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西門子中央研究院(CT)研發(fā)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能系統(tǒng)已使西門子內(nèi)燃氣輪機的燃燒過程得到了穩(wěn)步優(yōu)化。燃燒過程已經(jīng)“學會”要如何持續(xù)調(diào)整燃料閥以實現(xiàn)優(yōu)化并減少排放和磨損。現(xiàn)在,西門子發(fā)電服務集團正首次將這項聯(lián)合研發(fā)的技術應用于客戶現(xiàn)場,以優(yōu)化西門子內(nèi)最大、最現(xiàn)代化的固定式燃氣輪機。由于西門子客戶處的許多復雜系統(tǒng)都能借助人工智能來改善運行情況,這項技術在提升能效方面的潛力是巨大的。
2016年3月,當谷歌公司研發(fā)的阿爾法圍棋軟件以五局四勝的成績力挫來自韓國的世棋手時,人工智能充分展示出了其實實在在的顛覆性潛力。而當西門子中央研究院(CT)的研究人員發(fā)現(xiàn)他們研發(fā)的人工智能系統(tǒng)能夠助力實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化時,他們也同樣感到驚訝。CT商務分析與監(jiān)控技術領域的機器學習專家Volkmar Sterzing表示:“我們發(fā)現(xiàn),如果一個系統(tǒng)的運行表現(xiàn)取決于專家的經(jīng)驗,那么它也可以利用人工智能加以優(yōu)化。”
2016年3月,谷歌公司研發(fā)的阿爾法圍棋軟件力挫世界棋手李世石,在機器學習發(fā)展歷史上立下了一座豐碑。
隨著系統(tǒng)的結構日益復雜、需要應對的因素不斷增加,哪怕是專家在進行系統(tǒng)調(diào)整時也必須采取折衷的方法。專家不可能全天候待命。在這種情況下,能夠持續(xù)不斷監(jiān)控系統(tǒng)的人工智能就展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。
西門子開展神經(jīng)網(wǎng)絡研究已有約30年了。公司已經(jīng)在將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于人工智能方面取得了長足的進步。例如,西門子持續(xù)優(yōu)化其“面向神經(jīng)網(wǎng)絡的軟件環(huán)境(SENN) ”,并針對不斷涌現(xiàn)的新應用領域(包括燃氣輪機和風機優(yōu)化領域)對SENN進行了改良。Sterzing指出:“我們擁有約50項學習過程方面的。”
西門子發(fā)電服務集團和CT已研發(fā)出能夠持續(xù)優(yōu)化燃氣輪機燃燒過程的運行與控制的系統(tǒng)。這個系統(tǒng)名為“燃氣輪機自主控制優(yōu)化器(GT-ACO)”,它主要基于CT研發(fā)的人工智能技術。目前,西門子正在為亞洲的一個大客戶安裝這個系統(tǒng),并將在西門子的H級燃氣輪機上進行深入測試。測試于2017年2月底前開始。一般來說,對燃氣輪機整體運行情況的改進是十分困難的,因為更低的排放通常會導致輪機使用壽命縮短。這是由于高能燃燒振蕩會導致材料疲勞,從而加劇磨損。
Volkmar Sterzing在CT帶領團隊將神經(jīng)網(wǎng)絡應用于燃氣輪機優(yōu)化領域。
在許多不同類型的燃氣輪機上進行的測試結果已經(jīng)證明,GT-ACO切實有效。專家將燃機的氮氧化物排放量手動設置為最低后,人工智能系統(tǒng)將接管燃燒單元。西門子發(fā)電服務集團GT-ACO研發(fā)負責人Hans-Gerd Brummel說:“在測試中,人工智能系統(tǒng)啟動兩分鐘后,排放值就下降了20%。”Brummel是西門子在輪機遠程診斷和維護方面的*。他曾榮獲西門子“年度發(fā)明家”獎,以表彰他所取得的成績。
優(yōu)化排放
將人工智能系統(tǒng)用于輪機的主要目標是將氮氧化物的排放量降至最低。為實現(xiàn)這一點,GT-ACO的神經(jīng)模型將改變?nèi)剂显谌細廨啓C燃燒器內(nèi)的分布。然而,受位置、燃氣成分和當?shù)靥鞖鈼l件等因素的影響,每個燃燒器的設置不盡相同。正因如此,GT-ACO需要花幾個星期來學習每個燃氣輪機的情況,然后才能自動對控制過程作出有益的調(diào)整。
Hans-Gerd Brummel在柏林服務于西門子發(fā)電服務集團。他持有69項。這些成就為他贏得了2016年西門子“年度發(fā)明家”的殊榮。他為許多燃氣輪機優(yōu)化技術的研發(fā)作出了積極的貢獻。
Brummel表示:“客戶對我們的技術表現(xiàn)出了很大的興趣。由于可再生能源在發(fā)電電網(wǎng)中所占比重很高,相關人員往往需要利用燃氣輪機來維持電網(wǎng)頻率。”在這種不斷變化的運行環(huán)境中,振蕩幅度增大的風險不斷上升,磨損也相應增加。然而,Brummel充滿信心:“對于這種情況,GT-ACO將能幫上大忙,因為它可以著重優(yōu)化阻尼振動。”
GT-ACO還可用于在一定程度上延緩燃氣輪機老化。這是因為,這項技術已將物理模型形式的燃氣輪機熱力學知識與機器學習結合了起來。
Sterzing堅信,這項技術在西門子將大有可為。它可以在配電、生產(chǎn)自動化和過程工業(yè)應用等領域大展身手。Brummel已經(jīng)在與發(fā)電行業(yè)的客戶探討GT-ACO,并正在研發(fā)更多優(yōu)化應用。