Alfred的微信公众号：使用机器学习来提升燃煤发电厂的效率
随着世界经济的发展，化石燃料依然是主要的能源来源，其中煤炭的使用量占据了很大一部分。煤炭燃烧发电技术也随之得到了广泛应用。燃煤发电厂对环境污染的影响不可避免，所以我们需要通过技术手段来减少排放并提高发电效率。
机器学习是一种能够自动获取知识和不断改进的人工智能技术。将机器学习应用于燃煤发电厂数据管理与运营中，是提高燃煤发电厂效率和降低污染的一种新思路。
一、机器学习在燃煤发电厂中的应用
在燃煤发电厂的日常运营中，会产生大量的数据，包括各种传感器读数、设备运行状态等等。这些数据虽然众多，但是如果有一个有效的处理方式，就可以为发电效率提升提供支持。
机器学习算法可以自动识别数据中的模式并根据它们进行预测和推荐。在燃煤发电厂中，机器学习可以帮助确定哪些设备需要维修和保养，预测设备故障，并自动调整压力、流量和温度参数等实现节能减排和降低运行成本。
机器学习还可以对发电厂的污染问题进行监测和控制。通过监测数据分析，可以识别污染情况、选定最佳的治理方案，并进行优化燃烧，减少污染物的排放。
二、机器学习在燃煤发电厂中的优势
1. 处理大量数据
机器学习模型可以处理和分析大量数据。与传统的数据分析方法不同，机器学习可以在更短的时间内完成大规模的数据分析，因而在生产力方面更加高效，能够提高工作效率和准确性。
2. 提高精度
机器学习绝不会疲倦，不像人类，它可以在不间断地工作中保持精度和准确性。因此，在分析过程中能更快、更准的找到模式和规律，结果准确性更高。
3. 自我学习
人类可以通过学习不断进步，而由模型算法构建的机器学习能力也可以通过大量数据的应用和学习不断改进。这种自我学习机制使得机器学习模型能够用来解决不断变化的数据并产生有效的结论。
三、机器学习在燃煤发电厂中的应用案例
美国电力公司在燃煤发电厂机组中采用了机器学习，通过精细调节燃料流量、加热器温度和过热压力等参数，优化了烟气再生电厂的运作效率，使单位燃料产生的电量提高了2%。
英国ipage公司应用机器学习分析排放数据和现场操作实践，建立了一个模型程序，可实时预测每个控制参数的最佳值计算履行指数，从而通过调整控制器的参数，使发电厂的观察指标的履行率从62％提高至88％。
四、总结
随着科技和信息技术的高速发展，机器学习在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习技术促进了发电行业的数字化和智能化，提高了燃煤发电厂效率和减排。期望各位缺乏发掘和运用了潜在数据的燃煤电厂采用机器学习技术，进一步提高效益。