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[導讀]南京2022年4月20日 /美通社/ -- 能源與流程工業(yè)制造是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),伴隨著過去幾十年工業(yè)制造的高速發(fā)展,我國工業(yè)生產(chǎn)面臨的能耗高、資源消耗高、產(chǎn)品附加值低、環(huán)境污染等問題越來越突出,亟需通過最新的人工智能技術(shù)來推動流程工業(yè)制造高效化、綠色化、智能化發(fā)展。...

南京2022年4月20日 /美通社/ -- 能源與流程工業(yè)制造是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),伴隨著過去幾十年工業(yè)制造的高速發(fā)展,我國工業(yè)生產(chǎn)面臨的能耗高、資源消耗高、產(chǎn)品附加值低、環(huán)境污染等問題越來越突出,亟需通過最新的人工智能技術(shù)來推動流程工業(yè)制造高效化、綠色化、智能化發(fā)展。

強化學習是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策技術(shù),具有自主學習、高度非線性等特性,可有效應對工業(yè)控制面臨的一系列難題。南棲仙策作為強化學習AI智能決策應用的領軍者,將強化學習應用于工業(yè)控制任務,產(chǎn)生了多個落地案例。南棲仙策團隊將強化學習應用的經(jīng)驗總結(jié)編寫了《強化學習控制白皮書》(以下簡稱為《白皮書》,下載鏈接:http://polixir.ai/white-papers/rl-control),《白皮書》結(jié)合實際案例,對強化學習在工業(yè)控制中的應用過程進行了介紹,并展示了強化學習帶來的優(yōu)勢。

強化學習工業(yè)控制技術(shù)研究:南棲仙策編寫《強化學習控制白皮書》


白皮書下載鏈接:http://polixir.ai/white-papers/rl-control

白皮書共分為三個部分

第一部分:概述流程工業(yè)生產(chǎn)控制的挑戰(zhàn)

現(xiàn)有的工業(yè)生產(chǎn)管理流程,多個環(huán)節(jié)由人工把控,依賴經(jīng)驗知識且響應速度緩慢。過程控制基于經(jīng)典控制算法,在大范圍動態(tài)條件復雜系統(tǒng)的優(yōu)化控制問題上存在不足。系統(tǒng)運維缺乏數(shù)據(jù)支撐,故障難預警、風險不可控,常造成企業(yè)產(chǎn)品不夠穩(wěn)定、生產(chǎn)線持續(xù)性不夠高、產(chǎn)量波動的應對能力不足、生產(chǎn)損耗過大成本難以控制等問題。

第二部分:介紹南棲仙策強化學習工具的優(yōu)勢

南棲全球領先的數(shù)據(jù)驅(qū)動強化學習工具POLIXIR REVIVE提供了數(shù)據(jù)模擬環(huán)境和強化學習優(yōu)化技術(shù),在火力發(fā)電、化工生產(chǎn)、自來水/污水生產(chǎn)處理等多個工業(yè)場景帶來了不同的能力,與MPC(Model Predictive Control)的對比為例,闡述了在系統(tǒng)建模方法、系統(tǒng)模擬能力、控制策略能力上更具有實施快、成本低、建模靈活、適用面廣、實用性強等特點。在實施上,南棲通過云端協(xié)同架構(gòu),實現(xiàn)了POLIXIR REVIVE與ReinOptima工業(yè)邊緣控制器的聯(lián)動。通過云端協(xié)同架構(gòu),當ReinOptima的預測性維護模塊識別出系統(tǒng)發(fā)生偏移時,自動將歷史數(shù)據(jù)傳輸?shù)絉EVIVE系統(tǒng)更新虛擬環(huán)境模型和控制策略,實現(xiàn)對環(huán)境變化的自動適應和持續(xù)的自我學習與進化。

強化學習工業(yè)控制技術(shù)研究:南棲仙策編寫《強化學習控制白皮書》


第三部分:南棲仙策技術(shù)優(yōu)勢與場景應用案例

《白皮書》通過實際案例分別對能源與流程工業(yè)制造"高精度控制、高穩(wěn)定控制、大滯后控制、全局目標控制"四個不同維度的需求進行了詳細解讀。

>>高精度控制

傳統(tǒng)人工控制增壓泵房的給水,經(jīng)常導致水量和能耗過高或過低。通過POLIXIR REVIVE產(chǎn)生的泵頻控制策略,可大大降低出口流量與目標流量差值,達到系統(tǒng)所期望的精準控制,并與歷史同時期千噸水電耗相比,節(jié)省電耗約 7.16%,有效提高了泵房的經(jīng)濟效益。

>>高穩(wěn)定控制

在燃煤火電機組控制中,由于外部擾動,導致主蒸汽溫度長期不穩(wěn)定。傳統(tǒng)的PID控制存在嚴重的過調(diào)、延遲等問題,導致超溫、溫度過低等情況出現(xiàn),影響發(fā)電效率等。通過POLIXIR REVIVE產(chǎn)生的溫控策略,可將出口溫度有效控制在一定范圍內(nèi),并幫助節(jié)省燃煤 0.06%,保障穩(wěn)定的同時延長了設備的使用壽命。

>>大滯后控制

在磨煤機生產(chǎn)過程中,由于目標出口煤粉溫度與控制風量之間存在較長的時間差,整體系統(tǒng)存在滯后性、長距離控制等問題,以及風速測不準導致風速控制器的 PID 控制失效。通過POLIXIR REVIVE產(chǎn)生的冷熱一次風擋板位控制策略,可使出口風粉溫度分布更貼近目標溫度,系統(tǒng)運行工況更加穩(wěn)定。

>>全局目標控制

循環(huán)水泵的優(yōu)化控制難點體現(xiàn)在需全局考慮整鍋爐運行流程,尋找最優(yōu)的耗電-發(fā)電平衡點,PID控制難以實現(xiàn),通過POLIXIR REVIVE產(chǎn)生的循環(huán)水泵控制策略,可在330MW熱電聯(lián)產(chǎn)機組循環(huán)水泵控制中,將整體指標值降低約0.53,相較于PID控制策略,節(jié)能提升3.52%。

南棲仙策《強化學習控制白皮書》全文,可點擊下方鏈接下載:http://polixir.ai/white-papers/rl-control

強化學習工業(yè)控制技術(shù)研究:南棲仙策編寫《強化學習控制白皮書》


 

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