx软测量与氨逃逸约束
「能源AI实验室」近期把实验场景放在煤电机组的SCR脱硝环节。变负荷工况下，入口NOx与烟气流量先波动、出口仪表后响应，人工喷氨往往靠经验留裕量，结果出口达标但氨逃逸偏高，空预器压差缓慢抬升。 我们的做法分两层：一是入口NOx软测量，用氧量…
⚡ 能源AI实验室2026-11-02
AI脱硝喷氨优化定制：NOx预测与氨逃逸约束
在燃煤机组与垃圾焚烧线的SCR脱硝系统中，喷氨量长期依靠出口NOx反馈加人工经验整定，滞后明显：负荷爬坡阶段氨氮比失配，既推高氨逃逸与空预器堵塞风险，也白白消耗还原剂。能源AI实验室本期实验的切入点，是把控制问题前移为预测问题——以锅炉负荷…
⚡ 能源AI实验室2026-11-02
AI碳排放核算定制：CEMS数据补全与异常识别
碳排放核算的准确性，很大程度上取决于在线监测数据的完整性。实际运行中，CEMS 探头反吹、量程漂移、通讯中断都会留下数据缺口，而这些缺口常被台账平均掉，最终体现为核算偏差。 能源AI实验室将机组负荷、燃料计量、烟气流量与 NOx/SO2/含…
⚡ 能源AI实验室2026-11-01
AI烟气脱硝喷氨优化定制：NOx预测与氨逃逸控制
在选择性催化还原（SCR）脱硝环节，喷氨量多由入口NOx与人工经验决定，氨逃逸和空预器堵塞往往在偏差累积后才暴露。本阶段实验采用“预测—寻优—闭环”三层结构：以CEMS出口NOx、入口NOx与O2、烟气流量、反应器温度、喷氨阀位为输入，训练…
⚡ 能源AI实验室2026-11-01
AI光伏积灰清洗决策定制：发电损失与清洗窗口
积灰清洗是光伏电站最常见的运维动作，但清洗时点多靠经验：洗早了浪费水与人工，洗晚了白白丢发电量。能源AI实验室在一座 30MW 沙漠电站上开展了小范围实验，尝试把积灰从「经验判断」转成可量化的损失曲线。 思路并不复杂：以清洗前后的发电量差值…
⚡ 能源AI实验室2026-10-31
AI锅炉燃烧优化定制：氧量寻优与氮氧化物协同
燃煤与生物质锅炉的燃烧调整长期依赖运行员的手感：氧量给定偏高，排烟热损失上升；偏低，CO 与未燃碳增加，NOx 还会随配风变化反复振荡。能源AI实验室尝试把它做成可验证的优化问题——以 DCS 历史数据与烟气在线监测（CEMS）为输入，先建…
⚡ 能源AI实验室2026-10-31
AI锅炉燃烧优化定制：氧量寻优与NOx协同
在能源环保场景中，锅炉燃烧调整长期依赖司炉经验：氧量给高了排烟热损失上升，压低了CO与飞灰含碳量又会恶化，NOx还常在负荷升降段冲高。我们把这套经验判断拆成可计算的三个环节做实验性探索。 一是数据侧，接入DCS的煤量、风量、炉膛负压、排烟氧…
⚡ 能源AI实验室2026-10-31
AI储能充放电调度定制：峰谷套利与衰减成本
储能的收益不只取决于电价差，还取决于这次充放对电池寿命的折损。我们在一个 2MW/4MWh 工商业储能站点做了一轮实验：把调度拆成两层——上层用滚动预测的未来 24 小时峰谷电价与站内负荷曲线做充放电时段规划，下层结合电池当前 SOH、温度…
⚡ 能源AI实验室2026-10-30
AI锅炉燃烧优化：烟气含氧量与风煤配比寻优
在能源环保场景中，锅炉燃烧调整长期依赖运行人员经验：负荷一变、煤质一波动，风煤配比就容易偏离高效区间，既抬高排烟热损失，也增加 NOx 控制压力。能源AI实验室近期围绕这一环节做了小范围实验性探索。 方法上不直接做端到端黑箱控制，而是先构建…
⚡ 能源AI实验室2026-10-30
AI湿法脱硫优化定制：pH值与浆液泵组合
在燃煤电厂湿法脱硫系统中，出口SO₂浓度受煤质、机组负荷、浆液pH与循环泵组合等多因素影响，传统人工调整容易造成过量喷淋和电耗浪费。本阶段我们尝试用历史DCS数据训练时序预测模型，输入烟气量、入口SO₂、浆液pH、密度及泵组合状态，预测未来…
⚡ 能源AI实验室2026-10-29
