未来世界的岁月静好，是靠AI替我们负重前行(6)

但是润总，你知道锅炉里的温度和压力环境，可不是半天才变化一次，空冷岛的风速和风向，也不是半天才改变一次。这些参数一直在变化。半天才调节一次，还是太粗了。调整完后的10分钟内，效率是提高了。但10分钟后的几个小时，又降到了普通水平。

这个问题，很麻烦，但是很重要。它已经不仅仅是一家企业能否盈利的问题了，也是关系到我们能否早日实现双碳目标的问题。

那怎么办？试试AI。

百度智能云的同事们，尝试用内蒙古一家电厂的上千个传感器，以秒为单位采集数据（而不是每半天看一眼），然后用人工智能深度学习算法，建立了一个不断进化的AI模型，模拟锅炉内精确的温度场、烟气场，算出来锅炉管道的温度是多少，炉内的温度是多少，蒸汽的温度是多少，冷端降背压需要多少送风量。然后，和华北电力大学的教授合作，结合他们毕生所研究的“机理模型”（如何调节机组的各项参数，才能获得最大的发电效率），优化整个火电机组的运行状态。

举个例子。空冷岛作为电厂的冷却系统，往往有几十个大型风机在同时运转，但是外界的自然风的速度、风向、环境温度一直在变化，如果风机不能进行随时调整，则会造成能耗的浪费。风机策略半天调节一次，显然是不够的。 百度通过“AI模型”和华电教授的“机理模型”，每分钟调整一次，降低风机的能耗。

你猜，这项改进，能节省多少煤？每度电，节省1.55克-2克煤。

还记得吗，我们目标，是从每度电320克煤降到每度电300克煤。在没有做大规模发电机组技术改造的情况下，单凭用AI优化运行参数的情况下，我们就降低了近2克。目前，全国一共有1000套左右的空冷机组。单凭这一项改进，就能为中国减少600多万吨的碳排放。

这是去年。百度智能云的“AI模型”正在变得越来越聪明。 未来几年，我们的AI，有机会帮火电厂每度电节省5-10克煤。

中国规模以上的火力发电机组 ，有2000多个。 我们把这套训练过的AI算法放在了开物工业互联网平台上，所有电厂都可以用自己的数据来进行模型训练，并可以实时看到节碳减排的成果。 而且以后，平台的云端算力部署在风电、水电、光电充沛的西部，进一步降低碳排放。 这就是“东 数 西算”。