基于全息动态工况的电除尘器控制技术研发及应用OA

【目的】电除尘器(electrostatic precipitator,ESP)高压电源面临能耗高、工程应用受限的关键难题,亟需提出并工程化一种基于人工智能(artificial intelligence,AI)的全息动态工况控制技术,以实现除尘效率与能耗控制的双重优化。【方法】本文构建了一个三层次的AI智慧电源控制平台,涵盖信息监控层、智能控制层和现场控制层。通过全息数据采集与多维度交叉融合,捕捉烟气温度、湿度、煤种特性及极板运行状态等关键参数;采用深度学习技术建立“全息工况特性分析模型”和“预测模型”。该平台能够实时感知ESP的动态工况,自动识别异常,并在由脉冲占空比、电压电流、火花率等指标构成的多目标空间中寻优,驱动高压电源进行自适应调节。【结果】研究表明,该技术在实际工程中的应用效果显著。根据2023—2025年的运行数据,AI智慧高压电源及控制系统在8个燃煤电厂的试点项目中取得了综合能耗降低30%~50%的效果。在具体应用案例中,600 MW机组ESP前电场的平均耗电总功率从244.68 kW降至139.55 kW,降幅为42.97%;1 000 MW机组在确保除尘效率达99.85%和烟囱的烟尘排放连续监测值始终小于8 mg/m3的前提下,节能率为41%。此外,该技术还解决了工况变化导致的超标排放风险,显著扩宽了ESP对入炉煤灰分的适应范围。【结论】全息动态工况控制技术通过AI实现了ESP从单一参数控制向全参数协同优化的根本转变,其不仅大幅降低了ESP的能耗还减少碳足迹,为实现双碳目标提供技术支撑,也为燃煤电厂的安全运行、煤种灵活调度和经济效益提升提供了高效的调控手段。