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大唐多伦煤化工绿电调度项目
国内首例煤化工与绿电深度耦合的多能源互补系统
项目概况
面对风光发电波动性与煤化工连续用能需求的矛盾，TPT大模型作为智慧中枢，整合燃煤机组、绿电、储能及下游化工负荷，建立起“预测-优化-控制”的三级联动机制。项目达成绿电替代燃煤发电比例87.5%的行业突破，年减碳41.94万吨，实现安全、质量、低碳、效益的全面跃升，成为国内首例多能源互补系统标杆。
项目背景
大唐多伦煤化工作为中国大唐集团投资建设的第一个大型煤化工企业，锚定集团“高端化、多元化、低碳化”发展方向，积极探索煤化工“低碳”转型路径，通过化石能源的绿电替代，重构煤化工的能源基础。作为工业控制领域领先企业的中控技术积极为大唐多伦煤化工的绿色低碳转型提供支撑。
在绿电替代的推进过程中，风光发电的波动性、不稳定性和间歇性与煤化工生产连续稳定性用能要求之间存在矛盾。为了解决这一难题，中控技术充分发挥在工业AI技术和多能源调度领域的技术优势，通过构建多能源互补调度一体化能源管控平台，助力大唐多伦煤化工燃煤自备电厂与绿电的完全耦合供电，保证煤化工复杂多变工况下的安全、稳定、经济用能。
解决方案
本项目中，中控技术自主研发的时间序列大模型TPT成为整个系统的智慧中枢。这一基于生成式AI与工业数据训练的大模型，通过统一的工业建模实现跨工况智能预测与自主优化，并将能源系统在生产运行、工艺、设备及质量等环节产生的多源数据予以融合，构建出一个智能化的多能源互补调度一体化能源管控平台，其核心机制为“预测-优化-控制”三级联动：
精准预测
通过建立多时间尺度的优化调度模型，系统动态制定发电计划与调控策略，实现多能源负荷的快速跟踪与协同响应，全面提升企业调度能力与系统运行效率。
动态优化
通过多目标优化模型与多时间尺度AI预测模型，深度挖掘风电波动规律和生产负荷时序特性，实时优化动态更新风力发电出力、电网下电功率、热电装置负荷分配、储能装置充放电功率的长期调度曲线与闭环控制指令。
模型驱动
基于大量工业时序数据，通过“AI+机理”建模方法，精准构建锅炉与汽轮机能效模型，优化热电装置多台锅炉间、多台汽轮机间的负荷分配方案，进一步提升了热电系统的整体能效与响应灵活性。
案例效果
中控技术打造的多能源互补调度一体化能源管控平台，实现了绿电与大型煤化工发电的成功耦合，从安全、质量、低碳、效益四大维度，为大唐多伦煤化工燃煤电厂运营提供有力支撑：
安全：多维数据融合与闭环控制，实现全流程动态监测与风险预警，绿电能源接入后的系统运行波动风险明显降低；
质量
智能化调度策略保障厂区用能稳定性，提高生产过程控制的可靠性；
低碳
大幅提升清洁能源替代比例，优化传统能源消耗结构，实现碳排放持续下降；
效益
燃煤电厂的绿电能源利用率、储能设备使用寿命、发电系统的能效与响应灵活性均得到大幅提升，降低综合能耗成本，显著提升企业经济效益。
