电力生产过程涉及高压设备和复杂的生产环境，安全隐患不可忽视。缺乏有效的安全管理措施可能导致事故发生，影响员工安全和生产稳定。由于设备配置和技术更新滞后，电力生产过程中的能效往往未能达到最佳水平。优化生产流程和改进设备管理是提升整体运行效率的关键。当前控制系统未充分利用实时质量数据和能耗数据，导致优化控制无法实时调整，影响产品质量和能耗管理。在生产过程中，工艺参数主要依赖历史最优值或专家意见，缺乏实时动态调整，影响了生产的一致性和稳定性。操作人员仍需参与繁重的操作过程，未能有效解放人力资源用于更高价值的工艺研究和技术研发。

智能控制系统核心技术层

神经网络基础：模拟人脑神经元，通过权值调整处理信息，具并行计算、自学习特性，用于模式识别等领域

卷积神经网络（CNN）：以局部感知、参数共享解决传统网络梯度问题，结构含输入层、卷积层、池化层、全连接层。

模型辨识层

ARX模型：线性模型，通过输入输出数据建模，适用于多输入多输出系统。

BP-ARX组合模型：融合BP 网络（非线性）与 ARX 模型（动态特性），综合描述系统。

智能控制层

模糊控制：基于专家经验的模糊规则，处理大惯性、非线性系统（如温控）。

模型预测控制（MPC）：用模型预测未来行为，优化控制策略，国外工业应用成熟，国内依赖进口。

其它可应用产品：

脱硝先控外挂系统、燃烧状态全负荷智能调节系统、燃煤锅炉环保岛智能控制、环保智能化管控治一体化平台；

电力行业智能控制系统解决方案旨在通过先进的信息技术、自动化控制和人工智能算法，提升电网的稳定性、效率和智能化水平。
1.实时监测与动态优化：通过SCADA系统、PMU（同步相量测量单元）实时采集电网数据，结合AI算法动态调整发电、输电和配电参数。
2.预测性维护：利用机器学习分析设备运行数据（如变压器、断路器），预测故障并提前干预。
3.自愈能力：自动识别故障（如短路、孤岛），通过智能开关和微电网隔离快速恢复供电。
部署智能电表、传感器和通信网络（5G/光纤）。
平台建设：搭建云边协同的智能控制平台（如华为数字能源平台）。算法开发：针对具体场景训练AI模型（如强化学习用于AGC调频）。标准与安全：遵循IEC 62351等标准，保障系统网络安全。电力企业可实现从“被动响应”到“主动智能”的转型，构建安全、高效、绿色的新型电力系统。具体实施需结合企业现有基础设施和业务目标定制化设计。

项目：河北某材料有限公司

痛点：

1.CEMS在线监测、分表计电、SIS等多系统数据传输分散。
2.设备管理分散低效，分表计电设备安装位置分散，且仅按固定频率上传有限数据。
3.缺乏智能化联动处置，缺乏与其他系统的智能关联，无法充分发挥监控数据在环保问题处置中的作用。
4.数据利用不充分,SIS系统未有效融入整体环保数据管理与分析体系。

实施效果

1.数据整合与可视化：构建企业环保业务数据中心，统一数据标准，整合CEMS在线监测、分表计电、SIS系统等多源数据。通过2D厂区模型与工艺流程模型，直观展示环保设备设施、业务数据、车辆定位及物联网数据，实现厂区环保信息立体化呈现，助力用户快速掌握监测点位数据与扬尘污染情况。​
2.智能预警与管控：依据企业和环保部门规则，对各监控终端数据智能分析，精准触发超标预警、终端异常告警，提供智能化管控建议，有效预防环保风险。​
3.事件深度分析：基于多源监测数据，建立智能分析处置体系，对生产与治理设备关键数据重点管控,问题发生时，可回溯关联点位数据与视频，快速定位问题源头。​
4.报表高效管理：集中管理企业环保全量信息，通过模板与平台数据自动生成上报文件，实现信息统一出口管理，提升报表编制与报送效率。​
5.性能卓越保障：系统支持超1000动态用户、200并发，各功能响应快速，满足高并发使用需求，确保企业环保业务高效运转。