Кейсы
Кейсы

Datang Duolun Coal Chemical: ускоряем «зеленый» переход с помощью искусственного интеллекта

Опубликовано
September 1, 2025
Время чтения
2
мин.
Отрасль
Энергетика
Страна
Китай
Год
2025
95%
Повышение операционной эффективности
2 млн
Ежедневно обрабатываемых точек данных
500
Сэкономленных часов инженерного времени в год

Компания SUPCON успешно реализовала проект по оптимизации диспетчеризации «зеленой» энергии для Datang Inner Mongolia Duolun Coal Chemical Co., Ltd. — первой в Китае крупномасштабной системы оптимизации мультиэнергетической диспетчеризации, объединяющей угольную генерацию с возобновляемыми источниками энергии.

Решение, работающее на базе большой языковой модели SUPCON Time-Series Pre-Trained Transformer (TPT), сочетает в себе аналитику на основе ИИ и моделирование технологических процессов для координации работы тепловых электростанций, возобновляемых источников энергии, систем накопления энергии и процессов углехимии.

Благодаря функциям мониторинга в реальном времени, прогнозирования, оптимизации и управления по замкнутому контуру система улучшает координацию между источниками генерации, сетью, нагрузкой и накопителями, способствуя низкоуглеродной трансформации углехимических производств.

Поиск пути к низкоуглеродному развитию углехимических производств

Будучи одним из первых крупных углехимических предприятий корпорации China Datang, компания Datang Duolun Coal Chemical ускоряет переход к диверсифицированному, высокотехнологичному и низкоуглеродному развитию. Одной из главных задач был поиск баланса между нестабильностью возобновляемых источников энергии и стабильным энергоснабжением, необходимым для непрерывного углехимического производства.

Для решения этой задачи SUPCON разработала интегрированную платформу диспетчеризации и управления энергопотреблением на базе промышленного ИИ и мультиэнергетической оптимизации. Платформа связывает «зеленую» электроэнергию с собственной теплоэнергетической системой завода, обеспечивая более безопасное, стабильное и экономически эффективное использование энергии в сложных эксплуатационных сценариях.

TPT: интеллектуальное ядро мультиэнергетической оптимизации

В основе проекта лежит большая модель TPT от SUPCON, обученная на огромных массивах промышленных временных рядов и предназначенная для интеллектуального прогнозирования и автономной оптимизации в различных режимах работы.

Система функционирует на основе трехуровневого механизма «Прогнозирование — Оптимизация — Управление»:

  • Точное прогнозирование: модели планирования с различными временными интервалами динамически формируют планы генерации и стратегии управления, обеспечивая быстрое реагирование и скоординированную диспетчеризацию энергии.
  • Динамическая оптимизация: оптимизация на базе ИИ непрерывно корректирует выработку ветровой энергии, потребление электроэнергии из сети, распределение нагрузки на тепловые блоки и стратегии заряда/разряда накопителей энергии в режиме реального времени.
  • Управление на основе моделей: сочетая ИИ с моделями технологических процессов, платформа оптимизирует эффективность работы котлов и турбин, повышая общую гибкость теплоэнергетической системы и показатели энергоэффективности.

Безопасность, эффективность и устойчивое развитие

Интегрированная платформа управления энергопотреблением позволила глубоко интегрировать возобновляемые источники энергии в крупномасштабное углехимическое производство, повысив безопасность, эксплуатационную стабильность, устойчивость и экономические показатели.

Ожидается, что после внедрения системы компания Datang Duolun Coal Chemical сможет замещать около 496,9 млн кВт·ч «зеленой» электроэнергии в год, что покроет до 87,5% потребностей, ранее обеспечивавшихся угольной генерацией. Это эквивалентно экономии примерно 151 700 тонн условного топлива и сокращению выбросов CO₂ на 419 400 тонн ежегодно.

Объединяя промышленный ИИ с технологиями «зеленой» энергетики, SUPCON способствует более интеллектуальной, экологичной и устойчивой трансформации всей углехимической отрасли.

Начните путь к цифровизации, используя возможности ИИ для оптимизации операций

Связаться с нами