AI储能充放电策略实验：峰谷价差与电池衰减权衡
在能源AI实验室近期的实验中，我们把储能电站的日报数据整理成一条可回放的时间线：15分钟粒度的节点电价、站内负荷、SOC、充放电功率与电池温度。目标不是追求单日收益最大化，而是让调度策略在峰谷价差收益与循环寿命之间找到一个可解释的平衡点。 …
⚡ 能源AI实验室2026-10-29
AI烟气NOx软测量定制：燃烧工况与喷氨优化
在垃圾焚烧与燃煤锅炉的脱硝环节，NOx浓度长期依赖CEMS仪表读数，而仪表本身存在数十秒到分钟级的滞后与取样失真，喷氨量调整总是慢半拍：调早了氨逃逸、空预器结垢，调晚了瞬时超标。能源AI实验室尝试用软测量替代部分硬测，把控制前置。 做法是：…
⚡ 能源AI实验室2026-10-28
AI储能电池健康评估：充电片段与容量衰减
在储能电站运维中，电池健康度（SOH）长期依赖定期满充满放的容量标定，代价是停机与额外循环损耗。能源AI实验室近期的一项实验性探索，尝试用日常运行中自然产生的充电片段来反推容量衰减，在不打扰电站调度的前提下完成健康评估。 方法上，我们把每段…
⚡ 能源AI实验室2026-10-28
AI污水厂加药优化定制：出水指标与投加反馈
污水处理厂的化学除磷加药长期依赖经验判断和出水在线仪表的事后反馈，药剂过量与出水波动常常同时存在。本阶段实验在华东一座5万吨/日规模的市政污水厂开展：把进水流量、pH、正磷、浊度与历史加药记录整理成时序样本，用轻量梯度提升模型预测未来2小时…
⚡ 能源AI实验室2026-10-27
AI储能柜热失控预警：温升斜率与内阻漂移
储能柜的安全预警长期依赖阈值报警，问题在于阈值往往在异常已成型之后才触发。本期能源AI实验室围绕电芯级温升与内阻的早期漂移做了一组实验：将BMS已有的单体电压、温度、电流采样按10秒粒度对齐，构造三类特征——温升斜率、充电阶段内阻估计、同簇…
⚡ 能源AI实验室2026-10-27
AI污水厂曝气优化定制：溶解氧预测与风机群控
城镇污水处理厂的电耗中，曝气系统通常占一半以上，但溶解氧（DO）控制长期依赖固定频率加人工巡检：进水负荷一波动，DO 就上下摆动，风机要么过量供气、要么短时缺氧。本阶段实验把控制目标从「稳住 DO 读数」改成「匹配生化池实际需氧量」，搭了一…
⚡ 能源AI实验室2026-10-26
AI风光功率预测定制：云团移动与爬坡预警
新能源场站的功率预测误差，很大一部分来自分钟级的剧烈波动——云团过境导致光伏出力在十分钟内跌落三成，或阵风前沿引发风电爬坡。传统数值天气预报的时间分辨率与空间粒度都难以覆盖这类事件，电网调度只能靠加大旋转备用兜底。 我们在能源AI实验室做了…
⚡ 能源AI实验室2026-10-26
AI储能电池健康评估：充电曲线特征与衰减外推
储能电站的电池健康度目前多依赖离线容量标定：需停运、满充满放，单次耗时长，且难以覆盖全站数千个电芯。能源AI实验室尝试用日常运行中的恒流充电段做无感评估。 我们从BMS历史记录里截取充电电流稳定、起始SOC一致的充电片段，提取三类特征：dQ…
⚡ 能源AI实验室2026-10-25
AI锅炉燃烧优化定制：氧量寻优与NOx约束
在能源环保场景里，锅炉燃烧优化常被做成“调风门、改配风”的经验问题。AI实验室本期围绕一台20 t/h燃气蒸汽锅炉做小规模试验：以烟气含氧量、排烟温度、炉膛负压、蒸汽流量与压力为输入，建立燃烧效率与NOx排放的双目标代理模型，再用约束寻优给…
⚡ 能源AI实验室2026-10-25
AI光伏功率超短期预测：云图输入与爬坡预警
光伏功率预测的难点不在晴天，而在云过境的十几分钟内：辐照度可在数分钟内掉落三成，调度侧来不及响应，储能与限电策略只能事后补救。能源AI实验室近期在一座分布式光伏站点做了小规模实验：把地基全天空云图与电站历史出力、辐照度、组件温度对齐到同一时…
⚡ 能源AI实验室2026-10-25