【壓縮機網】拉閘限電,上了熱搜。分析這次拉閘限電的起因,有短期和長期兩個原因。短期原因是電力需求大增而煤炭供給下滑。疫情導致全球制造業(yè)停擺 ,但中國最快恢復正常生產秩序。全球的訂單涌向中國,推動中國的電力需求大漲。2021年1-8月,全國全社會用電量54704億千瓦時,同比增長13.8%。
第二產業(yè)用電占比一改2017年以來的下滑態(tài)勢,逆勢增長。
電力需求大幅增長,但是煤炭的供給卻呈下降趨勢。
國內原煤產量3-6月同比增速分別為-0.2%、-1.8%、-0.6%、-5.0%。
同時,進口煤炭也呈下降趨勢。
今年1-6月份原煤進口量僅為1.39億噸,相較2018年-2020年同期進口量分別少了663萬噸、1493萬噸、3443萬噸。
但這并不是全部事實。
還有另外一部分短期原因,人民日報轉發(fā)的文章《生產旺季搞拉閘限電,咋回事?》寫道:
運動式“減碳”已被政治局會議點名批評,“一刀切”的做法將會被糾正,但此次拉閘限電現象背后還有一個更長期的原因——“碳達峰、碳中和”。
如上,國家早有布局:節(jié)約能源、從源頭上減少污染物和溫室氣體排放,提高綠色發(fā)展水平。
因此,短期來看,此次拉閘限電有偶然因素也有不合理的地方,但是長期來看,拉閘限電將會成為企業(yè)的“達摩克利斯之劍”,只有走綠色低碳發(fā)展之路,才有未來。
被人民日報引用的這篇文章,也同時給出了解決辦法。
“通過技術升級提升資源利用率”,降低單位生產能耗。
公輔車間云智控,通過供需匹配AI算法模型,實現公輔車間節(jié)能減碳10-30%
根據我們對超400家規(guī)上工業(yè)企業(yè)的走訪調研,公輔車間能耗占整廠能耗的20%-50%,目前主要存在2大痛點問題:
#運維痛點#
空壓站
1)故障處理不及時,影響產線生產
2)人工管理,氣壓不穩(wěn)定
制冷站
1)故障發(fā)現不及時,供冷質量差
2)隱性故障難察覺,系統帶病運行
循環(huán)水站
1)水質結垢,換熱效率低,設備高溫報警
2)不定時洗塔通炮,設備運維成本高
#控制痛點#
空壓站
1)多開設備冗余供應,能耗浪費大
2)人工現場開關機,工作量大且滯后操作,供氣不穩(wěn)定
制冷站
1)經驗控制,設備運行時長與開機組合不合理
2)不能進行水溫優(yōu)化,無法實現按需供冷
3)不能實現設備間組合優(yōu)化與控制優(yōu)化
循環(huán)水站
1)人工加藥不合理,設備結垢嚴重
2)排污、加水不合理,水量浪費大
公輔車間云智控:通過供需匹配AI算法模型,精準進行需求預測和供給能力評估,秒級控制,實現能效最優(yōu)。
一句話總結:要節(jié)能,還要可量化、能看見的節(jié)能,就用云智控。
它能一天24小時實時巡檢、監(jiān)測設備運行情況。
它能像智能機器人一樣,幫你實時控制設備啟停,實現站房無人值守。
它能從數據中不斷學習新的調參方法,老師傅30年的調參數經驗,它幾秒就能掌握。
并且,它的節(jié)能效果是可量化,能看見的。
我們以一座功率450kW的空壓站和功率800kW的制冷站、循環(huán)水站為例,來計算它使用云智后的節(jié)能效果:
這僅是一個公輔車間的量化節(jié)能數據。
如中國工程院院士杜祥琬所說,實現“雙碳”目標是一個復雜的系統工程,“既要防止一刀切簡單化,比如以為簡單地拉閘限電就是低碳,同時也要防止轉型不力帶來的落后和無效投資。”
