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隨著全球能源轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)，綠氫與綠氨正加速崛起為清潔能源領(lǐng)域的核心載體。這兩種零碳能源通過可再生能源電解水技術(shù)制取，為重工業(yè)、長途運(yùn)輸、化工生產(chǎn)等能源密集型產(chǎn)業(yè)提供了關(guān)鍵“脫碳”路徑。預(yù)計到2050年綠氫將主導(dǎo)全球氫能供應(yīng)，占比達(dá)50%-65%，成為全球能源結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵支柱。

綠氫綠氨產(chǎn)業(yè)前景廣闊，但規(guī)模化生產(chǎn)效率不足、成本控制難等現(xiàn)實瓶頸，制約著綠氫綠氨的普及進(jìn)程。在此背景下，以人工智能（AI）為代表的數(shù)智化技術(shù)成為行業(yè)破局的關(guān)鍵。AI不僅能優(yōu)化生產(chǎn)工藝、降低綜合成本，還能提升從生產(chǎn)、存儲、運(yùn)輸?shù)较{全生命周期的效率及可靠性，在破解行業(yè)痛點(diǎn)的同時，釋放出前所未有的產(chǎn)業(yè)效能。據(jù)預(yù)測，到2050年全球氫能市場年產(chǎn)值將突破1.4萬億美元。而AI技術(shù)與綠氫綠氨產(chǎn)業(yè)的深度融合，正是開啟這一萬億級市場的核心密碼。

AI技術(shù)驅(qū)動綠氫綠氨生產(chǎn)模式變革

綠氫與綠氨的生產(chǎn)是清潔能源技術(shù)的重大突破，但其核心工藝復(fù)雜，生產(chǎn)過程能耗大，因此行業(yè)需統(tǒng)籌權(quán)衡環(huán)境影響、經(jīng)濟(jì)性與安全性等多重因素。其中，作為綠氫生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié)，電解水制氫目前主要有堿性電解（ALK）、聚合物電解質(zhì)膜（PEM）電解、固體氧化物電解槽（SOEC）三種技術(shù)路徑，各自在效率、成本、響應(yīng)速度和壽命方面存在差異。但無論采用何種路徑，效率提升與成本優(yōu)化仍是行業(yè)亟待突破的關(guān)鍵課題，而AI技術(shù)可從四大維度為產(chǎn)業(yè)破解難題提供有力支撐。

第一，優(yōu)化電解過程。AI能夠?qū)崟r分析數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)調(diào)控電解溫度、壓力等關(guān)鍵工藝參數(shù)，有效延長電解槽使用壽命。同時，機(jī)器學(xué)習(xí)與高精度工藝仿真模型結(jié)合可以模擬最優(yōu)工況，通過數(shù)字孿生優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計與運(yùn)營，從而有效降低能耗與成本，縮小綠色制氫與化石燃料制氫的成本差距，為產(chǎn)業(yè)規(guī)模化推廣奠定基礎(chǔ)。

第二，提高可再生能源高效整合利用。AI技術(shù)通過精準(zhǔn)氣象數(shù)據(jù)與歷史發(fā)電數(shù)據(jù)的擬合，進(jìn)行發(fā)電預(yù)測，以預(yù)測的結(jié)果優(yōu)化電力與制氫之間的時序協(xié)調(diào)。此外，借助智能算法動態(tài)平衡供需、調(diào)度儲能與制氫負(fù)荷，既能保障生產(chǎn)連續(xù)性，又能最大化提升清潔能源利用率，破解“能源波動”與“生產(chǎn)穩(wěn)定”的核心矛盾。

第三，預(yù)測性維護(hù)。針對壓縮機(jī)、泵組、換熱器、電解槽等制氫核心生產(chǎn)設(shè)備，通過算法分析設(shè)備的長時間歷史和實時傳感器數(shù)據(jù)，提前捕捉設(shè)備異常、預(yù)判潛在故障，最大限度減少意外停機(jī)。AI技術(shù)可主動預(yù)判資產(chǎn)管理維護(hù)需求、識別低效環(huán)節(jié)，同時依托設(shè)備老化模型與使用模式分析，實現(xiàn)全生命周期精細(xì)化管理，優(yōu)化維護(hù)計劃確保資產(chǎn)處于最佳狀態(tài)，構(gòu)建更安全、更具可持續(xù)性的生產(chǎn)環(huán)境。

第四，實現(xiàn)氫氣儲配優(yōu)化。AI技術(shù)可以通過分析需求模式、儲存設(shè)施條件及運(yùn)輸物流，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測需求波動、優(yōu)化庫存與配送計劃，減少損耗與等待時間，實現(xiàn)供應(yīng)穩(wěn)定與運(yùn)營成本優(yōu)化的雙重目標(biāo)。這一應(yīng)用過程需要和綠氫的應(yīng)用單元場景結(jié)合，在法國液化空氣集團(tuán)（Air Liquide）的一項試點(diǎn)項目表明，經(jīng)AI優(yōu)化的氫氣配送能夠?qū)⑦\(yùn)輸成本降低18%，同時將相關(guān)碳排放減少22%。

