Volume 4,Issue 9
人工智能在电厂协同设计中的运用研究
电厂设计属于电气、土建、暖通、机务、自控多专业深度耦合的复杂系统工程。传统协同设计模式存在数据孤岛突出、专业冲突多发、设计周期长、标准化程度不足等短板，难以适配新型电厂智能化、集约化、绿色化建设需求。为破解上述问题，本文系统研究人工智能技术在电厂协同设计中的应用价值与工程实现路径。结合知识图谱、大语言模型、深度学习、多智能体协同、数字孪生等关键 AI 技术，构建 “数据互通‑ 算法驱动‑ 多专业协同‑ 智能校核优化”一体化设计体系，分析人工智能在设计方案智能生成、三维建模、跨专业协同校核、合规校验、全流程迭代优化等场景的实现方式。工程实践表明，人工智能技术能够有效打破专业数据壁垒，降低设计错误率，压缩项目设计周期，提升电厂设计标准化、智能化与精细化水平。同时剖析技术落地过程中存在的数据质量参差不齐、算法工程适配不足、行业标准缺失、复合型人才供给不足等现实问题，并给出对应优化策略，可为智慧电厂设计领域技术升级与工程落地提供参考。
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