洁净煤技术

作者：钟国炼, 蒋国安, 陈文方, 王斌, 刘文扬, 高利平, 林永江, 陈锦成, 张海

关键词：人工智能技术,电厂运行优化,状态监测,设备故障诊断,工业互联网

人工智能的突破性进展为构建具备自寻优、自适应、自维护等特征的智慧电厂模式提供了颠覆性技术支撑，推动电力行业从传统自动化向真正智能化的深刻转型。系统梳理了人工智能技术与电厂生产流程深度融合的最新进展，聚焦于其在提升电厂效率、安全与可靠性方面的核心作用。通过建立“运行–检测–维护”三位一体的分析框架，深入评估了典型算法在热力系统运行优化、复杂工况参数预测、设备全生命周期故障诊断预警等场景中的应用。进一步地，揭示了当前人工智能技术在电力生产系统中的规模化应用仍面临若干关键瓶颈：首先，模型可解释性不足导致算法决策过程如同“黑箱”，难以获得运行人员的完全信任，在安全苛求的电力系统中推广受阻；其次，针对复杂多变的现场工况，现有模型往往依赖大量标注数据，在工况迁移、燃料变化等场景下泛化能力薄弱；此外，人工智能模型与现有工业控制硬件、实时操作系统的融合集成仍存在困难，边缘计算设备的算力与能耗限制也制约了复杂模型的现场部署。为切实提升电厂智慧化水平，突破上述瓶颈，最后结合人工智能前沿技术、面向电力领域的专业大模型及工业互联网架构，提出一种“云–边–端”协同的工业现场解决方案与渐进式技术演进路径。这一体系旨在为火电厂实现安全、高效、清洁、低碳的智能化转型升级提供系统性的实践指引与技术支撑，助力能源电力行业在数字时代实现高质量发展。

来源：2026年第2期

《洁净煤技术》期刊编辑部

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