摘　要：在能源转型与电力市场改革的双重驱动下，火电厂集控运行面临着电网调度协同、经济运行优化及现货市场适配的多重挑战。人工智能技术以其强大的数据处理与智能决策能力，为火电厂集控运行平台的升级迭代提供了核心支撑。本文立足火电厂集控运行、电网调度、经济运行及现货市场四大核心侧重点，深入分析人工智能技术在集控运行平台中的应用逻辑与实现路径，构建“感知-决策-协同-优化”的全流程智能运行体系，探讨平台在提升调度协同效率、强化经济运行水平、适配现货市场机制等方面的核心价值，为火电厂智能化转型与新型电力系统构建提供理论参考。

关键词：人工智能；火电厂；集控运行平台；电网调度

一、人工智能赋能火电厂集控运行的核心逻辑

火电厂集控运行的核心目标是实现机组状态精准管控与多系统高效协同，核心痛点在于多源信息碎片化、调度指令滞后性及运行策略静态化。人工智能技术可深度挖掘分析海量运行数据，打破传统经验依赖，构建动态精准的运行管控体系。

从技术适配逻辑看，二者融合的核心是构建“数据驱动-智能建模-动态优化”闭环。通过机器学习、深度学习算法，实时感知预判锅炉、汽轮机等核心设备运行状态，识别潜在风险；依托强化学习与智能决策算法，结合电网调度需求与市场价格信号，动态优化机组参数与负荷策略；借助分布式协同算法，实现集控中心与调度、交易平台的信息互通与指令协同，保障运行策略与调度、市场精准匹配，提升集控智能化水平与电厂协同适配能力[1]。

二、基于人工智能的火电厂集控运行平台架构设计

结合核心需求与技术逻辑，基于人工智能的火电厂集控运行平台采用分层架构设计，涵盖感知层、数据层、算法层与应用层，各层协同联动实现全流程智能运行管控，同时精准对接电网调度、经济运行与现货市场需求。

感知层作为平台的数据采集基础，通过部署全域感知节点，实现对火电厂机组运行状态、辅助系统参数、环境变量及电网调度信号、市场价格信息的全面采集。借助人工智能的多源数据融合技术，对采集到的异构数据进行清洗、校准与整合，消除数据冗余与误差，形成标准化的运行数据资源，为后续的智能决策提供可靠数

据支撑。

数据层承担数据存储与管理功能，构建集运行数据、调度数据、市场数据于一体的全域数据中心。通过人工智能的数据分类与关联分析技术，建立数据之间的逻辑关联，形成涵盖机组运行规律、调度协同要求、市场价格波动特征的知识图谱，实现数据资源的高效检索与复用，为算法模型的训练与应用提供数据保障。

算法层是平台的核心技术支撑，构建多算法融合的智能引擎。针对集控运行优化，部署机器学习算法实现机组运行参数的动态优化；针对电网调度协同，采用强化学习与分布式协同算法实现调度指令的快速响应与精准执行；针对经济运行与现货市场适配，运用深度学习算法构建价格预测与收益优化模型，为运行策略调整与市场报价提供智能决策支持。各算法模块相互协同，形成覆盖全流程的智能决策体系。

应用层聚焦四大核心侧重点，搭建专项应用模块。包括集控运行智能监控模块、电网调度协同模块、经济运行优化模块与现货市场适配模块。各模块依托算法层的技术支撑，实现运行状态的实时监控、调度指令的智能分解、运行成本的动态管控与市场报价的精准适配，形成“感知-决策-执行-优化”的全流程应用闭环[2]。

三、平台核心功能的人工智能实现路径

（一）集控运行智能优化

传统火电厂集控运行依赖人工监盘与固定运行策略，难以实现机组运行状态的动态适配。基于人工智能的集控运行平台，通过构建机组运行状态智能评估模型，对

机组各核心设备的运行参数进行实时分析，预判运行状态变化趋势，提前优化调控参数。

（二）电网调度协同适配

电网调度的核心需求是实现全系统电力供需的动态平衡，火电厂作为关键调节单元，需具备快速响应调度指令的能力。平台通过人工智能的分布式协同算法，构建集控中心与电网调度系统的实时联动机制，实现调度指令的快速解析与精准分解。依托负荷预测模型，结合电网运行态势，提前预判调度需求，主动优化机组运行状态，提升调度响应的前瞻性与灵活性[3]。

（三）经济运行精准调控

经济运行是火电厂提升收益的核心诉求，其核心在于实现运行成本的精准管控与资源利用效率的最大化。平台借助人工智能的成本分析与优化算法，构建涵盖燃料消耗、能耗控制、设备运维等多维度的经济运行模型，动态分析各环节成本构成与影响因素。基于智能优化算法，结合机组运行状态与电网负荷需求，优化燃料配比、负荷分配等运行策略，降低单位发电量成本。

（四）现货市场适配响应

电力现货市场以实时电力供需为核心形成价格信号，要求火电厂具备精准的市场预判与灵活的运行调整能力。平台依托深度学习算法构建现货市场价格预测模型，整合电力市场供需变化、政策导向、新能源出力波动等多维度影响因素，实现市场价格的精准预判。基于价格预测结果与电厂运行成本模型，构建智能报价决策体系，生成适配市场机制的报价策略。

四、平台应用的关键保障要素

基于人工智能的火电厂集控运行平台应用，需依托技术、机制与安全三大关键保障。技术上，强化算法与电厂运行机理的深度融合，提升模型适配性与鲁棒性，构建标准化数据采集处理体系保障数据质量。机制上，建立厂内多部门协同机制，完善与电网调度、电力交易机构的信息互通机制。安全上，构建全方位网络与数据安全防护体系，强化模型可解释性与决策可靠性，防范各类风险。

结语

人工智能技术是火电厂集控运行平台智能化升级的核心驱动力，也是电厂适配能源转型与市场改革的关键支撑。本文构建的智能集控运行平台，依托分层架构设计与多算法融合，实现集控优化、调度协同、经济提升与市场适配的全流程管控。平台应用可突破传统模式局限，强化电厂灵活调节能力与市场竞争力。

参考文献

[1]裴金福.电厂集控系统中基于人工智能的运行优化算法研究[J].电气技术与经济，2024（7）：38-39.

[2]刘昊鑫.智能化技术在电厂集控运行中的应用与实践 [J]. 前卫，2023（16）：0010-0012.

[3]杨阳.发电厂集控运行中的智能节能技术分析[J].电子技术，2024（7）：324-325.

[4]邹佳明.绿色能源晋级下的火力发电厂集控系统转型策略[J].大众标准化，2024（7）：51-53.