2008年啟動(dòng)的泛能業(yè)務(wù)，讓新奧集團(tuán)成為了行業(yè)里率先看到未來的人。
從清潔能源起家，卻志不在能源，而在能源產(chǎn)業(yè)的數(shù)智化賦能。伴隨著近年AI等數(shù)智技術(shù)的飛速進(jìn)步，新奧構(gòu)想中的能碳數(shù)智化服務(wù)迅速落地成為現(xiàn)實(shí)，且不斷迭代進(jìn)化。
當(dāng)能碳數(shù)智化進(jìn)入競賽的下半場，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的當(dāng)務(wù)之急，在于探索出一套符合能源用戶需求特點(diǎn)的解決方案，“只有每一家企業(yè)都能清楚自己的碳足跡，能管理自己的碳足跡，國家的‘雙碳’目標(biāo)才能實(shí)現(xiàn)”。
AI+能源，一匹布的科技含量
如何用AI賦能能源，染好一匹布？
中國是全球最大的紡織品生產(chǎn)和出口國之一。而隨著歐盟碳關(guān)稅政策逐步落地，海外市場對(duì)國內(nèi)出海產(chǎn)品有嚴(yán)格的全生命周期碳足跡要求。如果印染產(chǎn)品延續(xù)粗放式生產(chǎn)，過程不注重節(jié)能降碳，產(chǎn)品碳足跡不達(dá)標(biāo)，出海訂單量將受到極大影響，行業(yè)競爭優(yōu)勢大打折扣。
數(shù)據(jù)顯示，一個(gè)中等規(guī)模的印染廠每年產(chǎn)布量高達(dá)2.5億米，其能源成本為4000萬元人民幣，其中熱成本占比近50%。由于供能品質(zhì)不高和管理粗放，導(dǎo)致熱損失約為10%，耗費(fèi)高達(dá)200萬元人民幣，這些真金白銀的損失最終都落在了企業(yè)頭上。
對(duì)于環(huán)保壓力大、市場競爭激烈的印染業(yè)來說，一場綠色化、數(shù)智化的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫。
位于宣城市郎溪縣的遠(yuǎn)華紡織是行業(yè)中的一員，擁有印染、印花前處理設(shè)備、定型等27條生產(chǎn)線，日產(chǎn)能力100萬米。印染行業(yè)能源成本占比高、單位產(chǎn)品綜合能耗高、能源波動(dòng)和長輸熱損大、工藝溫度控制不精準(zhǔn)等普遍痛點(diǎn)對(duì)該企業(yè)具有同樣的挑戰(zhàn)。
以工業(yè)為代表的生產(chǎn)過程極其復(fù)雜、精細(xì)，種種生產(chǎn)細(xì)節(jié)就像一堆積木塊，會(huì)衍生出無數(shù)種排列組合。在深入研究了企業(yè)的生產(chǎn)全流程后新奧發(fā)現(xiàn)，印染行業(yè)中的染色這一個(gè)環(huán)節(jié)，尤其是染缸這一個(gè)設(shè)備，是造成能源浪費(fèi)的關(guān)鍵癥結(jié)。?
具體而言，目前印染行業(yè)采用的蒸汽間接加熱染液的工藝，一方面通過間接加熱并控制蒸汽流量進(jìn)行染色，帶來了資源浪費(fèi)，另一方面造成布料升降溫過程與工藝曲線貼合度不高，進(jìn)而影響到印染良品率。
抓住了問題的關(guān)鍵，新奧泛能網(wǎng)打造了染缸運(yùn)營智控線上線下一體化的綜合解決方案。在線下，改蒸汽加熱為直燃機(jī)加熱，用微燃機(jī)替代“大鍋飯式”的蒸汽供熱管網(wǎng)。每一個(gè)微燃機(jī)+染缸構(gòu)成微循環(huán)，同時(shí)又給每一個(gè)染缸安裝了能碳智控一體機(jī)，并連通云端AI，讓供能和管控都更加智能化、精細(xì)化。
從“能耗雙控”走向“碳排放雙控”，企業(yè)真正的競爭力已無法單純依賴于技術(shù)先進(jìn)性，而需要以綠色為底色的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化。有分析指出，如果企業(yè)的節(jié)能降費(fèi)的目標(biāo)是25%，通過更換設(shè)備可實(shí)現(xiàn)其中10%到15%的目標(biāo)，但這屬于“低垂的果實(shí)”，很難為企業(yè)帶來持續(xù)的競爭優(yōu)勢。還有一部分企業(yè)會(huì)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行設(shè)備系統(tǒng)的調(diào)優(yōu)，也可以帶來5%的優(yōu)化效果。而真正拉開企業(yè)之間獨(dú)有優(yōu)勢的降碳方法，是以打通各個(gè)獨(dú)立設(shè)備，統(tǒng)籌全局的數(shù)智化能力，為企業(yè)帶來最后的5%到10%、甚至更高的優(yōu)化效果。
