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創新浙能 | AI+能源,擘畫能源高質量發展新圖景

   作者: 張倩 丁煜城 吳龍飛 江欣       日期: 2025-04-17   

在新疆阿克蘇零下二十多度的寒冬夜色里,翻車機摘復鉤機器人正在浙能集團所屬電廠煤料翻卸現場以毫米級精度進行全自動摘復鉤作業……

在浙江這片創新沃土,火電廠循泵房內輪式智能巡檢機器人正在按照預定計劃自主巡檢,電廠監控大屏前智能監盤系統打開“火眼金睛”,對設備實時參數進行全方位掃描……

這些傳統能源生產場景中涌現的“科技感”畫面,正是浙能集團“AI+能源”的小縮影。

浙能集團正積極探索能源領域“管理智能化”“產業智能化”“科研智能化”,不斷以人工智能技術深度賦能能源產業,為高質量能源保供和高質量綠色轉型注入新動能。


技術破冰,點燃數字能源“新火種”

惟創新者能先行,在能源行業數字化轉型的早期浪潮中,浙能集團早早邁出探索步伐,通過技術破冰,點燃數字能源“新火種”。

浙能集團旗下的浙江浙能數字科技有限公司(下稱“浙能數科”)以提高火電廠安全作業水平為切入口,率先著手研發火電廠智能巡檢機器人。2021年,浙能數科成功研發輪式智能巡檢機器人一代產品,突破能源機器人關鍵技術壁壘,攻克了高精導航定位、機臂一體協同控制、多維智能感知等技術難題,并在嘉興發電廠成功部署應用。

創新步伐并不止步于此,浙能數科持續攻堅克難,提升機器人產品性能。在機器人創新研發專家王戰博士的帶領下,成功研發二代產品,實現了機器人全方位自主避障,并將機器人定位精度從±50毫米提升至±10毫米。

浙能數科機器人團隊在開展測試。 林蘇靜 提供

“您好,歡迎使用浙能大模型企業標準應用”。春節期間火爆出圈的國產開源大模型DeepSeek以“中國速度”席卷全球。聚焦創新浙能建設,浙能數科第一時間完成DeepSeek私有化部署。

浙能數科通過自主培養和人才引進,組建了一支人工智能及大模型方面的專業技術團隊。2022年,搭建了統一的人工智能平臺,開啟“AI賦能管理”的首次嘗試。2025年春節過后,浙能數科發揮前期大模型技術儲備優勢,周密部署,先后完成場景梳理、技術評估、架構設計、模型部署、接口集成、系統測試,全新探索打造一系列聚焦管理領域的大模型應用場景。從“單一反饋”到“深度思考”,浙能數科還將探索打造浙能集團“智慧中樞”,以人工智能前沿技術賦能能源行業高質量發展。

浙能集團“大模型”部分界面截圖。 丁煜城 提供


垂直深耕,打造智慧能源新態勢

在浙能集團,一幅“人機共舞”的產業升級圖景也正在徐徐展開。浙能數科聚焦為能源工業領域應用場景設計研發以機器人為主體的系統解決方案,打造面向能源產業的機器人產品。

翻車機,主要應用在礦業、港口、物流等火車貨運裝卸的自動化重型作業領域。在新疆阿克蘇地區的浙能阿電,因常年受當地炎熱和嚴寒氣候影響,傳統翻車機在作業中存在工作強度大、重復性高等痛點。為破解這一系列難點,2022年6月,浙能數科聯合浙能阿電正式啟動“翻車機全自動智能摘復鉤機器人”研發項目,不斷研發創新,深入打磨技術,并通過現場測試持續優化和調整機器人產品,實現機器人替代人工執行運煤火車摘復鉤作業,相關產品于2024年榮獲浙江省首臺(套)裝備認定。

“翻車機全自動智能摘復鉤機器人”研發項目團隊成員現場調試摘復鉤機器人。 駱洲 提供

“機器人的研發要不斷更新迭代才能適配更多實際應用場景。我們正在研發的一款機器狗,可應用于室外復雜地形下的巡檢。”浙能數科機器人團隊成員表示。

浙能數科機器人團隊正在研發的巡檢機器狗在進行現場調試。 林清 提供

距離阿克蘇4000多公里的另一端,智能監盤系統正像一雙敏銳的鷹眼,時刻守護著設備的安全運行,為電廠的穩定生產保駕護航。

2022年,浙能數科啟動智能電廠一體化平臺研發項目,旨在提升智能電廠建設能力、完善建設體系,打造具有浙能特色的智能電廠架構。該平臺聚焦機組運行和設備管控兩大核心生產管理領域,依托強大的協同計算能力,打造設備運行實時診斷、動態閾值智能預警、AI輔助操作指導等功能,持續提升發電企業的精細化生產和數字化管理水平。基于該平臺,浙能數科又創新研發了智能監盤系統,進一步解決行業痛點。

目前,浙能數科已構建起覆蓋發電、生產、運營等多個領域的智能電廠產品體系,實現了上下游數據鏈、價值鏈、業務鏈和生態鏈全面集成,已在浙能集團內多家電廠推廣應用。相關應用成果榮獲浙江省青工創新創效大賽金獎、浙江能源數據創新應用大賽一等獎、發電企業數智技術創新典型案例等多項榮譽,已獲得相關專利40余項、軟件著作權20余項。


研發迭代,勾勒未來能源新畫卷

站在技術迭代拐點,浙能集團正將目光投向更前沿的能源科研領域。人工智能正在助力能源在管理、產業、科研等方面塑造更多變革,AI+能源也將擁有無限可能。

將來,AI可分析領域內已有的大量文獻、專利和內部數據,深入挖掘數據中的潛在規律,降低試錯成本。經過訓練的人工智能模型還能根據驗證實驗,推薦最優的實驗方案,提供更可靠的實驗結果,這一過程能夠避免簡單的枚舉實驗,提高潛在實驗數據的獲取效率。

“科研輔助、科研評價、無人實驗室……過去要閱讀浩如煙海的文獻,未來AI可能能快速讀完篩選,并給出推演結果。”項目團隊人員感慨道。

遠方不遠,未來已來。之江大地上,創新的澎湃動力,正鋪展開走在前列、勇立潮頭的嶄新畫卷。AI與能源的深度融合,正在加速推動能源行業向綠色化、高效化邁進。浙能集團將以創新為筆,以“AI+能源”為墨,書寫出創新浙能的澎湃新篇章。

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