
降-智能寻优降碳系统
LIBS寻优降碳平台基于LIBS碳计量技术的实时煤质数据支撑,深度融合企业煤炭进耗存数据、机组运行数据、电力调度数据,通过建立煤质数据库、掺配知识库,运用强化学习、迁移学习、LSTM神经网络等优化算法,对燃料管理全流程(采购、存储、掺配、燃烧、排放)及热电分配进行动态寻优分析,精准匹配机组运行工况,为电厂提供过程控制和管理建议,助力降低燃料成本、提升能效并减少碳排放。
LIBS寻优降碳平台

应用场景

煤炭、煤电、钢铁、水泥等重点耗煤企业:源头减碳和过程降碳。
核心优势
燃料-燃烧-排放全链路透明化
从煤质检测到碳核算,实现数据驱动的精准调。

实时响应与全局优化
分钟级煤质反馈支撑动态寻优,打破传统“离线检测-经验调控”滞后性。

多目标协同减碳
降低直接排放(采购、燃烧优化降低直接排放(采购、燃烧优化)与间接排放(磨煤机电耗减少)双管齐下。

20+寻优降碳模型,近20年的数据库累积

投资回报周期短, 减煤降碳效益好
1-2年回收成本
优秀案例
该项目在2台630MW机组的入炉煤皮带部署应用1套LIBS煤质实时在线分析装置,在此基础上研发了行业首个元素碳激光标准化定量检测模型和LIBS碳排放强度实时预测模型,实现了电厂运行过程碳排放的动态监管,同时通过掺烧寻优帮助电厂实现年度减排1.3万吨CO₂,实现降碳效益100余万元,在碳减排的过程降碳领域起到了试点示范效果。