京東入局火電行業其實并不是新聞了，我印象中去年就有這方面的消息，當時我沒當回事，就這么忽略過去了。
直到最近，據說他們干出了大成績——可為中國每年節省70億，京東入局火電最新進展“12個月，優化了一座電廠”。
直到有不同的人把這個消息推送我手機時，我才認真去看了這個消息，我想知道他們是怎么優化了電廠，又是怎么能為中國節省70億？
這個項目主要領導者——詹仙園，找不到太多他的背景資料，只知道他在美國計算機領域頂尖高校普渡大學深造多年，應該是個當下最時髦的數據分析和智能技術專家。
相關新聞是這么報道他：他和團隊創造性地通過大量使用深度神經網絡挖掘火電機組相關測點之間復雜的內在關系及隱含模式，實現對機組系統的精準建模與模式挖掘，進而為深度強化模型尋優創造條件。
在更強的模型能力加持下，AI+鍋爐燃燒優化模型同時考慮整個鍋爐從磨煤制粉、燃燒、水熱循環數百維主要狀態、動作測點數據，對系統進行整體性建模，最大程度上考慮各子系統之間復雜的依賴、影響關系，以此實現對數十甚至上百維火電機組主要控制變量的全局優化。
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簡單理解，京東數科在用AI解決火電系統提效的問題上，用最擅長解決復雜高維變量系統優化問題的深度強化學習技術，解決數據的復雜性、稀缺性和模擬建模的可靠性、安全性等問題。
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老實說，雖然文中讓我簡單理解，但是我想破頭我也簡單理解不了。我是個工科背景的工程師，有研究火電廠系統十幾年的經驗，但是我依然對復雜高維變量系統、深度強化學習等眼花繚亂的詞語懵懂無知。
我從來沒見過這些字眼，我對火電廠最樸素的理解就是鍋爐燃燒系統、汽水系統、電氣、熱工、穩定……如果再深入一點，還有“熵”理論，熱力學幾個定律，最近研究電價，知道一點容量市場，交易電價……
但是我不知道電廠會復雜高維變量系統？又怎么會深度強化學習？不知道博士是想自己深度強化學習還是讓電廠設備自己“學習”？
我真的好惶恐，大概是年齡大了，雖然自己整天在各個火電廠里混飯吃，但是對這種聽上去高大上的高科技理論居然一無所知，連簡單理解都做不到，我好羞愧——我這么孤陋寡聞，是不是該被淘汰了？虧我還在電廠吃了這么多年的飯……
……好在這篇新聞并不全是務虛為主，還是有一些實實在在的技術細節問題，比如鍋爐專業。
文中是這么說：
為了在對鍋爐燃燒進行優化的同時滿足對機組運行安全性的要求，AI+鍋爐燃燒優化技術在一般深度強化學習模型中通用的價值函數基礎上，額外引入了高度定制化的安全約束函數及與之對應的約束網絡，可對發電負荷不達標，爐膛負壓為正等大量鍋爐運行風險情況進行判別，針對機組運行狀態及控制變量，在長期運行狀態下進行更精準的風險評估，提供更安全可靠的火電機組優化控制策略。
……
這段話實在很拗口，可以做高考閱讀理解，翻譯成人話就是：我通過一種牛逼的系統預警機制對你的操作進行警告，告訴你應該怎么操作？
我問了搞燃燒調整的同事和電廠運行的朋友，大家都對這種高深莫測的技術表示匪夷所思，一致認為這是極其扯淡的噱頭，直到我告訴他們這是京東的獨家智能深度神經網絡xxx技術，他們才若有所思，紛紛表示繼續期待——xxx的意思是我混淆過去的擬聲詞，我不知道該怎么說。
我覺得它做不到鍋爐四管防磨防爆、它肯定也代替不了人工維修撈渣機斷裂的鏈條，就算是給它一籮筐數據，它也預警不了保不濟今晚有沒有磨煤機或者氣泵跳了，它更解決不了汽輪機風機振動、葉片修復、電氣一次二次、熱工、化學等等問題。
它能做的就是對運行人員提出警告，這個門開度多少，給煤量、上水量做一點點調整…..至于土建、線路這些問題，它更是做不了。
本質上，我理解的是運行控制邏輯重新再做一套。機組本來就有一套自己的自動化控制系統，會自動糾正運行錯誤，詹博士的做法無非是在這套系統里再加一套監控系統，我怎么覺得反而更容易出錯？
……
我相信詹博士的水平，畢竟是在美國計算機領域頂尖高校普渡大學深造多年（文中這么說的），但是隔行如隔山，即便學習能力再強大，搞計算機的專家去涉入系統龐大的火電行業還是建議多熟悉熟悉系統，畢竟這不是電子商務，它對于京東商城的模式可能更有用吧。
你想改造它，首先你得了解融入它，顯然，詹博士入行的時間太短，盡管您說的價值函數、高度定制化的安全約束函數及與之對應的約束網絡聽上去極其炫，但是作為一個電力老兵，更愿意聽到一些實實在在的有用信息。
首先糾正一下，那篇文章說起煤耗——“到2020年，現役燃煤發電機組改造后，平均供電媒耗必須低于310千克/千瓦時。”
“媒耗”應該是“煤耗”，“310千克/千瓦時”應該是“310克/千瓦時”。
我相信詹博士作為大科學家，不會犯這種低級錯誤，批評一下文章編輯，介紹詹博士的成果，應該請人家審核一下的。
在2019年3月14日，在國家能源集團南寧電廠的集控室里，京東數科的AI優化火力發電系統第一次得到了驗證和認可，火力發電效率提升了0.5%，等同于幫助一臺60萬千瓦火電機組一年節省燃煤3600噸，節約燃料費用200多萬元，如果全國推廣，每年可以為國家節約70億元的燃煤消耗和污染治理費。
我去過國電南寧電廠，660MW超臨界燃煤供熱機組，日子不大好過，我了解到的信息據說還在虧損——廣西的產能嚴重過剩，機組利用小時數很低，廣西的火電廠大部分都在虧損。
還想請問詹博士幾個問題：
1、 在什么條件下認定南寧電廠火力發電效率提升了0.5%，我不明白為啥提這個數字，以前是多少？現在是多少？業內都是講供電煤耗、鍋爐效率、熱耗、廠用電率，這些更重要的關鍵數字是什么？南寧電廠帶有供熱任務，測試的發電效率是否考慮供熱模式？
2、等同于幫助一臺60萬千瓦火電機組一年節省燃煤3600噸——3600噸是如何計算得來的？有無考慮機組實際利用小時數？
3、節約燃料費用200多萬元如何算的？能否這么理解，南寧電廠在采用AI技術之后年燃料費比頭一年燃料費200萬元？此處有無考慮煤價波動和發電量變化？
4、如果全國推廣，每年可以為國家節約70億元的燃煤消耗和污染治理費。對于電廠來說，燃煤消耗是成本重要組成部分，詹博士能否告訴業界，南寧電廠使用AI技術花費費用有多少？200萬夠不夠？
還想對詹博士說的是，火電廠目前都很困難，真心希望并歡迎有實用有意義的技術能幫助他們早日走出困境。希望詹博士再接再厲，真正沉下心來研究火電節能減排技術。
