传统石化能源电站需要智能改造

传统石化能源电站需要智能改造，华夏工业碳排放越来越大，工业生产成为科技公司入局碳中和赛道的首选，能源生产端，能源消费端，行业与行业间出现壁垒，通过流程智能化提高机组效率降低燃料消耗，火电厂碳排放较高，用最少的煤发最多的电，是AI技术的切入点。

问题是，很多电厂冷却端采用空冷岛技术，由于靠手动控制能耗大，通过对设备参数智能优化，1度电就能节省1.55克标准煤，用到全国每年可以减少600万吨二氧化碳排放。

由于新能源的随机性、波动性、间歇性特征，对电网的接入并网消纳也是个难题，基于大量的历史数据，设备运行数据、天气数据、环境数据等，建立风电功率预测模型，使得预测精度大幅提升，通过设备的安全巡检维护，保证风机正常运转，提升运维检修效率，制造业则以中小企业为主，全国存续在营的中小企业占全国企业总量的98.5%以上。

很多中小企业规模小，主动减碳的意愿较小，老板关注的是如何能直接给企业带来用能优化的经济效益，可以用间接减排的形式撬动市场，利用大数据和AI技术帮助企业实现智能减排。

1、通过供应链协同提高效率；

2、通过工艺参数优化降低生产过程碳排放；

3、通过智慧物流与智能调度降低运输过程碳排放；

4、通过设备预测性维护减少服务环节碳排放。

传统石化能源电站需要智能改造，为了提高管理水平、减少手动抄表核算工作，要对生产现场的数据进行自动化采集和智能分析，为辅助决策打下基础，通过大数据和人工智能算法可以为企业找到最优工况值，从而降低用能，每年可以节省大量用能成本，间接减少碳排放。

很多企业并不考虑双碳问题，只要通过智能量化和表达，就能把碳排放算出来、管起来、降下来，减少工业生产过程中能源和材料浪费，提高原有控制逻辑的精准度，提升生产效率，可以进行价值测算与验证。

大数据人工智能的信息时代，节能减排由业务需求驱动变革，要以业务理解为基础，利用大数据与AI技术，帮助企业实现节能减排，科学利用AI技术帮助园区实现智能算碳、智能管碳和智能降碳的业务需求。