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  今年9月初，国家发改委、国家能源局联合印发《关于推进“人工智能+”能源高水平发展的实施建议》，明确将火电作为“人工智能+”的重点赋能场景。文件的发布，让能源行业开始思考一个问题：这份承载着“培育新质生产力”使命的文件，究竟为火电智能化转型打开了怎样的空间？

  文件以“场景落地为核心牵引”，清晰划定了燃料智能管控、生产运行优化、设备全生命周期管理、安全管控四大应用方向，每一个都精准戳中传统火电在能源转型新的时代背景下“效率低、成本高、响应慢”的痛点。但在火电从“主力电源”转向“基础保障性+系统调节性电源”的关键转型期，仅靠这四大场景显然不够——深度调峰下的环保达标与成本平衡难题、污染物排放的精准控制困境，同样亟待AI技术破解。

  那么，政策划定的“主赛道”之外，是否还存在更关键的“补位场景”？AI对火电的改造，又该如何从“单点优化”走向“系统突破”？答案，或许就藏在那些与“清洁降碳”直接挂钩的核心环节里。

  《实施意见》精准锁定了火电行业最迫切的四大AI应用场景，每一个都直指传统运营模式的核心痛点，文件在专栏5中提到这四类典型应用场景：

  政策划定的四大场景之外，脱硫脱硝除尘等环保核心场景的AI改造更能体现“降碳”与“增效”的双重价值。作为火电环保的“最后一道防线”，这些场景长期面临三大痛点：人工调节滞后导致排放波动、能耗居高不下、运维依赖经验。而AI技术的介入正彻底改变这一现状：

  以脱硫为例，传统脱硫系统依赖人工调整供浆量，不仅使浆液pH值控制偏差常达±0.5以上，更导致脱硫运行能耗浪费超10%，不仅有排放超标带来的环保罚款风险，更存在着物耗能耗的浪费。AI技术的运用，能够最终靠“预测-调控-验证”闭环机制实现精准管控：原烟气和净烟气SO₂浓度、浆液pH值等变化，自动优化供浆量与循环泵组合，既保证排放稳定达标，又避免能耗物耗浪费。

  脱硫塔堵塞、脱硝催化剂失活等问题曾因监测滞后，常造成非计划停机。AI通过分析设备正常运行数据与故障历史，构建预测性维护模型，能轻松实现上述环保设备故障准确预警，降低维护成本，延长设备寿命。 这两大场景的AI赋能，恰好呼应了《实施意见》中“清洁降碳、智能运行”的核心要求，更成为火电公司实现“环保合规+成本优化”双赢的关键路径。

  “AI+火电”的价值实现，终究要回归到技术与场景的适配度上。行业实践反复证明，通用大模型的“水土不服”问题在高安全、强专业的火电领域尤为突出。

  南京英利菲数智自主研发的“天问AI电力环保专用模型”，正是破解这一难题的典型范例，2025年的落地应用，可能是AI电力环保专用模型在火电厂环保岛智能改造中的行业首发！这款以“工业机理+海量数据”双驱动的专用模型，不是通用技术的简单移植，而是为火电脱硫脱硝除尘场景量身定制的“智能大脑”，其场景落地能力已在国家能源集团马鞍山电厂的实践中得到充分验证：

  1.预测更精准：智能预测模型提前输出原烟气SO₂浓度、净烟气SO₂浓度和浆液pH值，pH值预测精度高达99.8%，将传统监测误差大幅度降低，从源头解决控制滞后问题；

  2.调控更高效：将浆液pH值控制偏差压缩至0.09，控制精度大幅度的提高，系统自动投运率超98%，人工操作量减少95%，运行人员从“操作员”变身“监控员”；

  3.降本更显著：脱硫摩尔比降低1.9%，脱除单位SO₂能耗降低11.79%，年节约石灰石浆液685吨，直接经济效益超过预期；

  4.适配更灵活：轻量化推理引擎可快速对接不同厂家的DCS系统，无需改造原有硬件，可快速完成项目落地，完美适配火电企业“低成本改造、快速见效益”的需求。

  这份成绩单背后，是英利菲近20年电力环保行业沉淀的技术底气——模型内置2000余条工业机理规则，融合了大量电厂的运行数据，真正的完成了“懂技术更懂场景”的深度适配。

  《关于推进“人工智能+”能源高水平发展的实施建议》为火电智能化转型按下了“加速键”，而从政策到效益的转化，终究要靠一个个具体场景的落地来实现。无论是政策明确的燃料管控、运行优化，还是脱硫脱硝除尘等环保核心场景，专用AI模型的场景适配能力都是价值实现的核心。

  其实，好的AI技术从不是“炫技工具”，而是能解决实际问题的“生产要素”。当更多火电企业意识到专用模型的场景价值，当AI技术深度融入生产与环保的每一个环节，传统火电必将在“双碳”目标下，完成从“高碳电源”到“绿色调节中枢”的华丽转身，慢慢的变多的以AI为技术核心的公司，正以创新为笔，在这场变革中书写着“场景为王、落地为实”的行业答卷。返回搜狐，查看更加多