以該項(xiàng)目為例，新奧泛能網(wǎng)基于智控系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)的“預(yù)測性調(diào)節(jié)”控制上述微循環(huán)，實(shí)現(xiàn)感知-預(yù)測-分析-優(yōu)化執(zhí)行的智能生產(chǎn)。染色的核心工藝指標(biāo)是溫度，而工藝的提升決定了工廠型企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的核心競爭力。賦能生產(chǎn)，深入工藝，這也是泛能網(wǎng)落地產(chǎn)業(yè)實(shí)踐并不斷迭代的重要能力。染色時(shí)存在的“控溫曲線”過去主要依靠“反饋調(diào)節(jié)”，也就是偏離以后再糾正的方式來實(shí)現(xiàn)“溫度跟隨”。但泛能網(wǎng)使用AI可用“預(yù)測調(diào)節(jié)”替代“反饋調(diào)節(jié)”，用仿真大模型把傳統(tǒng)加溫通用知識(shí)沉淀起來，在云端通過AI算法不停預(yù)測，并下發(fā)給邊側(cè)一體機(jī)進(jìn)行策略分發(fā)，最終指揮終端燃燒器、控制器、染缸等設(shè)備。據(jù)了解，這套解決方案在實(shí)際應(yīng)用中，可以達(dá)到超過99.7%的工藝匹配度，一次成品率保持在99%以上。
這一套組合拳最終帶來的成果顯著，其中，線上智控能力在改造設(shè)備節(jié)能的基礎(chǔ)上，又帶來6.1%的節(jié)能率和5%的一次成品率提升，最終助力遠(yuǎn)華紡織年節(jié)省費(fèi)用280萬元，年降碳24萬噸，以及每百萬米布生產(chǎn)成本降低1.6萬元。
能碳智能 能源領(lǐng)域的“自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”
新奧能源副總裁、新奧數(shù)能科技有限公司（即新奧泛能網(wǎng)）總裁程路將泛能網(wǎng)持續(xù)打造的智能能力描述為能源體系的“自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”，通過對(duì)數(shù)據(jù)的持續(xù)訓(xùn)練，不斷優(yōu)化自動(dòng)駕駛的智能能力，最終能為各個(gè)行業(yè)及企業(yè)帶來復(fù)雜能源方案的決策智能、能源管理及運(yùn)行智能自治，讓業(yè)主無形無感，簡單便捷地完成能源的智能管理，自動(dòng)全方位降低能耗、碳排放與能源成本。
對(duì)能源管理領(lǐng)域來說，AI和產(chǎn)業(yè)大模型的應(yīng)用帶來的革新，就好像自動(dòng)駕駛技術(shù)的L1到L4，進(jìn)化之路盡管曲折，但實(shí)際效果是一場量變到質(zhì)變的躍升。
聚沙成塔，集腋成裘。遠(yuǎn)華紡織的案例，將打開印染行業(yè)全面節(jié)能的想象空間。紡織印染行業(yè)是我國規(guī)模較大、產(chǎn)業(yè)鏈最完整的行業(yè)，僅華東地區(qū)就有5萬臺(tái)染缸，年耗能接近4000萬噸標(biāo)煤，如果都能通過能碳智能化管理提升20%能效，節(jié)省的能源將相當(dāng)于一個(gè)大型鋼鐵廠一年的用能水平。
不光是工廠場景，泛能網(wǎng)還在公建與園區(qū)場景中，沉淀了多種終端用戶數(shù)智化經(jīng)驗(yàn)。例如，在公共建筑場景，基于端邊云?體化協(xié)同架構(gòu)，將暖通空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)?機(jī)理與智控算法深度融合，既能提升供能品質(zhì)，又帶來額外15%節(jié)能，同時(shí)降低人員、維護(hù)及托管運(yùn)營成本30%左右。在園區(qū)場景，泛能網(wǎng)荷光儲(chǔ)智慧運(yùn)營可助力工商業(yè)儲(chǔ)能、光儲(chǔ)一體化、光儲(chǔ)直柔、微電網(wǎng)、虛擬電廠等實(shí)現(xiàn)少人值守，提升30%-50%管理效率；還可以優(yōu)化運(yùn)行策略，通過荷光儲(chǔ)一體化協(xié)同控制提升5%-15%的項(xiàng)目綜合收益。
能源行業(yè)以其龐大的體量和基礎(chǔ)性的地位，構(gòu)筑了現(xiàn)代社會(huì)運(yùn)作的堅(jiān)固基座。能源系統(tǒng)一小步的提質(zhì)增效，就會(huì)帶來社會(huì)整體的巨大收益和福祉。這正是能碳智能化真正的意義所在。
校對(duì) 穆祥桐
