2020年9月，中國在第七十五屆聯合國大會上宣布，中國二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，于2060年前實現碳中和。與歐、美、日等其他國際及地區相比，中國目前已成為全球二氧化碳年排放量最多的國家，減排之路面臨著時間緊、任務重的挑戰。同時，全球電力行業也正在經歷著多維度的轉型——環保、碳排放和能源安全的壓力日益增大；可再生能源的供應愈發多樣，競爭也逐漸激烈。

火電行業更面臨嚴峻的生存挑戰：更為嚴格的能耗和排放的要求；小機組的政策性關停并轉逐漸加速；發電小時數常年處于低位；煤價、氣價、電價等外部因素的變化也進一步加劇了火電廠的經營壓力。同時，發電企業由于是生產設備密集型，生產現場錯綜復雜。“安全第一、預防為主、綜合治理”要求不斷提升，從全球領先的發電企業數字化轉型的經驗開看，過部利用大數據、AI、虛擬現實等新技術，顯著提升運營、安全等方面的效益獲，構建智慧電廠已經成為發電企業的發展方向。

智慧電廠三大特性：安全、低碳、高效

智慧電廠利用數字化、信息化、可視化、智能化等先進技術應具安全、低碳、高效三大特性。

第一、更安全：這包含產品安全、設備安全、人員安全三層含義。產品安全是指可以提供安全的電能，快速響應電網的需求，在承受物理或網絡攻擊時受到的損壞更小并能恢復，在受到損害時，人為干預更小；設備安全是通過智能傳感器等對設備的狀態進行實時追蹤，全面了解所有關鍵部件的健康狀況，并對存在風險的設備進行預警，電廠的設備具有“自愈”能力，能夠實現自我檢測、自我診斷、自我修復。人員安全是指通過利用機器人等技術，大大減少高危作業。

第二、更低碳：能實現全線檢測報警機制：實現從煤炭檢測污染物含量，到燃燒的實時監測，同時所有監測數據上傳，對外公開，排放公開、透明。

第三、更高效：為實現精細化運營和提高運維效率，智慧電廠應以基于數字孿生理念，實時掌握生產流程、提高可控性，科學制定生產計劃、簡化線下流程，從而提升員工的工作效率。

智慧電廠三大轉型方向

數字孿生、無人監控與巡檢、設備健康預警成為智能電廠主要的數字化轉型方向。

數字孿生技術借助三維可視化、射頻識別、視頻監控及物聯網等技術手段，可輕松實現對安全生產過程中的人員、設備和環境的高效管控。

根據電廠廠區平面竣工圖、建筑結構圖、現場拍攝照片等技術資料建立1:1等比例電廠建立三維數字化虛擬電廠“實景圖”。同時也對電廠的關鍵設備、加載鍋爐、汽輪機、發電機、管線等生產設備進行可視化監測，實現實時反映發電廠生產狀態，監測生產過程，預警異常情況，實時掌控電廠生產態勢。

在各機組綜合熱力學模型的基礎上，構建電廠的數字孿生系統為電廠操作人員提供最優建議。根據實時工廠條件和市場價格實現最佳燃料混合，實現化學探測、計量和分析自動化減少碳排放。

數字孿生系統可對廠區內各種危險設施以三維場景化展示其分布、運行狀態，實現7*24小時的實時監測，可智能判斷是否超限并實現預警，同時實現運營大廳的聲光告警、聯動報警等多種報警效果。

數字孿生可視化通過三維視頻融合技術將發電廠及其周邊的三維場景與實時視頻監控畫面無縫融合，提升動態場景展示效果，以增加虛擬場景與現實的互動性，還原更真實的現實世界，基于空間實景對監控信息全局展示和掌控，為廠區日常安全管控、應急處置等提供直觀的數字化輔助平臺，切實提高廠區安全防衛能力與應急安全應對能力。

智能巡檢通過結合機器人定位系統、監控系統和預警系統等，實時監控新能源資產的設備狀態，及巡檢機器人的狀態和路徑。另外，還可以通過調取機器人的視頻監控攝像頭來查看巡更的真實情況，方便運維人員更加直觀高效地管理整個巡檢過程。

利用智能機器人及激光導航技術、圖像識別技術、多傳感融合技術、智能巡視系統平臺技術，構建電廠多場景巡視一體化。根據各區域的巡視要求，建立設備數據自主采集、自主分析的全新智能巡檢體系與新模式，實現對電廠設備運行狀態和現場情況進行動態巡測和智能分析，最終達到智能巡檢，安全管控，增加綜合效益的目標。

巡檢機器人替代人工進行閥門、表計、液位自動識別，對泵自由端軸承溫度、泵驅動端軸承溫度、電機軸承溫度、泵外殼溫度自動檢測等，確保化水車間各設備運營安全。

智能巡檢管理平臺系統讓電廠能更方便地進行現場智能設備管理及數據查詢，具有數據采集、儲存、統計、檢索、報表輸出、智能分析等多種功能。智能巡檢減少了電廠運維人員，提高整體巡檢效率，大幅降低現場運維人力投入與運維成本的投入。全面提升巡檢的整體管理水平規范檢修作業流程，提升檢修質量，大幅提高了巡檢工作的安全性。

設備健康預警充分利用已有數據，利用智能傳感器等對設備的狀態進行實時追蹤，全面了解所有關鍵部件的健康狀況，高效率從海量數據中找到有用參數為機組安全穩定運行提供可靠服務。

預警平臺云覆蓋全部重要設備，可以實時計算出設備異常，實現設備早期預警，同時實現對設備的健康評價，為設備劣化分析提供可靠數據支撐；實現設備預警的快捷分析，并將預警轉成知識庫，隨著知識庫的完善，最終實現機器學習，代替人工分析，實現真正的人工智能，在降低人力成本的同時，提前發現設備異常，早發現早處理。

建立設備運行目標工況數據庫，從海量歷史數據中挖掘特定工況下的穩定運行目標與歷史最優運行目標，給出設備可控參數優化建議。挖掘與設備相關的海量歷史數據關聯規則，提前發現電廠設備的早期異常，變事后維修為事前檢查，并結合對設備維護、檢修和更換成本的分析。積累電廠設備管理的技能和知識數據形成診斷知識庫，依托所建設備模型對設備性能進行診斷及時發現和消除設備隱患，降低故障率，提高機組安全性、可靠性。

在全球邁向“碳中和”與科技進步的驅動下，國內外的能源結構與消費方式正在發生本質的變化。數字化的浪潮催生出一系列更加先進、更加智能的解決方案。未來分布式能源的迅速發展與電力交易的市場化改革既為發電企業帶來了機遇，也在“新集控”、智能運維等方面帶來新的挑戰。在數字化轉型中，智慧電廠將持續為發電企業構建業務競爭力。