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解决方案

发电

应对发电领域的挑战

随着能源格局快速演变，平衡效率、可持续性与盈利能力的难度前所未有。要实现稳健发展，企业需采用更智能的工具、可落地的洞见及创新的数字化解决方案，以便在不断变化的环境中快速适应、优化生产，并构建长期抗风险能力。

发电企业正面临技术、环境、监管及市场多维度挑战：

非计划停机与资产老化：设备故障、损耗问题频发，在老旧电厂中尤为突出。

燃料成本与效率压力：对于燃煤及燃气电厂，燃料价格波动影响显著；对于水电厂，则需做好水资源调度与效率管控。

排放与环保法规要求：需管控二氧化碳、氮氧化物、硫氧化物、颗粒物等污染物排放，以及热排放问题；核电厂需满足核安全要求；行业监管审查日益严格。

生产复杂性与安全风险：涉及停机检修、设备大修等复杂作业流程；核电厂及高温 / 化石燃料电厂的安全风险需重点防控。

数据孤岛与可视性不足：虽拥有控制系统、数据采集与监控系统（SCADA）、文档系统、工程系统、资产管理系统等多类系统，但集成度低；跨团队认知度有限，信息共享不畅。

灵活性与负荷跟踪需求：随着电网中可再生能源占比提升，电厂需更频繁地进行升负荷 / 降负荷、启停操作，并及时响应电网信号。

可持续发展与脱碳目标：面临降低碳足迹、提升能源利用效率的压力，部分电厂还需考虑整合氢能应用或调整工质。

远程生产与人员配置限制：需推进远程监控，现场专业人员减少，同时需应对安全问题及差旅与物流挑战。

Kognitwin 的核心优势

Kognitwin 是一款数字化解决方案，为您所有资产数据提供统一平台。通过对复杂信息进行可视化呈现、场景化解析与建模，该方案可助力您从容应对各类挑战，制定更具数据支撑的决策。

统一的单一数据源

– 打破生产与项目环节的数据孤岛，实现信息互通；

– 将数据、仿真模型、工程文档、控制数据、生产数据等所有信息整合并赋予场景化关联，形成完整数据链路。

实时监控、预测性洞见与假设分析仿真

– 融合基于物理原理的仿真技术与机器学习，提供实时监控与预测分析能力；

– 支持场景建模：可模拟负荷变化、设备老化、突发故障等各类情况，提前预判结果。

提升安全管理、风险管理与合规水平

– 可视化呈现累积风险，优化生产过程中的安全管控，确保符合法规要求；

– 提供 “安全生产” 专用工具，包括机械隔离规划、风险仪表盘等。

提高生产效率，降低成本

– 工作流程更高效：跨业务单元优化规划、排程与执行环节；

– 提前发现问题，减少非计划停机，降低生产损耗。

加速推进可持续发展与脱碳进程

– 优化能源消耗预测与排放监控，为氢能应用、碳捕集利用与封存（CCS）、可再生能源并网等举措提供支持。

部署快速，用户接受度广

– 数字化部署速度较快（资产数字化周期约 3 个月）；

– 用户效率显著提升（例如，85% 的用户反馈效率提高）。

Kognitwin 如何助力您实现发电领域目标

提升电厂可用率与运行时长

通过实时监控与预测分析提前识别异常；借助假设分析仿真制定维护计划，避免突发问题干扰运行。

提升生产效率，降低燃料及资源成本

利用场景建模优化负荷调度计划；通过混合机器学习与物理模型，优化燃料燃烧效率及机组启停运行模式。

保障安全生产，确保合规管理

提供风险可视化工具、安全仪表盘；支持隔离管理，生成可直接用于审计的文档；配备与生产流程集成的合规追踪功能。

增强机组灵活性与电网响应能力

模拟机组升负荷、降负荷、燃料替代等场景；掌握快速变化对生产的影响，为机组检修计划制定提供支撑。

达成可持续发展与脱碳目标

监控排放量与能源消耗；对替代燃料、混燃、氢能应用进行建模分析；通过场景工具评估碳捕集及其他脱碳方案。

减少非计划成本与停机损失

提前发出预警，精准识别异常；更精准地制定巡检与维护计划，减少突发故障带来的影响。

赋能远程生产与跨团队协作

提供可在任意地点访问的统一界面 / 工业工作界面；支持跨专业共享仪表盘、查看带场景关联的文档；可跨专业分配角色、追踪任务进度。

支撑战略规划与投资决策

利用假设分析与前瞻仿真，为资本项目、电厂升级提供数据支撑并估算投资回报率（ROI）；对未来不同法规、市场、燃料成本场景进行建模，辅助决策制定。

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