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这几天,我一直在思考一个问题,电厂从自动化到智慧化,到底要发展到什么程度?

最早我们谈到火电厂,大家想的都是安全,自动化,严格的规章制度。但随着时代发展,很多东西在发生改变,之前我们关注的点开始被淡化。比如安全,过去事故多,大家对安全的理解很多时候涵盖了自己的亲身经历。

而对自动化,过去很长一段时间,大家停留在DCS、PID这些层面。随着技术的进步,很多新的想法和实践被应用到了如今的电厂里,有的电厂通过智能摄像头管理安全,有的电厂开始使用一些巡检机器人。

技术的进步带来了一些工作方式的变化。

如今,很多电厂都在提智慧电厂建设,希望通过高科技进行管理提效和技术提升。我也经历了一些同行电厂的智慧化过程,几乎每个月都能收到同行智慧电厂的一些资料,也看到了一些实例。

我看了同行在智慧电厂方面的工作,交流之后,其实大家也很迷茫,不知道下一步方向。电厂与其他行业最大的不同,就是对安全的要求高。很多人说各行各业都要求安全,但对电厂这种流程型工业来讲,既要保障安全,又要保持高效运转,难度更大。

很多同行在我的文章留言,对于智慧电厂、人工智能提了自己的看法。前段时间Deepseek爆火,有人提出人工智能和电厂进行结合,很多同行提出了不同的见解。

有位浙江的同行说,“再好的控制系统,如果现场设备达不到要求还是没多大作用。比如调节阀存在卡涩、调节非线性的现象,即使是DeepSeek又如何?”

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他的担心不是没有道理,之前我在文章里也说过,电厂工作人员有时候处理的就是突发事件、特殊事件甚至极端事件,以及很多非线性问题。人工智能需要经验的总结,而各种非线性状况不是一天两天可以解决的。

另外一位天津同行的观点与此类似,“电厂最大的需要就是安全,突发事件以及频繁启停是DeepSeek的瓶颈。”

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一位内蒙的同行,说出了其中的原因,“deepseek是大语言模型,主要功能是语言文本处理和逻辑推理,就好比你问他把大象装冰箱总共分几步,他会告诉你三步。你说的汽包水位那个是非线性控制系统的参数拟合,你让deepseek给你写个基于python的非线性控制系统外挂框架他能帮你写,参数的训练其实是在外挂系统中完成的,即使你的deepseek本地化部署,也存纳不了海量的实时数据,这是大语言模型和专家模型的天然差距。”

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从他的角度,人工智能和人工之间还是有本质区别,人工智能学习能力更强,但在实际应用中,对他的存储能力和数据处理能力有更高的要求。我想起《流浪地球》中关于数字人的问题,好像也是这个情况。

但也有同行对人工智能充满信心,“运行中,我们遇到调门卡涩,会切到手动,在卡涩点来回走几个行程,有时就能解决卡涩问题;自动调整跟不上时,我们也会切到手动进行干预。我觉得DeepSeek应该能够训练出具备这样的能力,即参照人类的运行经验、模仿人类的调整习惯对机组运行进行干预和优化。我认为在电力行业,AI最先淘汰的是运行人员。”

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在人工智能的道路上,可能有很多的不确定性,也会有很多阻力,但大家认为进步肯定能够带来改变,其实我也坚信这一点。

另外一位同行也支持他的观点,“应该已经有人在研究deepseek进行集控了吧?通过大量学习人的操作经验及设备参数,再加频发故障的学习。AI最终应该是能发展到遇到某一项参数异常,做到瞬间进行大量繁琐的操作后判断故障,切换备用方式,甚至判断缺陷,通知缺陷,人力调度,电网申请,最终还可以形成各项损失预判。”

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当然也有人提出了异议,“这都不用deepseek!这种东西DCS就能做!只要现场设备自动化程度足够高!设备质量有保证,现在火电厂用DCS就能实现无人值守了!”

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看了这么多同行的评论,我有一点还是非常坚定,尽管有人对人工智能、数字化存在异议,但是大家已经看到新科技在电厂工作中的一些新的希望了。

过去很长一段时间,大家对电厂数字化其实是非常抵触的,主要原因是过去的一些数字化产品并没有取得预期的效果,甚至成了累赘。我看到一些公司,简单做一些互联网的功能,就生成实现了数字化,对数字化的理解过于肤浅。

也有很多同行,为了数字化而数字化,不能结合自己的实际需求,就好像为了完成某种任务一样。在这个过程中,忽略了底层的需求,一味的追求高大上和不切实际的功能,给一线带来了很大麻烦。

我一直在不断了解同行还有很多厂商的技术,过去几年的确有了一些进步,但并没有做出让大家足够满意的产品。直到DeepSeek的出现,我觉得在电厂数字化领域,我们有了更多想象的空间,有了把想象变成现实的可能。

所有事物的进步,都会存在危和机,存在隐忧和需要完善的地方,当然也会存在希望和让大家眼前一亮的东西。在追求进步的道路上,可能会犯错,可能会跌倒,但是跌倒爬起来的时候,距离成功也就不远了!

2025年3月20日 于上海!

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