在氟化工這一高耗能流程工業(yè)領(lǐng)域，公用工程系統(tǒng)能耗占比居高不下，且長(zhǎng)期面臨負(fù)荷波動(dòng)大、供需匹配難、調(diào)控依賴經(jīng)驗(yàn)等行業(yè)共性挑戰(zhàn)，成為企業(yè)節(jié)能降耗的關(guān)鍵堵點(diǎn)。面對(duì)行業(yè)節(jié)能降碳與數(shù)智化升級(jí)的迫切需求，以人工智能技術(shù)破解能源優(yōu)化難題，已成為行業(yè)共識(shí)與核心路徑。在寧波巨化化工科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“寧波巨化”）一期公用工程系統(tǒng)優(yōu)化項(xiàng)目中，中控技術(shù)以自主研發(fā)的時(shí)間序列大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer)為核心技術(shù)支撐，助力寧波巨化在其高效運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)公用工程系統(tǒng)從“精細(xì)化管理”向“智能化最優(yōu)”的躍升，推動(dòng)企業(yè)能源管理邁入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新階段。這一實(shí)踐，為氟化工行業(yè)綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展注入強(qiáng)勁的數(shù)智動(dòng)能。

作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的氟化工企業(yè)，寧波巨化始終將節(jié)能降耗與可持續(xù)發(fā)展置于戰(zhàn)略高度，其公用工程系統(tǒng)長(zhǎng)期保持穩(wěn)定高效運(yùn)行。為進(jìn)一步挖掘能效潛力、響應(yīng)國(guó)家“雙碳”目標(biāo)與工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)，寧波巨化攜手中控技術(shù)，率先在其一期公用工程3# 循環(huán)水系統(tǒng)與1裝置部制冷系統(tǒng)部署時(shí)間序列大模型TPT，以AI原生方式重構(gòu)能源調(diào)度邏輯，實(shí)現(xiàn)從“高效運(yùn)行”到“智能最優(yōu)”的全新跨越。

技術(shù)內(nèi)核 TPT構(gòu)建數(shù)字孿生優(yōu)化模型

TPT是中控技術(shù)面向流程工業(yè)打造的工業(yè)AI核心引擎，基于多年積累的裝置運(yùn)行數(shù)據(jù)與行業(yè)機(jī)理知識(shí)預(yù)訓(xùn)練而成，具備強(qiáng)大的時(shí)序建模、動(dòng)態(tài)尋優(yōu)與策略生成能力。在本項(xiàng)目中，TPT實(shí)時(shí)融合環(huán)境溫濕度、冷卻/制冷負(fù)荷、設(shè)備能效曲線等多維工況參數(shù)，構(gòu)建面向公用工程系統(tǒng)的數(shù)字孿生優(yōu)化模型，動(dòng)態(tài)生成科學(xué)、安全、可執(zhí)行的調(diào)控建議——涵蓋風(fēng)機(jī)頻率調(diào)節(jié)、水泵組合啟停、冰機(jī)群控調(diào)度等關(guān)鍵決策，真正實(shí)現(xiàn)“按需供能、精準(zhǔn)匹配”。

場(chǎng)景成效 實(shí)現(xiàn)節(jié)能率近10%，精準(zhǔn)協(xié)同調(diào)度

在循環(huán)水系統(tǒng)應(yīng)用中，TPT深度融合冷卻負(fù)荷需求、供水溫度、環(huán)境濕球溫度、風(fēng)機(jī)水泵特性曲線及系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，構(gòu)建多變量協(xié)同優(yōu)化模型，動(dòng)態(tài)生成變頻風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)指令，并智能優(yōu)化工頻與變頻風(fēng)機(jī)的啟停組合策略，確保冷卻能力與生產(chǎn)需求精準(zhǔn)匹配，避免無效能耗。自2025年8月上線以來，系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)可靠，風(fēng)機(jī)電耗顯著下降：8月較7月降低約10%，10月較夏季峰值下降近46%。在生產(chǎn)負(fù)荷與環(huán)境條件基本穩(wěn)定的前提下，初步測(cè)算投運(yùn)首月即實(shí)現(xiàn)9.63%的節(jié)能率，遠(yuǎn)超項(xiàng)目設(shè)定的3%~5%綜合目標(biāo)，充分驗(yàn)證了TPT在應(yīng)對(duì)復(fù)雜工況、破解供需匹配難題上的卓越能效提升能力。

在制冷系統(tǒng)應(yīng)用中，TPT同樣展現(xiàn)出強(qiáng)大的智能調(diào)度價(jià)值。其通過實(shí)時(shí)感知冷負(fù)荷變化，融合各冰機(jī)能效特性與運(yùn)行狀態(tài)，構(gòu)建多機(jī)組智能協(xié)同調(diào)度模型，動(dòng)態(tài)實(shí)現(xiàn)冷量供需的精準(zhǔn)匹配，同時(shí)優(yōu)化高低壓冰機(jī)聯(lián)動(dòng)策略與滑閥開度控制。系統(tǒng)上線后，制冷單元運(yùn)行更加平穩(wěn)，冷量供給與生產(chǎn)需求高度契合，有效避免了傳統(tǒng)模式下的冷量冗余或負(fù)荷波動(dòng)。目前，該系統(tǒng)已進(jìn)入常態(tài)化智能運(yùn)行階段，節(jié)能效果穩(wěn)步提升，為后續(xù)全廠制冷網(wǎng)絡(luò)的深度優(yōu)化奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

安全保障 人機(jī)協(xié)同，工業(yè)AI從“可用”到“長(zhǎng)效可靠”

尤為關(guān)鍵的是，TPT在設(shè)計(jì)上始終堅(jiān)持“安全第一、人機(jī)協(xié)同”原則。所有優(yōu)化建議均通過標(biāo)準(zhǔn)操作界面推送，可與現(xiàn)有控制體系無縫集成，在保障生產(chǎn)連續(xù)性與設(shè)備安全的前提下，穩(wěn)步推動(dòng)運(yùn)維模式向智能化升級(jí)。投運(yùn)以來，系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集完整率超98%，即便在高溫、雷雨等復(fù)雜工況下依然保持高魯棒性，充分展現(xiàn)了工業(yè)AI從“可用”到“可靠”的成熟跨越。