對于企業(yè)來說,數智化轉型已經是一道必選題,因為數字科技是綠色低碳發(fā)展的催化劑、連通器、放大器。晚干不如早干,早干不如現在就干。
第二產業(yè)用電占比一改2017年以來的下滑態(tài)勢,逆勢增長。
電力需求大幅增長,但是煤炭的供給卻呈下降趨勢。
國內原煤產量3-6月同比增速分別為-0.2%、-1.8%、-0.6%、-5.0%。
同時,進口煤炭也呈下降趨勢。
今年1-6月份原煤進口量僅為1.39億噸,相較2018年-2020年同期進口量分別少了663萬噸、1493萬噸、3443萬噸。
但這并不是全部事實。
還有另外一部分短期原因,人民日報轉發(fā)的文章《生產旺季搞拉閘限電,咋回事?》寫道:
運動式“減碳”已被政治局會議點名批評,“一刀切”的做法將會被糾正,但此次拉閘限電現象背后還有一個更長期的原因——“碳達峰、碳中和”。
如上,國家早有布局:節(jié)約能源、從源頭上減少污染物和溫室氣體排放,提高綠色發(fā)展水平。
因此,短期來看,此次拉閘限電有偶然因素也有不合理的地方,但是長期來看,拉閘限電將會成為企業(yè)的“達摩克利斯之劍”,只有走綠色低碳發(fā)展之路,才有未來。
被人民日報引用的這篇文章,也同時給出了解決辦法。
“通過技術升級提升資源利用率”,降低單位生產能耗。
公輔車間云智控,通過供需匹配AI算法模型,實現公輔車間節(jié)能減碳10-30%
根據我們對超400家規(guī)上工業(yè)企業(yè)的走訪調研,公輔車間能耗占整廠能耗的20%-50%,目前主要存在2大痛點問題:
#運維痛點#
空壓站
1)故障處理不及時,影響產線生產
2)人工管理,氣壓不穩(wěn)定
制冷站
1)故障發(fā)現不及時,供冷質量差
2)隱性故障難察覺,系統帶病運行
循環(huán)水站
1)水質結垢,換熱效率低,設備高溫報警
2)不定時洗塔通炮,設備運維成本高
#控制痛點#
空壓站
1)多開設備冗余供應,能耗浪費大
2)人工現場開關機,工作量大且滯后操作,供氣不穩(wěn)定
制冷站
1)經驗控制,設備運行時長與開機組合不合理
2)不能進行水溫優(yōu)化,無法實現按需供冷
3)不能實現設備間組合優(yōu)化與控制優(yōu)化
循環(huán)水站
1)人工加藥不合理,設備結垢嚴重
2)排污、加水不合理,水量浪費大
公輔車間云智控:通過供需匹配AI算法模型,精準進行需求預測和供給能力評估,秒級控制,實現能效最優(yōu)。
一句話總結:要節(jié)能,還要可量化、能看見的節(jié)能,就用云智控。
它能一天24小時實時巡檢、監(jiān)測設備運行情況。
它能像智能機器人一樣,幫你實時控制設備啟停,實現站房無人值守。
它能從數據中不斷學習新的調參方法,老師傅30年的調參數經驗,它幾秒就能掌握。
并且,它的節(jié)能效果是可量化,能看見的。
我們以一座功率450kW的空壓站和功率800kW的制冷站、循環(huán)水站為例,來計算它使用云智后的節(jié)能效果:
這僅是一個公輔車間的量化節(jié)能數據。
如中國工程院院士杜祥琬所說,實現“雙碳”目標是一個復雜的系統工程,“既要防止一刀切簡單化,比如以為簡單地拉閘限電就是低碳,同時也要防止轉型不力帶來的落后和無效投資。”
對于企業(yè)來說,數智化轉型已經是一道必選題,因為數字科技是綠色低碳發(fā)展的催化劑、連通器、放大器。晚干不如早干,早干不如現在就干。
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