人工智能在铝冶炼能源管控中的应用

人工智能在铝冶炼能源管控中的应用

谢恩

包头铝业有限公司  内蒙古包头市  014046

摘要：随着科技的发展，社会的进步，人工智能技术近年来的整体发展状态比较良好，应用范围也在不断扩大。铝冶炼能源管控工业作为当前备受关注的一项产业，可以通过人工智能技术水平的不断进步，为铝冶炼能源管控领域的发展提供更好的服务，有效降低铝冶炼能源管控生产中的污染、降低工人的工作压力和劳动量，以此来保证铝冶炼能源管控工业的社会和经济效益能够得到最大化。       

关键词：人工智能；铝冶炼能源；管控

        引言  

人工智能技术在铝冶炼能源管控自动化中的合理利用，不仅有利于提高铝冶炼能源管控行业的生产效率，而且还能够保证铝冶炼能源管控行业的经济效益得到有效提升。因此，本文针对人工智能在铝冶炼能源管控自动化中的应用进行分析，为提高铝冶炼能源管控自动化的生产效率和质量提供有效保障。

1、能源管理现状

        1.1能源管理的必要性

        数据中心巨大的能源消耗，一方面严重增加了企业的运营成本，压缩了企业的利润空间，制约了企业竞争力；另一方面，大大增加了当地电网负荷，甚至有时在尖峰用电时刻无法保障数据中心的正常运行。据瑞典研究人员AndersAndrae（安德烈?安德斯）在2016年发布的《消费者总功耗预测》的评估报告显示，预计在2025年，仅数据中心能耗将占ICT行业总能耗的33%，数据中心的碳足迹将达到全球碳足迹的5.5%。在这种大背景下，全面提升数据中心能效水平和能源管理能力，对于节能减排和降本增效，实现企业与社会可持续发展具有重要意义[1]。

        1.2能耗巨大

        近年来，随着物联网的快速发展，全球信息技术呈现爆炸式增长，数据中心的容量和数量也随之陡增。据统计，2017年全球约800万个数据中心（从小型服务器机柜到大型数据中心）消耗了416.2TW?h的电力，约占全球总用电量的2%。预计到2020年，该数值将高达全球用电量的5%。这一令人担忧的研究表明数据中心将成为全球最大的能源消费者之一，超过了许多国家的能源消费水平。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，目前我国中小型数据中心数量已超40万个，年耗电高达1000亿kW?h，年耗电量超过全社会用电量的1.5%，相当于整个三峡水电站一年的发电量[2]。

        1.3能效利用率低

        据Uptime2018年全球数据中心PUE走势调查报告显示，2018年全球数据中心平均能量使用效率（PUE）高达1.58，数据中心能量消耗大，全生命周期消耗的电费约是数据中心投资成本的3倍。就我国而言，数据中心能耗水平效率更低，PUE远远高于世界平均水平。据工信部电信研究院统计，我国大多数数据中心的PUE指数在2.2～3.0之间，实际PUE可能长期高达在3.0左右，与国际先进水平（PUE1.3）有巨大差距。低能效和高能耗造成了能源的巨大浪费，对国家和企业造成了巨大的损失。

        2 、人工智定义

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

        3、人工智能在铝冶炼能源管控自动化中的应用
        3.1人工智能技术在铝冶炼能源管控冶炼过程中的应用
        人工智能技术在铝冶炼能源管控冶炼过程中应用的最具代表性的成果便是铝冶炼能源管控专家系统。铝冶炼能源管控专家系统已在铝冶炼能源管控工业生产中获得十分普遍的应用。美国、德国、日本、印度和中国等国都开发和应用了许多先进的高炉系统，已把专家系统技术用于高炉建模、监控与诊断等，例如，建立基于多核学习的高炉自动化框架、基于Volterra级数的高炉系统数据驱动建模、高炉热风炉流量设定、高炉炉温预测、铁水含硅量预报、数据采集处理、布料状态评估、炉况分析与监控、诊断与决策支持等专家系统，实现高炉炼铁过程的智能化。
        3.2人工智能技术在电力系统中的应用
        在铝冶炼能源管控生产中，整个铝冶炼能源管控电气自动化控制系统都是靠电力进行生产操作的。尤其是铝冶炼能源管控环节，因为其对温度和相关设备的高度要求，电力供应是铝冶炼能源管控工作成败与否的关键。提供安全和持续性强的电源电力系统，对铝冶炼能源管控工业生产线的影响巨大。人工智能系统可以应用于铝冶炼能源管控电气自动化电力系统的神经网络中，利用自身的模糊专家系统和集聚理论系统，融合提前预设好的众多专家知识和电力经验，进行集中设备用电配给。当电力系统出现问题时，可以根据专家系统贮存的电力系统经验，对事故问题进行智能化分析和方案模拟。
        3.3工智能技术在铝冶炼能源管控电气设备中的应用
        在我国铝冶炼能源管控自动化控制中，人工智能技术首先应用于电气设计方面。铝冶炼能源管控行业电气设备设计，是一项极其复杂不易完成的工作，与人工智能技术相似，它需要许多复杂的知识学科比如铝冶炼能源管控机械电路、电机原理、电磁场等。原来对其设计方式只能进行不断试验，这种方式不仅浪费大量实践，而且很难对数据进行精确研究，无法找寻最有设计方案。而应用了现代人工智能技术后，利用PC端软件进行电气设备设计分析，并结合员工经验，可以很大程度上缩减电气设备开发周期，提高设备生产的产品质量和实际使用效率。
        3.4工智能技术在铝冶炼能源管控模式识别与机器视觉中的应用
        模式识别是一种使用计算机进行识别的技术，它能够代替人们对外界的感知功能，让计算机拥有感知功能；机器视觉也就是计算机视觉，通俗来说就是让计算机能够具备视觉功能，这样计算机就能够利用视觉功能进行三维图像的录入工作。对机器视觉来说一共有底层视觉与高层视觉两种，底层视觉的主要工作是进行预处理，这样图像的边缘、纹理、立体效果等方面就能够处理的更加细致。
4、结语

总而言之，铝冶炼能源管控生产中人工智能的应用，不仅改变了以往铝冶炼能源管控生产方式，通过对炼钢控制的改造和生产工艺流程的优化，增加了大型设备的使用效率，降低了工人和产品的生产成本，增加了出钢的质量和终点的命中率。但因为人工智能技术在应用期间涉及到的环节较多，为提高数据采集和自动控制质量，做好人工智能技术的控制势在必行。
        参考文献
        [1]刘谨.人工智能技术在铝冶炼能源管控系统中的应用分析[J].铝冶炼能源管控自动化,2018,28(5):21-24.
        [2]刘芳.铝冶炼能源管控自动化技术分析与总结[J].铝冶炼能源管控自动化,2019,3(3):69-70.