人工智能及其在煤炭发电企业的应用实践

模块一：导论 - AI在煤电领域的紧迫性 (15分钟) 欢迎、介绍与培训目标 当前形势：煤电面临的挑战与机遇 为何是现在？AI作为关键赋能者的角色 宏观视角：AI在能源领域的颠覆性潜力 重点：设定战略背景，建立相关性与紧迫感。 模块二：揭秘AI - 高管核心概念 (60分钟) 什么是人工智能？（简化定义，AI vs. 自动化） 关键AI技术与能力： 机器学习(ML)：预测能力（如维护、负荷） 深度学习(DL)：复杂模式识别（如图像分析） 自然语言处理(NLP)：理解文本/语音（如DeepSeek等工具的基础 - 信息检索、摘要） 计算机视觉(CV)：‘看见’并解读图像/视频（如安全监控、巡检） 感知智能、认知智能、决策智能、具身智能、科学智能 当前趋势：大语言模型、推理模型（LLM，如DeepSeek）、多模态模型、大世界模型 AI如何工作：数据的关键作用与基本算法逻辑 重点：建立基础理解，避免深入技术细节，聚焦于能力。 模块三：AI在行动 - 在煤电厂创造价值 (90分钟) 智能设备管理与预测性维护(PdM) 应用：预测故障（锅炉、汽轮机、发电机），优化维护计划。 价值：减少停机时间，降低维护成本，延长资产寿命。 案例片段。 燃烧优化与效率提升 应用：AI驱动的燃烧参数控制（煤种掺配、风量、温度）。 价值：改善热效率，降低燃料消耗，减少排放。 案例片段。 强化安全与环境监测 应用：CV用于不安全行为检测、PPE合规、泄漏检测；AI用于排放分析。 价值：改善安全记录，主动风险缓解，合规保障。 案例片段。 智慧运营与决策支持 应用：负荷预测，发电调度，燃料管理优化，运营数据分析。 价值：优化调度，降低运营成本，数据驱动决策。 大语言模型（如DeepSeek）的潜在角色：知识管理、报告生成辅助、快速信息获取。 重点：将AI能力与具体业务问题联系起来，通过具体案例展示价值。 模块四：战略路径 - 规划AI采纳 (45分钟) 企业AI战略的关键考量： 将AI计划与核心业务目标对齐。 据就绪度：评估、治理、基础设施。 技术选择：自建 vs. 购买，平台选择（包括评估DeepSeek等工具），云 vs. 本地。 人员与组织：人才培养，所需技能，组织结构调整。 变革管理与文化：培养接受度和数据驱动思维。 建议实施方法： 从小处着手：通过试点项目验证价值并学习。 跨职能协作。 衡量成功：定义KPI和ROI（投资回报率）。 引导性讨论：“我们公司应从哪里开始AI？” 重点：转向可操作的规划，解决先决条件，并指导初步战略思考。 模块五：总结与后续步骤 (15分钟) 核心学习内容与战略要点回顾 未来展望：AI在电力行业不断演变的角色 组织可能的后续步骤（如成立工作组、深度评估） 问答环节 重点：强化信息，概述潜在的后续行动，解答剩余问题。