辊压机、风机、篦冷机等关键设备

电耗居高不下

参数调节依赖人工经验

工况波动难以及时响应

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传统的粗放用能模式

正制约着企业高质量发展

破解能耗困境，既是企业降本增效的内在需求，也是响应国家节能降碳政策的必然选择。

信云智联依托AI与大数据技术，打造了辊压机电耗预测及调优模型、高温风机电耗预测及调优模型、篦冷机风机参数寻优模型，为水泥企业构建实时监测、精准预测、智能寻优、闭环降耗于一体的能源管控体系，助力企业突破能耗瓶颈。

01  辊压机电耗预测及调优模型——生料制备环节的“节能利器”

辊压机是生料粉磨系统的核心装备，电耗占生料制备环节比重极高。传统控制方式下，生料粒度、水分波动与辊压压力、辊缝匹配度差，易出现电耗波动大、细度不稳、隐性浪费多等问题，人工难以做到实时最优调整。

模型应用效果

该模型立足辊压机生料制备核心需求，深度关联生料特性与辊压机运行参数，充分识别原料变化带来的影响，能够精准捕捉电耗波动规律，预测效果显著。

同时，模型采用“静态阈值+动态趋势”的双重识别规则，可快速发现隐性能耗浪费，能耗异常识别准确率高。

此外，模型还可以与生料配比寻优系统联动，实现“生料－辊压”协同节能。若吨生料制备电耗每降低1度，全厂全年可节约大量电费。

02  高温风机电耗预测及调优模型——抓住窑系统 “用电大户” 的降耗关键

高温风机是水泥烧成系统的核心动力设备，也是电耗占比最高的设备之一。传统运行模式下，参数多依赖人工设定、工况波动难以及时响应，长期存在电流偏高、频率不合理、工况不匹配、电耗居高不下等问题，造成大量能源浪费。

模型应用效果

相较于传统单一参数建模方式，本模型整合了电流、喂料量、频率、各级筒温度等全维度的时序数据，能够全面捕捉设备运行规律，预测误差低、精度高。

模型构建了“预测 - 异常检测 - 故障诊断 - 调优建议”的闭环流程，可快速识别轴承磨损、叶轮积灰、风管漏风等故障类型，并自动生成多参数协同调优方案，实现从故障诊断到主动调优的智能化闭环。

03  篦冷机风机参数寻优模型——热回收与电耗平衡的 “智能管家”

篦冷机直接影响熟料冷却质量、二次风温及余热发电效率，同时，风机数量多、电耗占比大。传统人工调节难以兼顾冷却效果、二次风温、熟料温度、风机电耗多目标平衡，往往顾此失彼。

模型应用效果

本模型兼顾风机电耗、二次风温、熟料温度、冷却效果等关键目标，能够结合工厂实际偏好，筛选出最终可行的优化方案，解决了传统人工调节难以兼顾多目标的难题。

模型采用15分钟滚动寻优机制，实现分钟级优化，确保方案始终适配当前工况变化。

在国家大力推进“双碳”目标、绿色制造的背景下，水泥行业的竞争早已从“粗放式增长”转向“低碳高质量发展”。未来，信云智联将持续以工业模型降能耗、以数据技术提效益、以智能管控促低碳，护航水泥企业穿越周期、行稳致远。