AI技術(shù)仍在持續(xù)演進(jìn)迭代，對綠氫、綠氨制備的影響也將愈發(fā)顯著。通過運(yùn)用前沿AI技術(shù)，從電解工藝優(yōu)化到供應(yīng)鏈的全面提效，以及在預(yù)測性維護(hù)、可再生能源高效利用及成本控制方面展現(xiàn)出的巨大潛力，都將有力推動能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速，使清潔能源發(fā)展更高效、更經(jīng)濟(jì)、更易普及。

AI技術(shù)落地依托產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程

AI技術(shù)的落地與價值釋放，深度依托產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。基于在能源管理和工業(yè)自動化領(lǐng)域的專長，施耐德電氣打造了“源網(wǎng)荷儲氫化”一體化設(shè)計與運(yùn)營解決方案，將發(fā)電、儲能、電網(wǎng)、制氫、合成氨等獨(dú)立的數(shù)字化系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)同聯(lián)動，實現(xiàn)上下游整體設(shè)計與協(xié)同運(yùn)維。其以ETAP電氣系統(tǒng)數(shù)字孿生平臺和綠氫生產(chǎn)仿真模擬APS（AVEVA Process Simulation）為起點(diǎn)，實現(xiàn)電力與工藝的整合聯(lián)動，并覆蓋項目規(guī)劃、設(shè)計、建造交付及運(yùn)營全生命周期。

在規(guī)劃設(shè)計階段，依托數(shù)字孿生仿真技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)計、建設(shè)、生產(chǎn)全環(huán)節(jié)效益最大化；在建造階段，通過數(shù)字化交付、操作員仿真培訓(xùn)、材料與施工管理等產(chǎn)品和解決方案，助力項目高效落地；在運(yùn)營環(huán)節(jié)，對生產(chǎn)過程實時監(jiān)測與數(shù)據(jù)管理，結(jié)合預(yù)測性維護(hù)和生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化，幫助企業(yè)實現(xiàn)一體化運(yùn)營及高效管控。這些數(shù)字化方案全面覆蓋風(fēng)光發(fā)電綠氫綠化工全場景，并成功破解可再生能源波動性與化工生產(chǎn)穩(wěn)定性的耦合難題。

依托施耐德電氣的自動化和數(shù)字化解決方案，諸多行業(yè)先行者已成功落地應(yīng)用。在內(nèi)蒙古某綠氫項目中，施耐德電氣提供APS等綠氫耦合化工流程模擬仿真軟件及技術(shù)支持，聯(lián)合業(yè)主與設(shè)計院構(gòu)建風(fēng)光發(fā)電、電解水制氫、儲能儲氫及合成氨全流程高精度模型，不僅顯著提升系統(tǒng)安全穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性，更實現(xiàn)上下游協(xié)同聯(lián)動，樹立了產(chǎn)業(yè)標(biāo)桿。

在挪威某綠氨工廠項目中，施耐德電氣提供涵蓋EcoStruxure Foxboro DCS分布式控制系統(tǒng)、EcoStruxure Field Device Manager 及 AVEVA OTS 操作員培訓(xùn)系統(tǒng)的軟硬件產(chǎn)品與解決方案，助力企業(yè)搭建統(tǒng)一管控平臺，優(yōu)化運(yùn)營成本與建設(shè)投資，實現(xiàn)高效、標(biāo)準(zhǔn)化的資產(chǎn)管理。該項目已成功建成24MW綠色氫示范工廠，每年可減少4.1萬噸二氧化碳排放，成為全球綠氨工廠建設(shè)的參考范本。

綠氫綠氨產(chǎn)業(yè)的崛起，不僅是能源載體的迭代升級，更是未來工業(yè)邁向可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵一步。在這場產(chǎn)業(yè)變革中，以AI為代表的數(shù)智化技術(shù)已非“錦上添花”的可選配置，而是決定產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度與發(fā)展深度的“效率利器”。率先將數(shù)智化技術(shù)融入綠氫綠氨全價值鏈的企業(yè)，不僅能構(gòu)建成本與效率雙重優(yōu)勢，更將在全球零碳競爭中掌握核心話語權(quán)。未來，施耐德電氣將持續(xù)以創(chuàng)新技術(shù)賦能綠氫綠氨產(chǎn)業(yè)規(guī)模化躍遷，攜手更多企業(yè)解鎖能效優(yōu)化密碼，共同塑造產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展新生態(tài)。