夜雨聆风AI 智能体（AI Agent）是具备感知‑推理‑规划‑执行‑反馈闭环能力的工业智能单元，可独立对接 DCS、SIS、设备管理、燃料、环保、安防等多套异构系统，替代大量重复性人工工作，实现运行优化、设备运维、安全管控、生产管理、燃料与环保、热电负荷协同的智能化，是热电厂从单点 AI 算法走向全厂自主协同的关键技术。区别于传统单一 AI 模型，智能体可以自主读取多源数据、调用工具、推理故障、生成处置方案、推送工单，部分场景可输出控制建议，由人员确认后下发控制系统。
一、核心业务场景应用
1. 机组运行优化智能体（锅炉‑汽机‑热电联供）
热电厂既要发电，又要保障供热负荷，热‑电强耦合，工况频繁波动，传统 PID 控制很难兼顾煤耗、排放、供热稳定性。
a). 燃烧优化智能体：实时采集主蒸汽参数、氧量、炉膛温度、NOₓ、喷氨量，自主寻优风煤配比、配风方式，实现按需吹灰，降低煤耗、氨耗，抑制结焦积灰，兼顾排放达标。
b). 热电负荷协同 Agent：接收电网 AGC 指令、城市热网供热需求，动态分配发电出力与抽汽供热，兼顾调峰能力、供热品质与机组安全边界，深度调峰工况下自动维持参数稳定。
c). 监盘辅助智能体：跨 DCS、辅控、化学水系统自动抓取指标，自动校验数据，生成运行报表；过滤海量无效告警，对异常做根因推理，给出操作建议，减轻监盘人员负担，解决告警泛滥问题。
现状：智能体输出操作建议，不直接硬修改 DCS，由运行人员确认执行，保障工业安全。
2. 设备全生命周期运维智能体
由多个子 Agent 协同：旋转设备诊断 Agent、锅炉四管 Agent、电气设备 Agent、检修工单 Agent。
a). 预测性故障诊断：接收振动、温度、声纹、红外图像，识别磨煤机、风机、水泵、汽轮机早期隐患；定位故障部位、给出故障概率、预估剩余寿命，把检修从 “定期检修” 转向状态检修。
b). 检修流程自主 Agent：识别设备缺陷后，自动匹配规程、历史案例，生成检修工单，自动排程，关联备品备件，闭环跟踪检修执行；支持自然语言问答，运行人员可直接查询故障处置方案、检修规范。
c). 锅炉四管防护 Agent：结合图像识别、温度测点，监测水冷壁、过热器结焦、磨损、腐蚀风险，预警泄漏隐患，减少 “四管爆管” 导致的非计划停机。
3. 燃料管理智能体
覆盖来煤‑采样‑制样‑煤仓‑燃烧全链条：
• 自动整合煤质化验、煤场库存、市场煤价，智能配比掺烧方案；
• 结合皮带图像识别，监控输煤系统堵煤、跑偏、撕裂、异物；
• 预测煤仓煤位，优化上煤策略，降低入炉煤质波动对锅炉燃烧的冲击。
4. 安全与作业管控智能体
a). 现场作业安全 Agent：基于视频多模态感知，识别动火、受限空间、高空作业违章：无票作业、缺少监护、劳保缺失、违规吸烟，秒级告警，自动归档事件记录。
b). 厂区巡检智能体：联动机器人、无人机、摄像头，7×24 巡检设备外观、泄漏、温度异常，替代大量人工现场巡检。
c). 应急处置 Agent：发生故障或事故时，调取应急预案、历史事故案例，给出处置步骤，辅助人员快速决策。
5. 环保与合规智能体
• 实时监控 SO₂、NOₓ、烟尘、废水指标，预判超标风险，提前给出调整建议；
• 自动完成环保台账、报表填报，自动校验合规，减少人工填报错误，满足监管报送要求。
6. 生产管理综合智能体
打通生产、设备、物资、安监多系统：
• 自动生成运行日报、周报，跨系统数据自动汇总校验；
• 能耗统计分析，定位高耗能环节，输出节能优化方案；
• 知识沉淀：把老师傅经验、规程、故障案例构建知识图谱，智能体随时调用，解决电厂人才流失带来经验丢失问题。
二、典型技术架构
1. 感知层：DCS/SIS 测点、传感器、红外、摄像头、巡检机器人、化验数据；
2. 智能体中枢层：调度多个专业子 Agent（燃烧 Agent、设备诊断 Agent、安全 Agent、燃料 Agent），大模型 + 时序模型 + 知识图谱，完成理解、推理、任务规划；
3. 工具调用层：对接控制系统接口、工单系统、报表系统、数据库；
4. 人机交互层：给运行人员输出建议、告警、工单；安全隔离，智能体不能直接无干预控制生产设备；
5. 安全防护层：规则校验、语义防火墙，防止异常指令下放到 OT 系统，保障关键基础设施安全。
三、应用成效（行业试点参考）
1. 锅炉热效率提升 0.5‑1.2%，供电煤耗下降，减少喷氨消耗；
2. 设备故障预警前置，非计划停机次数下降，故障定位时间缩短 50% 以上；
3. 监盘、报表、台账填报人力大幅降低，告警有效率显著提升；
4. 高风险违章识别能力提升，安全事件响应速度加快；
5. 热电联供场景，热‑电协同调节能力增强，供热稳定性改善。
四、落地主要挑战
1. 数据与系统孤岛：老热电厂 DCS、辅控、设备管理系统版本老旧，接口不统一，数据质量参差不齐，需要做数据治理与适配改造。
2. 安全与责任边界：工业场景不能完全自主控制，现阶段以 “AI 辅助人” 为主；AI 建议与运行经验冲突时，责任划分缺少行业标准。
3. 模型泛化难题：不同机组设备、煤种、供热工况差异大，模型需要针对本厂持续调优，直接通用模型效果有限。
4. 行业标准不足：智能体接口、评估指标、安全规范还在完善，不同厂商产品难以互通复用。
五、发展趋势
1. 短期：以辅助决策为主，智能体做告警筛选、故障诊断、参数优化建议、自动报表，人掌握最终控制权；
2. 中期：多智能体深度协同，实现宽负荷、深度调峰下机组半自动运行；
3. 长期：向着少人值守目标演进，但依然保留人在回路，绝对不会完全无人自主运行。
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