該廠借助大數據、云計算等AI智能化手段，打造了一個垃圾焚燒優化引擎，通過圖像視頻識別、云計算、機器學習等手段，實現鍋爐燃燒自動控制，由于該系統通過對運行參數的海量提取、識別、經過云計算自主路徑尋優，結合原DCS控制策略加入預測功能，具備了較傳統DCS控制或ACC燃燒控制更為智能的控制系統，因此是在傳統DCS或ACC基礎上的質的進階，是國內垃圾焚燒行業首個成功案例，煥發了流化床鍋爐的新活力。

率先試點智能焚燒系統的昆明市西山垃圾焚燒發電廠

西山垃圾發電廠試點成功的智能化焚燒控制具有極大的推廣與提升價值，AI技術賦能傳統行業向智能化轉型是必然的發展趨勢，浙能錦江環境抓住契機，專門成立數字化部門，運用AI技術逆推垃圾焚燒系統軟、硬件設施的全面優化升級，推動企業加速邁進“工業4.0”時代。

通過管理提升和技術突破，浙能錦江環境在平穩過渡的同時，實現了全面提升流化床鍋爐運營管理水平的破局聚變。

年增值收益超2000萬

智能真的是個好東西

“見到實效”是采訪中韋東良頻頻提及的字眼。

走在智能化前列，在智能化摸索中嘗到“甜頭兒”的浙能錦江環境不斷把自己的智能化觸角向前延伸。不僅在運營項目，浙能錦江環境的新建、改擴建項目在設計之初，就將智能化概念植入。

湖北省武漢市武昌垃圾發電廠是正在推進的改擴建項目，該廠計劃于2025年前以垃圾焚燒發電廠為中心，打造一座可高效協同處置多種城市廢棄物的循環產業園，建成后電廠的垃圾處理能力將達到5500噸/日。在設計初期，浙能錦江環境已考慮應用自動駕駛、數字孿生等AI智能化技術，并引入高參數設備，通過大幅提升運營效率，更好的實現電廠高質量發展。

提前布局智能化技術的武漢市武昌垃圾發電廠

以昆明五華垃圾發電廠為代表的異地遷建項目，于2017年啟動異地重建工作，改建后的新廠于2020年建成投產，建設規模3爐2機，3×750t/d的機械爐排焚燒爐及余熱鍋爐，垃圾處理能力達2250噸/日。五華廠以此為契機，不斷加大研發投入，加速智能化成果轉換，大幅提升運營效益。

加速智能化成果轉換的昆明五華垃圾發電廠

幾年間，浙能錦江環境不斷深入分析行業痛點，結合自身需求，著力推進企業的智能化革新。

近期，作為垃圾焚燒發電廠運營服務質量分級及“領跑者”系列標準之一的智能運營服務主編單位，“雙百跨越”垃圾焚燒標桿行動秘書處把第三期標桿比選暨“領跑者”智能化榜單首場現場評審安排在了浙能錦江環境昆明五華垃圾焚燒發電廠。E20環境平臺高級合伙人曹斌博士指出，智能賦能是垃圾焚燒發電行業實現高質量發展的重要技術手段之一，在行業的共同努力下，垃圾焚燒發電行業已經開始張開懷抱擁抱智能，五華廠的實踐探索為行業智能進階樹立了標桿，其不僅實現了以智慧焚燒為代表的生產級的自動駕駛，更通過設備級數字孿生實現故障診斷、設備預警等全壽命周期管理，以及以AI管控為代表的電廠級智慧管理和集團級經營大腦，通過智能賦能實現了由量到質、由點到面、AI算力轉化為運營服務能力的全面升級，浙能錦江環境正在成為智能化的主人。

昆明五華垃圾發電廠入選“領跑者”垃圾焚燒發電廠智能化運營服務五星級榜單

圖為五華電廠大型設備運維管理平臺

韋東良曾公開總結浙能錦江環境的智能化效果。第一年做了試點，之后進行了完整的推廣，推廣的效果非常好。截至2022年底，集團已經有20臺流化床和10臺爐排爐鍋爐進行了智能化改造，硬件投入約3300萬，年增值收益超2000萬。流化床通過智能化改造后，運營周期延長10天以上，環保排放穩定性提升35%，排放均值下降25%，自動投入率95%以上，員工操作強度降低80%，廠用電率下降1.5%。爐排爐通過智能化改造后噸垃圾蒸發量提升1.5%，廠用電率下降1%，自動投入率97%以上，員工操作強度降低80%。特別對于一線運行人員，智能化的投用最大程度的讓他們從原來機械繁重的操作強度中釋放出來，轉而可以投入精力在設備巡檢、設備維護的工作中。

韋東良表示：“公司發展主要落腳點為技術創新與管理提升，以數字化改革為代表的技術提升及進一步優化經營管理水平做強存量，同時依托存量拓展增量，實現產能穩中有進。公司在前期為提高電廠的運營管理效率所做的投資，已在2023年上半年初現成果。”

來路艱辛

與阿里相攜的蛻變過程并不容易

對于相對傳統的環保行業來講，走出真正的智能進階之路是非常不易的。E20研究院院長傅濤曾在采訪中提到，智能化的痛點在于兩張皮，真正懂得技術“know how”的控制核心邏輯的是環境人，但他們不懂算法，而懂算法的人又不在環保行業。

浙能錦江環境與阿里云等實力大廠的合作，同樣也走過了很艱難的磨合期。

首先要解決的是大廠技術人員不懂垃圾焚燒的難題。阿里云的技術人員對自動燃燒系統并不熟悉，構架搭建的過程需要垃圾焚燒專業人員全程參與。雖然人工智能有強大的學習功能，機器不太需要精確地知道怎么操作，最后的指令是通過大數據實現的，但哪些關鍵數據跟生產息息相關，如何提取關鍵數據這是需要碰撞的。

編輯：李丹